Футуристическая концепция, уходящая корнями в начало 60-х годов, ждала того момента, который изменит правила игры, чтобы стать не только мейнстримом, но и неизбежным. Да, мы говорим о росте больших данных и о том, как это позволило такой очень сложной концепции, как искусственный интеллект (ИИ), стать глобальным явлением.
Этот факт должен дать нам понять, что ИИ неполон или, скорее, невозможен без данных и способов их создания, хранения и управления. И, как все принципы универсальны, это верно и в области искусственного интеллекта. Чтобы модель искусственного интеллекта функционировала безупречно и предоставляла точные, своевременные и актуальные результаты, она должна быть обучена с использованием высококачественных данных.
Однако это определяющее условие - то, с чем трудно бороться компаниям любого размера и масштаба. Хотя нет недостатка в идеях и решениях реальных проблем, которые мог бы решить ИИ, большинство из них существовало (или существуют) на бумаге. Когда дело доходит до практичности их реализации, доступность данных и их хорошее качество становятся основным препятствием.
Итак, если вы новичок в области ИИ и задаетесь вопросом, как качество данных влияет на результаты ИИ и производительность решений, вот подробное описание. Но перед этим давайте быстро поймем, почему качественные данные важны для оптимальной производительности ИИ.
Роль качественных данных в производительности ИИ
- Данные хорошего качества гарантируют, что результаты или результаты точны и решают цель или реальную проблему.
- Отсутствие качественных данных может привести к нежелательным юридическим и финансовым последствиям для владельцев бизнеса.
- Высококачественные данные могут последовательно оптимизировать процесс обучения моделей искусственного интеллекта.
- Для разработки прогнозных моделей необходимы высококачественные данные.
5 способов, которыми качество данных может повлиять на ваше ИИ-решение
Плохие данные
Плохие данные - это общий термин, который можно использовать для описания неполных, нерелевантных или неточно помеченных наборов данных. Возникновение любого или всех из них в конечном итоге портит модели ИИ. Гигиена данных является решающим фактором в спектре обучения ИИ, и чем больше вы скармливаете своим моделям ИИ плохие данные, тем больше вы делаете их бесполезными.
Чтобы дать вам быстрое представление о влиянии плохих данных, необходимо понять, что несколько крупных организаций не смогли полностью использовать модели искусственного интеллекта, несмотря на то, что обладали десятилетиями данных о клиентах и бизнес-данных. Причина - по большей части плохие данные.
Смещение данных
Помимо неверных данных и связанных с ними подконцепций, существует еще одна неприятная проблема, называемая предвзятостью. Это то, что компании и предприятия по всему миру изо всех сил пытаются решить и исправить. Проще говоря, предвзятость данных - это естественная склонность наборов данных к определенному убеждению, идеологии, сегменту, демографии или другим абстрактным концепциям.
Предвзятость данных во многих отношениях опасна для вашего проекта ИИ и, в конечном итоге, для бизнеса. Модели искусственного интеллекта, обученные с использованием предвзятых данных, могут выдавать результаты, благоприятные или неблагоприятные для определенных элементов, субъектов или слоев общества.
Кроме того, предвзятость данных в основном носит непроизвольный характер и проистекает из врожденных человеческих убеждений, идеологий, склонностей и понимания. Из-за этого смещение данных может проникнуть в любую фазу обучения ИИ, такую как сбор данных, разработка алгоритмов, обучение модели и многое другое. Наличие специального эксперта или набор специалистов по обеспечению качества могут помочь вам уменьшить искажение данных в вашей системе.
Объем данных
У этого есть два аспекта:
- Имея огромные объемы данных
- И имея очень мало данных
Оба влияют на качество вашей модели ИИ. Может показаться, что большие объемы данных - это хорошо, но на деле оказывается, что это не так. Когда вы генерируете большие объемы данных, большая их часть оказывается несущественной, нерелевантной или неполной - плохими данными. С другой стороны, очень мало данных делает процесс обучения ИИ неэффективным, поскольку модели неконтролируемого обучения не могут работать должным образом с очень небольшим количеством наборов данных.
Статистика показывает, что, хотя 75% предприятий во всем мире нацелены на разработку и развертывание моделей искусственного интеллекта для своего бизнеса, только 15% из них удается это сделать из-за отсутствия доступа к нужному типу и объему данных. Итак, самый идеальный способ обеспечить оптимальный объем данных для ваших проектов ИИ - передать процесс поиска на аутсорсинг.
Данные представлены в разрозненных хранилищах
Итак, если у меня есть достаточный объем данных, решена ли моя проблема?
Что ж, ответ в том, что это зависит от обстоятельств, и именно поэтому сейчас идеальное время, чтобы выявить то, что называется данными. силосы. Данные, представленные в изолированных местах или в органах власти, так же плохи, как и отсутствие данных. Это означает, что ваши данные об обучении ИИ должны быть легко доступны для всех заинтересованных сторон. Отсутствие функциональной совместимости или доступа к наборам данных приводит к низкому качеству результатов или, что еще хуже, к недостаточному объему для запуска процесса обучения.
Проблемы, связанные с аннотациями данных
Аннотация данных это тот этап в разработке модели искусственного интеллекта, который заставляет машины и их алгоритмы питания разобраться в том, что им скармливают. Машина - это ящик, независимо от того, включен он или нет. Чтобы привить функциональность, подобную мозгу, разрабатываются и развертываются алгоритмы. Но для того, чтобы эти алгоритмы функционировали должным образом, нейроны в форме метаинформации через аннотации данных должны запускаться и передаваться алгоритмам. Именно тогда машины начинают понимать, что они должны видеть, получать доступ и обрабатывать, и что они должны делать в первую очередь.
Плохо аннотированные наборы данных могут привести к отклонению компьютеров от истинного и подтолкнуть их к выдаче искаженных результатов. Неправильные модели маркировки данных также делают все предыдущие процессы, такие как сбор, очистка и компиляция данных, неактуальными, заставляя машины неправильно обрабатывать наборы данных. Таким образом, необходимо оптимально позаботиться о том, чтобы данные были аннотированы экспертами или малыми и средними предприятиями, которые знают, что они делают.
Подводя итог
Мы не можем повторить важность качественных данных для бесперебойного функционирования вашей модели искусственного интеллекта. Итак, если вы разрабатываете решение на базе искусственного интеллекта, выделите необходимое время, чтобы поработать над устранением этих экземпляров из ваших операций. Работайте с поставщиками данных, экспертами и делайте все возможное, чтобы ваши модели ИИ обучались только на основе высококачественных данных.
Желаем вам удачи!
