Имея дело с искусственным интеллектом (ИИ), иногда мы признаем только эффективность и точность системы принятия решений. Нам не удается выявить неисчислимые трудности реализации ИИ на другом конце спектра. В результате компании вкладывают слишком много средств в свои амбиции и в итоге получают невысокую рентабельность инвестиций. К сожалению, это сценарий, с которым сталкиваются многие компании в процессе внедрения ИИ.
После анализа причин низкой рентабельности инвестиций, включая неэффективные системы искусственного интеллекта, задержку выпуска продуктов или любые другие недостатки, связанные с внедрением искусственного интеллекта, общим фактором, который раскрывается, обычно являются неверные данные.
Специалисты по анализу данных могут только так много. Если им представлены неадекватные наборы данных, они не смогут восстановить никакой полезной информации. Часто им приходится работать с данными, которые непригодны для использования, неточны, неактуальны или имеют все вышеперечисленное. Стоимость неверных данных быстро становится очевидной с финансовой и технической точек зрения, как только информация должна быть реализована в проекте.
В соответствии с , от TechRepublic, специализирующейся на управлении ИИ и машинным обучением, неверные данные привели к тому, что 59% участвующих предприятий неправильно рассчитали спрос. Кроме того, 26% респондентов в конечном итоге выбрали неправильных потенциальных клиентов.
В этом посте будут рассмотрены последствия неверных данных и способы избежать траты ресурсов и повысить рентабельность инвестиций на этапе обучения ИИ.
Итак, начнем.
Что такое неверные данные?
Garbage in Garbage Out - это протокол, которому следуют системы машинного обучения. Если вы загрузите неверные данные в модуль машинного обучения в целях обучения, это приведет к плохим результатам. Ввод некачественных данных в вашу систему подвергает ваш продукт или услугу риску быть дефектным. Чтобы лучше понять концепцию неверных данных, ниже приведены три распространенных примера:
- Любые неверные данные - например, номера телефонов вместо адресов электронной почты.
- Неполные или отсутствующие данные - если критические значения отсутствуют, данные бесполезны
- Предвзятые данные - целостность данных и их результатов нарушены из-за добровольных или недобровольных предрассудков.
В большинстве случаев данные, которые предоставляют аналитикам для обучения модулей ИИ, бесполезны. Обычно существует хотя бы один из приведенных выше примеров. Работа с неточной информацией вынуждает специалистов по обработке данных тратить свое драгоценное время на очистку данных, а не на их анализ или обучение своих систем.
Состояние науки о данных и аналитики отчету показывает, что почти 24% специалистов по данным тратят до 20 часов своего времени на поиск и подготовку данных. Исследование также показало, что еще 22% потратили 10-19 часов на работу с неверными данными вместо того, чтобы использовать свой опыт для создания более эффективных систем.
Теперь, когда мы можем распознать плохие данные, давайте обсудим, как они могут помешать достижению ваших амбиций с помощью ИИ.
Последствия неверных данных для вашего бизнеса
Чтобы объяснить, насколько плохие данные влияют на ваши цели, давайте сделаем шаг назад. Если специалист по обработке данных тратит до 80% своего времени на очистку данных, производительность резко падает (как индивидуально, так и коллективно). Ваши финансовые ресурсы выделяются высококвалифицированной команде, которая большую часть времени выполняет избыточную работу.
Пусть это раковина дюйм
Вы не только тратите деньги, платя высококвалифицированному специалисту за ввод данных, но и откладываете время, необходимое для обучения ваших систем искусственного интеллекта, из-за отсутствия данные о качестве (для завершения ваших проектов требуется на 40% больше времени). Быстрый запуск продукта полностью исключен, что дает вашим конкурентам конкурентное преимущество, если они эффективно используют своих специалистов по обработке данных.
Обработка плохих данных требует не только времени. Это может истощить ресурсы и с технической точки зрения. Ниже приведены некоторые важные последствия:
- Обслуживание и хранение неверных данных требует больших затрат времени и средств.
- Плохие данные могут истощить финансовые ресурсы. Исследования показывают, что около 9.7 млн. Тратятся предприятиями, имеющими дело с неверными данными.
- Если ваш конечный продукт будет неточным, медленным или неактуальным, вы быстро потеряете доверие на рынке.
- Плохие данные могут препятствовать реализации ваших проектов ИИ, потому что большинство компаний не осознают задержки, связанные с очисткой неадекватных наборов данных.
Как владельцы бизнеса могут избежать неверных данных?
Самое логичное решение - быть готовым. Наличие хорошего видения и набора целей для ваших амбиций по внедрению ИИ может помочь владельцам бизнеса избежать многих проблем, связанных с плохими данными. Далее следует разработать разумную стратегию для разбивки всех возможных вариантов использования систем искусственного интеллекта.
Как только бизнес будет правильно подготовлен к внедрению ИИ, следующим шагом будет работа с опытным поставщик сбора данных подобно экспертам Shaip, для поиска, аннотирования и предоставления качественных и актуальных данных, адаптированных для вашего проекта. В Shaip у нас есть невероятные методы работы по сбору данных и аннотации. Работая с сотнями клиентов в прошлом, мы обеспечиваем соблюдение ваших стандартов качества данных на каждом этапе процесса внедрения ИИ.
Мы следуем строгим критериям оценки качества, чтобы квалифицировать данные, которые мы собираем, и внедряем надежную процедуру управления неверными данными с использованием передовых методов. Наши методы позволят вам обучить ваши системы искусственного интеллекта, используя самые точные и точные данные, доступные в вашей нише.
Закажите у нас индивидуальную консультацию сегодня, чтобы ускорить вашу стратегию обучения работе с ИИ.