أهمية جودة البيانات في تنفيذ الذكاء الاصطناعي

يمكن أن تعزز تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بشكل كبير الصناعات من جميع الأحجام. وفقًا لتقرير مكينسي، ستضاعف الشركات التي تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي تدفق النقد الخاص بها حتى عام 2030. وعلى العكس من ذلك، ستشهد الشركات التي لا تعتمد على الذكاء الاصطناعي انخفاضًا بنسبة 20٪ في تدفق النقد. ومع ذلك، فإن هذه الفوائد لا تقتصر على المالية. يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة الشركات على مكافحة نقص العمالة. كما يحسن الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من تجربة العملاء ونتائج الأعمال، مما يجعل الشركات أكثر موثوقية.

منذ أن يكون للذكاء الاصطناعي العديد من المزايا، لماذا لا يعتمد الجميع على الذكاء الاصطناعي؟ في عام 2019، كشفت دراسة بي دبليو سي عن أن 76٪ من الشركات تخطط لاستخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين قيمة أعمالها. ومع ذلك، فإن فقط 15٪ من الشركات لديها إمكانية الوصول إلى بيانات عالية الجودة لتحقيق أهدافها التجارية. كما أوضحت دراسة أخرى من رفينيتيف أن 66٪ من المستجيبين قالوا إن بيانات الجودة الرديئة تعيق قدرتهم على نشر وتطبيق الذكاء الاصطناعي بشكل فعال.

وجدت الدراسة أن التحديات الثلاثة الأولى للعمل مع تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي تدور حول “المعلومات الدقيقة حول تغطية التاريخ والسكان للبيانات” و “تحديد السجلات الناقصة أو التالفة” و “تنظيف وتنظيم البيانات”. هذا يظهر أن بيانات الجودة الرديئة هي العائق الرئيسي للشركات للحصول على تحليلات مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

لماذا تكون البيانات هامة جدًا؟

هناك العديد من الأسباب التي تجعل جودة البيانات مهمة في تنفيذ الذكاء الاصطناعي. إليك بعض الأهم منها:

1. الحصاة في الحصاة

من السهل فهم أن الإخراج يعتمد بشكل كبير على الإدخال. في هذه الحالة، إذا كانت مجموعات البيانات مليئة بالأخطاء أو منحرفة، فإن النتيجة ستكون أيضًا خاطئة. معظم المشاكل المتعلقة بالبيانات ليست حول كمية البيانات ولكن جودة البيانات التي تغذيها إلى نموذج الذكاء الاصطناعي. إذا كان لديك بيانات منخفضة الجودة، لن تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح مهما كانت جيدة.

2. ليس جميع أنظمة الذكاء الاصطناعي متساوية

عندما نفكر في مجموعات البيانات، نعتبر عادةً البيانات الكمية. ولكن هناك أيضًا بيانات نوعية على شكل فيديوهات ومقابلات شخصية وآراء وصور، إلخ. في أنظمة الذكاء الاصطناعي، تكون مجموعات البيانات الكمية منظمة ومجموعات البيانات النوعية غير منظمة. لا يمكن لجميع نماذج الذكاء الاصطناعي التعامل مع كلا النوعين من المجموعات. لذلك، من المهم اختيار النوع الصحيح من البيانات للنموذج المناسب للحصول على الإخراج المتوقع.

3. الجودة مقابل الكمية

يُعتقد أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى استهلاك الكثير من البيانات للتعلم منها. في المناقشة حول الجودة مقابل الكمية، يفضل الكمية عادةً من قبل الشركات. ومع ذلك، إذا كانت مجموعات البيانات عالية الجودة ولكن قصيرة، فستعطيك بعض الضمانات أن الإخراج ذو صلة ومتين.

4. سمات مجموعة بيانات جيدة

سمات مجموعة بيانات جيدة قد تكون موضوعية واعتمادًا على التطبيق الذي يخدمه الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، هناك بعض الميزات العامة التي يجب البحث عنها عند تحليل مجموعات البيانات.

