Σημασία της Ποιότητας των Δεδομένων στη Διεκπεραίωση του AI

Οι τεχνολογίες Τεχνητής Νοημοσύνης και Μηχανικής Μάθησης μπορούν να ωφελήσουν σημαντικά τις βιομηχανίες όλων των μεγεθών. Σύμφωνα με μια έκθεση της McKinsey έκθεση, οι επιχειρήσεις που χρησιμοποιούν τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης θα διπλασιάσουν τα κέρδη τους μέχρι το 2030. Αντιθέτως, οι εταιρείες που δεν αναπτύσσουν τεχνητή νοημοσύνη θα μειώσουν τα κέρδη τους κατά 20%. Ωστόσο, τα οφέλη αυτά υπερβαίνουν τις οικονομικές πτυχές. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τις εταιρείες να καταπολεμήσουν τις ελλείψεις εργατικού δυναμικού. Η τεχνητή νοημοσύνη βελτιώνει επίσης σημαντικά την εμπειρία του πελάτη και τα επιχειρηματικά αποτελέσματα, καθιστώντας τις επιχειρήσεις πιο αξιόπιστες. 

Εφόσον η τεχνητή νοημοσύνη έχει τόσο πολλά πλεονεκτήματα, γιατί δεν την υιοθετούν όλοι; Το 2019, μια έρευνα της PwC αποκάλυψε ότι το 76% των εταιρειών σχεδιάζει να χρησιμοποιήσει τεχνητή νοημοσύνη για να βελτιώσει την επιχειρηματική αξία. Ωστόσο, μόνο το 15% έχει πρόσβαση σε υψηλής ποιότητας δεδομένα για την επίτευξη των επιχειρηματικών στόχων. Μια μελέτη της Refinitiv υποδήλωσε ότι το 66% των ερωτηθέντων δήλωσαν ότι τα κακής ποιότητας δεδομένα εμποδίζουν την ικανότητά τους να αναπτύξουν και να υιοθετήσουν αποτελεσματικά την τεχνητή νοημοσύνη. 

Η έρευνα διαπίστωσε ότι οι τρεις principales προκλήσεις της εργασίας με μηχανική μάθηση και τεχνητή νοημοσύνη περιστρέφονται γύρω από – «τα ακριβή στοιχεία σχετικά με την κάλυψη, την ιστορία και τον πληθυσμό των δεδομένων», «την αναγνώριση των ελλιπών ή διεφθαρμένων εγγραφών» και «τον καθαρισμό και την τυποποίηση των δεδομένων». Αυτό δείχνει ότι τα κακής ποιότητας δεδομένα είναι το κύριο εμπόδιο για τις επιχειρήσεις να λάβουν υψηλής ποιότητας ανάλυση που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη. 

Γιατί τα Δεδομένα Είναι Τόσο Σημαντικά;

Υπάρχουν πολλές λόγοι για τους οποίους η ποιότητα των δεδομένων είναι κρίσιμη στη διεκπεραίωση της τεχνητής νοημοσύνης. Εδώ είναι einige από τους πιο σημαντικούς: 

1. Σκουπίδια Μέσα και Σκουπίδια Έξω

Είναι αρκετά απλό να κατανοηθεί ότι η έξοδος εξαρτάται βαθιά από την είσοδο. Σε αυτή την περίπτωση, αν τα σύνολα δεδομένων είναι γεμάτα σφάλματα ή παρουσιάζουν προκατάληψη, το αποτέλεσμα θα είναι επίσης λάθος. Τα περισσότερα προβλήματα που σχετίζονται με τα δεδομένα δεν αφορούν απαραίτητα την ποσότητα των δεδομένων, αλλά την ποιότητα των δεδομένων που εισάγετε στο μοντέλο της τεχνητής νοημοσύνης. Αν έχετε χαμηλής ποιότητας δεδομένα, τα μοντέλα της τεχνητής νοημοσύνης σας δεν θα λειτουργήσουν σωστά, όσο καλά και αν είναι.  

