Σημασία της Ποιότητας Δεδομένων στην Εφαρμογή AI

Οι τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης μπορούν να ωφελήσουν σημαντικά τις βιομηχανίες όλων των μεγεθών. Σύμφωνα με μια McKinsey αναφέρουν, οι επιχειρήσεις που χρησιμοποιούν τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης θα διπλασιάσουν τις ταμειακές τους ροές μέχρι το 2030. Αντίθετα, οι εταιρείες που δεν αναπτύσσουν τεχνητή νοημοσύνη θα παρατηρήσουν μείωση της ταμειακής τους ροής κατά 20%. Ωστόσο, τέτοια οφέλη υπερβαίνουν τα οικονομικά. Το AI μπορεί να βοηθήσει τις εταιρείες καταπολέμηση των ελλείψεων εργατικού δυναμικού. Η τεχνητή νοημοσύνη βελτιώνει επίσης σημαντικά την εμπειρία των πελατών και τα επιχειρηματικά αποτελέσματα, καθιστώντας τις επιχειρήσεις πιο αξιόπιστες. 

Εφόσον η τεχνητή νοημοσύνη έχει τόσα πολλά πλεονεκτήματα, γιατί δεν υιοθετούν όλοι την τεχνητή νοημοσύνη; Το 2019, α PwC έρευνα αποκάλυψε ότι το 76% των εταιρειών σχεδιάζει να χρησιμοποιήσει την τεχνητή νοημοσύνη για να βελτιώσει την επιχειρηματική τους αξία. Ωστόσο, μόνο ένα πενιχρό 15% έχει πρόσβαση σε δεδομένα υψηλής ποιότητας για την επίτευξη των επιχειρηματικών του στόχων. Αλλο μελέτη από τη Refinitiv πρότεινε ότι το 66% των ερωτηθέντων είπε ότι τα δεδομένα κακής ποιότητας βλάπτουν την ικανότητά τους να αναπτύξουν και να υιοθετήσουν αποτελεσματικά την τεχνητή νοημοσύνη. 

Η έρευνα διαπίστωσε ότι οι τρεις κορυφαίες προκλήσεις της εργασίας με τεχνολογίες μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης περιστρέφονται γύρω από: «ακριβείς πληροφορίες σχετικά με την κάλυψη, το ιστορικό και τον πληθυσμό των δεδομένων», «εντοπισμός ελλιπών ή κατεστραμμένων αρχείων» και «καθαρισμός και κανονικοποίηση τα δεδομένα." Αυτό καταδεικνύει ότι τα δεδομένα κακής ποιότητας είναι το κύριο εμπόδιο για τις επιχειρήσεις να αποκτήσουν αναλυτικά στοιχεία υψηλής ποιότητας με τεχνητή νοημοσύνη. 

Γιατί είναι τόσο σημαντικά τα δεδομένα;

Υπάρχουν πολλοί λόγοι για τους οποίους η ποιότητα των δεδομένων είναι ζωτικής σημασίας για την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης. Εδώ είναι μερικά από τα πιο σημαντικά: 

1. Garbage In and Garbage Out

Είναι πολύ απλό να καταλάβουμε ότι η έξοδος εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από την είσοδο. Σε αυτήν την περίπτωση, εάν τα σύνολα δεδομένων είναι γεμάτα σφάλματα ή είναι λοξά, το αποτέλεσμα θα σας οδηγήσει επίσης στο λάθος πόδι. Τα περισσότερα ζητήματα που σχετίζονται με δεδομένα δεν αφορούν απαραίτητα το ποσότητα των δεδομένων αλλά το ποιότητα των δεδομένων που τροφοδοτείτε στο μοντέλο AI. Εάν έχετε δεδομένα χαμηλής ποιότητας, τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης σας δεν θα λειτουργούν σωστά όσο καλά κι αν είναι.  

