Huono data tekoälyssä

Kuinka huonot tiedot vaikuttavat tekoälyn toteutustavoitteisiin?

Kun käsittelemme tekoälyä (AI), tunnustamme joskus vain päätöksentekojärjestelmän tehokkuuden ja tarkkuuden. Emme pysty tunnistamaan tekoälyn toteuttamattomia taisteluita taajuuksien toisessa päässä. Tämän seurauksena yritykset sijoittavat liikaa tavoitteisiinsa ja saavuttavat alituisen sijoitetun pääoman tuottoprosentin. Valitettavasti tämä on skenaario, jonka monet yritykset kokevat käydessään läpi tekoälyn käyttöönottoprosessin.

Tarkasteltuaan heikon sijoitetun pääoman tuottoprosentin syitä, mukaan lukien tehottomat tekoälyjärjestelmät, viivästyneet tuotejulkaisut tai muut tekoälyn toteuttamiseen liittyvät puutteet, yleinen altistuva tekijä on yleensä huono data.

Datatieteilijät voivat tehdä vain niin paljon. Jos heille esitetään puutteelliset tietojoukot, he eivät palauta mitään hyödyllistä tietoa. Usein heidän on työskenneltävä tietojen kanssa, jotka ovat käyttökelvottomia, epätarkkoja, epäolennaisia ​​tai kaikki edellä mainitut tiedot. Huonon datan hinta tulee nopeasti esiin taloudellisesti ja teknisesti, kun tieto on toteutettava projektissa.

Mukaan tutkimus Tekoälyn ja ML: n hallintaan keskittyvän TechRepublicin mukaan huonot tiedot saivat 59% osallistuvista yrityksistä laskemaan kysyntää väärin. Lisäksi 26% vastaajista päätyi kohdentamaan vääriä näkymiä.

Tässä viestissä tutkitaan huonojen tietojen seurauksia ja sitä, miten voit välttää resurssien tuhlaamisen ja tuottaa merkittävän ROI: n AI-harjoitteluvaiheestasi.

Aloitetaan.
Mikä on huono data?

Mikä on huono data?

Garbage in Garbage Out on koneoppimisjärjestelmien noudattama protokolla. Jos syötät huonoja tietoja ML-moduuliin koulutustarkoituksia varten, se tuottaa huonoja tuloksia. Huonolaatuisen tiedon syöttäminen järjestelmään vaarantaa tuotteesi tai palvelusi olevan puutteellinen. Seuraavassa on kolme yleistä esimerkkiä huonojen tietojen käsitteen ymmärtämiseksi:

  • Kaikki virheelliset tiedot - esimerkiksi puhelinnumerot sähköpostiosoitteiden sijasta
  • Puutteelliset tai puuttuvat tiedot - jos tärkeitä arvoja puuttuu, tiedot eivät ole hyödyllisiä
  • Biased Data - tietojen eheys ja sen tulokset vaarantuvat vapaaehtoisten tai tahattomien ennakkoluulojen takia

Suurimman osan ajasta tiedot, jotka analyytikoille esitetään tekoälymoduulien kouluttamiseksi, ovat hyödyttömiä. Yleensä ainakin yksi yllä olevista esimerkeistä on olemassa. Työskentely epätarkkojen tietojen kanssa pakottaa datatieteilijät käyttämään arvokasta aikaa tietojen puhdistamiseen analysoinnin tai järjestelmiensä kouluttamisen sijaan.

Keskustellaan AI -koulutustietovaatimuksestasi tänään.

Tietojenkäsittelytieteen ja analyysin tila raportti paljastaa, että lähes 24% datatieteilijöistä viettää jopa 20 tuntia ajastaan ​​tietojen etsimiseen ja valmisteluun. Tutkimuksessa havaittiin myös, että lisäksi 22% käytti 10–19 tuntia huonojen tietojen käsittelyyn sen sijaan, että käyttäisi asiantuntemustaan ​​tehokkaampien järjestelmien rakentamiseen.