2. Όχι Όλα τα Συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης Είναι Ίσα

Όταν σκεφτόμαστε τα σύνολα δεδομένων, συνήθως σκεφτόμαστε σε ποσοτικά δεδομένα. Nhưng υπάρχουν επίσης ποιοτικά δεδομένα στη μορφή βίντεο, προσωπικών συνεντεύξεων, γνώμων, εικόνων κ.λπ. Στα συστήματα της τεχνητής νοημοσύνης, τα ποσοτικά σύνολα δεδομένων είναι δομημένα και τα ποιοτικά σύνολα δεδομένων είναι αδόμητα. Όχι όλα τα μοντέλα της τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να χειριστούν και τα δύο είδη συνόλων δεδομένων. Έτσι, η επιλογή του σωστού τύπου δεδομένων για το κατάλληλο μοντέλο είναι απαραίτητη για να λάβετε το αναμενόμενο αποτέλεσμα. 

3. Ποιότητα Εναντίον Ποσότητας

Πιστεύεται ότι τα συστήματα της τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να καταναλώσουν πολλά δεδομένα για να μάθουν από αυτά. Σε μια συζήτηση για ποιότητα εναντίον ποσότητας, η τελευταία προτιμάται συνήθως από τις εταιρείες. Ωστόσο, αν τα σύνολα δεδομένων είναι υψηλής ποιότητας αλλά μικρότερα σε μέγεθος, θα σας δώσει κάποια εγγύηση ότι η έξοδος είναι σχετική και ρομποτική.

4. Χαρακτηριστικά ενός Καλόυ Συνόλου Δεδομένων

Τα χαρακτηριστικά ενός καλού συνόλου δεδομένων μπορεί να είναι υποκειμενικά και να εξαρτώνται κυρίως από την εφαρμογή που εξυπηρετεί η τεχνητή νοημοσύνη. Ωστόσο, υπάρχουν κάποια γενικά χαρακτηριστικά που πρέπει να ψάχνετε ενώ αναλύετε τα σύνολα δεδομένων. 

• Πλήρης: Το σύνολο δεδομένων πρέπει να είναι πλήρες με keine κενές γραμμές ή κενά στα σύνολα δεδομένων. Κάθε κελί πρέπει να έχει ένα κομμάτι δεδομένων σε αυτό. 
• Παντοιοτική: Τα σύνολα δεδομένων πρέπει να είναι τόσο παντοιοτικά όσο γίνεται. Για παράδειγμα, αν ψάχνετε για einen κίνδυνο κυβερνοεπιθέσεων, τότε πρέπει να έχετε όλα τα προφίλ υπογραφών και όλες τις απαραίτητες πληροφορίες. 
• Συνέπεια: Τα σύνολα δεδομένων πρέπει να ταιριάζουν κάτω από τις ορισμένες μεταβλητές που έχουν ανατεθεί σε αυτές. Για παράδειγμα, αν μοντελοποιείτε κουτιά πακέτων, οι επιλεγμένες μεταβλητές (πλαστικό, χαρτί, καρτόν, κ.λπ.) πρέπει να έχουν τις κατάλληλες τιμές για να ταιριάζουν σε αυτές τις ορισμένες κατηγορίες. 
• Ακρίβεια: Η ακρίβεια είναι το κλειδί για ένα καλό σύνολο δεδομένων. Όλες οι πληροφορίες που εισάγετε στο μοντέλο της τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να είναι αξιόπιστες και完全 ακριβείς. Αν μεγάλες ποσότητες των συνόλων δεδομένων σας είναι λάθος, η έξοδος θα είναι επίσης ανακριβής.  
• 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 την τιμή ενός πλαστικού περιτυλίγματος να πέσει κάτω από οποιαδήποτε άλλη κατηγορία συσκευασίας. 