2. Δεν είναι όλα τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης ίσα

Όταν σκεφτόμαστε σύνολα δεδομένων, συνήθως σκεφτόμαστε με όρους ποσοτικών δεδομένων. Υπάρχουν όμως και ποιοτικά δεδομένα με τη μορφή βίντεο, προσωπικών συνεντεύξεων, απόψεων, εικόνων κ.λπ. Στα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης, τα ποσοτικά σύνολα δεδομένων είναι δομημένα και τα ποιοτικά σύνολα δεδομένων είναι μη δομημένα. Δεν μπορούν όλα τα μοντέλα AI να χειριστούν και τα δύο είδη συνόλων δεδομένων. Επομένως, η επιλογή του σωστού τύπου δεδομένων για το κατάλληλο μοντέλο είναι απαραίτητη για να ληφθεί το αναμενόμενο αποτέλεσμα. 

3. Ποιότητα έναντι ποσότητας

Πιστεύεται ότι τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να απορροφούν πολλά δεδομένα για να μάθουν από αυτά. Σε μια συζήτηση για την ποιότητα έναντι της ποσότητας, η τελευταία προτιμάται συνήθως από τις εταιρείες. Ωστόσο, εάν τα σύνολα δεδομένων είναι υψηλής ποιότητας αλλά συντομότερα στη φύση, θα σας δώσει κάποια εγγύηση ότι η έξοδος είναι σχετική και ισχυρή.

4. Χαρακτηριστικά ενός καλού συνόλου δεδομένων

Τα χαρακτηριστικά ενός καλού συνόλου δεδομένων μπορεί να είναι υποκειμενικά και εξαρτώνται κυρίως από την εφαρμογή που εξυπηρετεί η τεχνητή νοημοσύνη. Ωστόσο, υπάρχουν ορισμένα γενικά χαρακτηριστικά που πρέπει να αναζητά κανείς κατά την ανάλυση συνόλων δεδομένων. 

• Πληρότητα: Το σύνολο δεδομένων πρέπει να είναι πλήρες χωρίς κενά πλέγματα ή σημεία στα σύνολα δεδομένων. Κάθε κελί πρέπει να έχει ένα κομμάτι δεδομένων σε αυτό. 
• Περιεκτικότητα: Τα σύνολα δεδομένων πρέπει να είναι όσο πιο ολοκληρωμένα μπορούν. Για παράδειγμα, εάν ψάχνετε για ένα διάνυσμα απειλής στον κυβερνοχώρο, τότε πρέπει να έχετε όλα τα προφίλ υπογραφής και όλες τις απαραίτητες πληροφορίες. 
• Συνοχή: Τα σύνολα δεδομένων πρέπει να χωρούν στις συγκεκριμένες μεταβλητές στις οποίες έχουν αντιστοιχιστεί. Για παράδειγμα, εάν μοντελοποιείτε κουτιά πακέτων, οι επιλεγμένες μεταβλητές σας (πλαστικό, χαρτί, χαρτόνι κ.λπ.) πρέπει να έχουν κατάλληλα δεδομένα τιμολόγησης για να εμπίπτουν σε αυτές τις συγκεκριμένες κατηγορίες. 
• Ακρίβεια: Η ακρίβεια είναι το κλειδί για ένα καλό σύνολο δεδομένων. Όλες οι πληροφορίες που τροφοδοτείτε με το μοντέλο AI πρέπει να είναι αξιόπιστες και απολύτως ακριβείς. Εάν μεγάλα τμήματα των συνόλων δεδομένων σας είναι λανθασμένα, το αποτέλεσμα θα είναι επίσης ανακριβές.  
• Μοναδικότητα: Αυτό το σημείο είναι παρόμοιο με τη συνέπεια. Κάθε σημείο δεδομένων πρέπει να είναι μοναδικό για τη μεταβλητή που εξυπηρετεί. Για παράδειγμα, δεν θέλετε η τιμή ενός πλαστικού περιτυλίγματος να εμπίπτει σε καμία άλλη κατηγορία συσκευασίας. 