Nyt kun voimme tunnistaa huonot tiedot, keskustellaan siitä, miten ne voivat estää tavoitteesi saavuttamisen tekoälyn avulla.

Huonojen tietojen seuraukset yrityksellesi

Huonon datan seuraukset yrityksellesi Otetaan askel taaksepäin selittääksemme, kuinka paljon huonoja tietoja on tavoitteissasi. Jos datatieteilijä viettää jopa 80% ajastaan ​​puhdistustiedoista, tuottavuus laskee dramaattisesti (sekä yksittäin että yhdessä). Taloudelliset resurssit kohdennetaan erittäin pätevälle tiimille, joka viettää suurimman osan ajastaan ​​turhaa työtä.

Anna sen pesuallas tuumaa

Et vain tuhlaa rahaa maksamalla korkeasti pätevälle ammattilaiselle tietojen syöttämisestä, vaan myös tekoälyjärjestelmien kouluttamiseen tarvittavaa kestoa lykätään, koska laadukkaita tietoja (projektiesi valmistuminen vie 40 % enemmän aikaa). Nopea tuotteen lanseeraus on täysin mahdotonta, mikä antaa kilpailijoille kilpailuedun, jos he hyödyntävät tehokkaasti datatieteilijöitään.

Huonot tiedot eivät ole vain aikaa vieviä. Se voi tyhjentää resursseja myös teknisestä näkökulmasta. Seuraavassa on joitain merkittäviä seurauksia:

  • Huonojen tietojen ylläpito ja tallentaminen on kallista ajan ja kustannusten suhteen.
  • Huonot tiedot voivat kuluttaa taloudellisia resursseja. Tutkimukset paljastavat, että huonot tiedot käsittelevät yritykset tuhlaavat lähes 9.7 miljoonaa.
  • Jos lopputuotteesi on epätarkka, hidas tai merkityksetön, menetät nopeasti uskottavuuden markkinoilla.
  • Huonot tiedot voivat estää tekoälyprojektejasi, koska useimmat yritykset eivät tunnista viivästyksiä, jotka liittyvät riittämättömien aineistojen puhdistamiseen.

Kuinka yritysten omistajat voivat välttää huonoja tietoja?

Loogisin ratkaisu on valmistautua. Hyvän näkemyksen ja tavoitteiden asettaminen tekoälyn toteutustavoitteille voi auttaa yritysten omistajia välttämään monia huonoon tietoon liittyviä asioita. Seuraavaksi on oltava järkevä strategia hajottaa kaikki todennäköisesti käytettävät tapaukset tekoälyjärjestelmillä.

Kun yritys on valmistautunut oikein tekoälyn käyttöönottoon, seuraava askel on työskennellä kokeneen kanssa tiedonkeruun toimittaja kuten Shaipin asiantuntijat hankkimaan, kommentoimaan ja toimittamaan laadukasta projektiisi räätälöityä dataa. Meillä Shaipilla on uskomaton toimintatapa tiedonkeruun ja merkintöjen suhteen. Olemme työskennelleet satojen asiakkaiden kanssa aiemmin ja varmistamme, että tietosi laatustandardit täyttyvät tekoälyn käyttöönottoprosessin jokaisessa vaiheessa.

Noudatamme tiukkoja laadunarviointimittareita keräämämme tiedon arvioimiseksi ja toteutamme ilmatiiviän huonojen tietojen hallintamenettelyn parhaita käytäntöjä noudattaen. Menetelmiemme avulla voit kouluttaa tekoälyjärjestelmiäsi tarkimmalla ja tarkimmalla datalla, joka on käytettävissä kapealla.

Varaa meille jo tänään henkilökohtainen konsultaatio AI-harjoitusdatastrategiasi nopeuttamiseksi.

Sosiaalinen osuus

Jaa facebookissa
Jaa Twitterissä
Jaa LinkedIn
Jaa sähköpostilla
Jaa whatsappissa