Εγγύηση Ποιότητας Δεδομένων

Υπάρχουν πολλές τρόποι για να εγγυηθείτε ότι η ποιότητα των δεδομένων είναι υψηλή, όπως να διασφαλίσετε ότι η πηγή δεδομένων είναι αξιόπιστη. Εδώ είναι einige από τις καλύτερες τεχνικές για να βεβαιωθείτε ότι έχετε τα καλύτερα δεδομένα για τα μοντέλα της τεχνητής νοημοσύνης σας: 

1. Προφίλ Δεδομένων

Το προφίλ δεδομένων είναι απαραίτητο για την κατανόηση των δεδομένων πριν τα χρησιμοποιήσετε. Το προφίλ δεδομένων προσφέρει έμπνευση για τη διανομή των τιμών, τις μέγιστες, ελάχιστες, μέσες τιμές και τις ngoại lệσεις. Επιπλέον, βοηθά στην αναγνώριση ασυνεπειών στη μορφή των δεδομένων. Το προφίλ δεδομένων βοηθά στην κατανόηση αν το σύνολο δεδομένων είναι χρήσιμο ή όχι. 

2. Αξιολόγηση Ποιότητας Δεδομένων

Χρησιμοποιώντας μια κεντρική βιβλιοθήκη προκατασκευασμένων κανόνων ποιότητας δεδομένων, μπορείτε να επικυρώσετε οποιοδήποτε σύνολο δεδομένων με μια κεντρική βιβλιοθήκη. Αν έχετε einen κατάλογο δεδομένων με ενσωματωμένα εργαλεία δεδομένων, μπορείτε να επαναχρησιμοποιήσετε αυτούς τους κανόνες για να επικυρώσετε ονόματα πελατών, emails και κωδικούς προϊόντων. Επιπλέον, μπορείτε επίσης να εμπλουτίσετε και να τυποποιήσετε κάποια δεδομένα. 

3. Παρακολούθηση και Αξιολόγηση Ποιότητας Δεδομένων

Οι επιστήμονες έχουν προκατασκευασμένα δεδομένα ποιότητας για τα περισσότερα σύνολα δεδομένων που θέλουν να χρησιμοποιήσουν. Μπορούν να το στενεύσουν για να δουν ποιο συγκεκριμένο ζήτημα έχει μια ιδιότητα και τότε να αποφασίσουν αν θα χρησιμοποιήσουν αυτήν την ιδιότητα ή όχι. 

4. Προετοιμασία Δεδομένων

Οι ερευνητές και οι επιστήμονες συνήθως πρέπει να τροποποιήσουν τα δεδομένα λίγο για να τα προετοιμάσουν για την μοντελοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης. Αυτοί οι ερευνητές χρειάζονται εύχρηστα εργαλεία για να αναλύσουν ιδιότητες, να μετατρέψουν στήλες και να υπολογίσουν τιμές από τα δεδομένα. 

Ο κόσμος της τεχνητής νοημοσύνης αλλάζει συνεχώς. Ενώ κάθε εταιρεία χρησιμοποιεί δεδομένα με διαφορετικό τρόπο, η ποιότητα των δεδομένων παραμένει απαραίτητη για οποιοδήποτε έργο διεκπεραίωσης της τεχνητής νοημοσύνης. Αν έχετε αξιόπιστα, υψηλής ποιότητας δεδομένα, εξαλείφετε την ανάγκη για τεράστια σύνολα δεδομένων και αυξάνετε τις πιθανότητες επιτυχίας. Όπως και όλες οι άλλες οργανώσεις, αν η οργάνωση σας μεταφέρεται προς την διεκπεραίωση της τεχνητής νοημοσύνης, ελέγξτε αν έχετε υψηλής ποιότητας δεδομένα. Βεβαιωθείτε ότι οι πηγές σας είναι αξιόπιστες και εκτελέστε την αναγκαία διαδικασία για να ελέγξετε αν ταιριάζουν με τις απαιτήσεις δεδομένων σας.