Διασφάλιση Ποιότητας Δεδομένων

Υπάρχουν πολλοί τρόποι για να διασφαλίσετε ότι η ποιότητα των δεδομένων είναι υψηλή, όπως η διασφάλιση ότι η πηγή δεδομένων είναι αξιόπιστη. Ακολουθούν μερικές από τις καλύτερες τεχνικές για να βεβαιωθείτε ότι λαμβάνετε δεδομένα βέλτιστης ποιότητας για τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης σας: 

1. Προφίλ δεδομένων

Η δημιουργία προφίλ δεδομένων είναι απαραίτητη για την κατανόηση των δεδομένων πριν από τη χρήση τους. Η δημιουργία προφίλ δεδομένων προσφέρει πληροφορίες για την κατανομή των τιμών, τις μέγιστες, τις ελάχιστες, τις μέσες τιμές και τις ακραίες τιμές. Επιπλέον, βοηθά στη μορφοποίηση ασυνεπειών στα δεδομένα. Η δημιουργία προφίλ δεδομένων βοηθά στην κατανόηση του εάν το σύνολο δεδομένων μπορεί να χρησιμοποιηθεί ή όχι. 

2. Αξιολόγηση της Ποιότητας Δεδομένων

Χρησιμοποιώντας μια κεντρική βιβλιοθήκη προκατασκευασμένων κανόνων ποιότητας δεδομένων, μπορείτε να επικυρώσετε οποιοδήποτε σύνολο δεδομένων με μια κεντρική βιβλιοθήκη. Εάν έχετε έναν κατάλογο δεδομένων με ενσωματωμένα εργαλεία δεδομένων, μπορείτε απλώς να επαναχρησιμοποιήσετε αυτούς τους κανόνες για να επικυρώσετε ονόματα πελατών, μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου και κωδικούς προϊόντων. Επιπλέον, μπορείτε επίσης να εμπλουτίσετε και να τυποποιήσετε ορισμένα δεδομένα. 

3. Παρακολούθηση και Αξιολόγηση Ποιότητας Δεδομένων

Οι επιστήμονες έχουν προϋπολογίσει την ποιότητα δεδομένων για τα περισσότερα σύνολα δεδομένων που θέλουν να χρησιμοποιήσουν. Μπορούν να το περιορίσουν για να δουν ποιο συγκεκριμένο πρόβλημα έχει ένα χαρακτηριστικό και στη συνέχεια να αποφασίσουν αν θα χρησιμοποιήσουν αυτό το χαρακτηριστικό ή όχι. 

4. Προετοιμασία Δεδομένων

Οι ερευνητές και οι επιστήμονες συνήθως πρέπει να τροποποιήσουν λίγο τα δεδομένα για να τα προετοιμάσουν για μοντελοποίηση AI. Αυτοί οι ερευνητές χρειάζονται εύχρηστα εργαλεία για την ανάλυση των χαρακτηριστικών, τη μεταφορά στηλών και τον υπολογισμό τιμών από τα δεδομένα. 

Ο κόσμος της τεχνητής νοημοσύνης αλλάζει συνεχώς. Ενώ κάθε εταιρεία χρησιμοποιεί δεδομένα με διαφορετικό τρόπο, η ποιότητα των δεδομένων παραμένει επιτακτική για κάθε έργο υλοποίησης AI. Εάν διαθέτετε αξιόπιστα, καλής ποιότητας δεδομένα, εξαλείφετε την ανάγκη για τεράστια σύνολα δεδομένων και αυξάνετε τις πιθανότητές σας για επιτυχία. Όπως όλοι οι άλλοι οργανισμοί, εάν ο οργανισμός σας στρέφεται προς την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης, ελέγξτε αν έχετε δεδομένα καλής ποιότητας. Βεβαιωθείτε ότι οι πηγές σας είναι αξιόπιστες και πραγματοποιήστε τη δέουσα επιμέλεια για να ελέγξετε εάν συμμορφώνονται με τις απαιτήσεις δεδομένων σας.