• الكمال: يجب أن تكون مجموعة البيانات كاملة بدون أي خلايا أو فضاءات فارغة. يجب أن تحتوي كل خلية على قطعة من البيانات.
• الشامل: يجب أن تكون مجموعات البيانات شاملة قدر الإمكان. على سبيل المثال، إذا كنت تبحث عن متجه تهديد سيبراني، يجب أن تحتوي على جميع ملفات التعريف وجميع المعلومات الضرورية.
• التوافق: يجب أن تتوافق مجموعات البيانات مع المتغيرات المحددة لها. على سبيل المثال، إذا كنت تُodelل صندوق الشحن، يجب أن تحتوي على بيانات الأسعار المناسبة لتلك الفئات.
• الدقة: الدقة هي المفتاح لمجموعة بيانات جيدة. جميع المعلومات التي تغذيها إلى نموذج الذكاء الاصطناعي يجب أن تكون موثوقة وصحية تمامًا. إذا كانت أجزاء كبيرة من مجموعات البيانات خاطئة، فإن الإخراج سيكون غير دقيق أيضًا.
• الفرادة: هذا النقطة مشابه للتوافق. يجب أن يكون كل نقطة بيانات فريدة من نوعها للمتغير الذي يخدمه. على سبيل المثال، لا تريد أن تكون سعر الغلاف البلاستيكي يقع تحت أي فئة أخرى من التعبئة.

ضمان جودة البيانات

هناك العديد من الطرق لضمان أن تكون جودة البيانات عالية، مثل ضمان أن مصدر البيانات موثوق. إليك بعض من أفضل التقنيات لضمان الحصول على أفضل جودة بيانات لنموذج الذكاء الاصطناعي:

1. تصنيف البيانات

تصنيف البيانات ضروري لفهم البيانات قبل استخدامها. يُقدم تصنيف البيانات رؤية حول توزيع القيم والقيم القصوى والدنيا والمتوسطة والخارجة. بالإضافة إلى ذلك، يساعد في تنسيق عدم الاتساق في البيانات. يُساعد تصنيف البيانات على فهم ما إذا كانت مجموعة البيانات قابلة للاستخدام أم لا.

2. تقييم جودة البيانات

باستخدام مكتبة مركزية من قواعد جودة البيانات المُسبقة، يمكنك التحقق من أي مجموعة بيانات باستخدام المكتبة المركزية. إذا كان لديك كتالوج بيانات مع أدوات بيانات مدمجة، يمكنك إعادة استخدام تلك القواعد لتحقق من أسماء العملاء والبريد الإلكتروني وأكواد المنتجات. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك أيضًا تحسين وتنظيم بعض البيانات.

3. مراقبة وتقييم جودة البيانات

ال科学اء لديهم جودة البيانات محسوبة مسبقًا لمعظم مجموعات البيانات التي يريدون استخدامها. يمكنهم تضييق النطاق لمعرفة ما هي المشكلة المحددة التي تواجهها السمة ومن ثم تقرير ما إذا كانوا سيستخدمون تلك السمة أم لا.

4. إعداد البيانات

يجب على الباحثين والعلماء عادةً تعديل البيانات قليلاً لإعدادها لنمذجة الذكاء الاصطناعي. يحتاج هؤلاء الباحثون إلى أدوات سهلة الاستخدام لتحليل السمات وترجمة الأعمدة وحساب القيم من البيانات.

عالم الذكاء الاصطناعي يتغير باستمرار. بينما تستخدم كل شركة البيانات بطرق مختلفة، تبقى جودة البيانات حاسمة لأي مشروع تنفيذ للذكاء الاصطناعي. إذا كان لديك بيانات موثوقة وذات جودة عالية، فستُزيل الحاجة إلى مجموعات بيانات ضخمة وستزيد من فرص النجاح. مثل جميع المنظمات الأخرى، إذا كانت منظمتك تنتقل نحو تنفيذ الذكاء الاصطناعي، فافحص ما إذا كانت لديك بيانات جيدة. احرص على أن تكون مصادرك موثوقة وافعل الدقة اللازمة لتحقق من أنها تتوافق مع متطلبات البيانات الخاصة بك.