Η 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 την ταμειακή ροή τους μέχρι το 2030. Αντίθετα, οι εταιρείες που δεν αναπτύσσουν Τεχνητή Νοημοσύνη θα μειώσουν την ταμειακή ροή τους κατά 20%. Ωστόσο, τα οφέλη αυτά υπερβαίνουν τις οικονομικές. Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τις εταιρείες να καταπολεμήσουν την έλλειψη εργατικού δυναμικού. Η Τεχνητή Νοημοσύνη βελτιώνει επίσης σημαντικά την εμπειρία του πελάτη και τα επιχειρηματικά αποτελέσματα, καθιστώντας τις εταιρείες πιο αξιόπιστες.

Εφόσον η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει τόσο πολλά πλεονεκτήματα, γιατί δεν την υιοθετούν όλοι; Το 2019, μια έκθεση 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 να επιτύχει τους επιχειρηματικούς στόχους. Μια άλλη μελέτη της Refinitiv πρότεινε ότι το 66% των ερωτηθέντων δήλωσε ότι τα κακής ποιότητας δεδομένα εμποδίζουν την ικανότητά τους να αναπτύξουν και να υιοθετήσουν Τεχνητή Νοημοσύνη αποτελεσματικά.

Η έρευνα διαπίστωσε ότι οι τρεις principales προκλήσεις που σχετίζονται με την εργασία με τεχνολογίες Μηχανικής Μάθησης και Τεχνητής Νοημοσύνης περιστρέφονται γύρω από – «ακρίβειας πληροφοριών σχετικά με την κάλυψη, την ιστορία και τον πληθυσμό των δεδομένων», «ταυτοποίηση ελλιπών ή διεφθαρμένων εγγραφών» και «καθαρισμός και κανονικοποίηση των δεδομένων». Αυτό δείχνει ότι τα κακής ποιότητας δεδομένα είναι το κύριο εμπόδιο για τις εταιρείες να λάβουν υψηλής ποιότητας αναλυτικά στοιχεία Τεχνητής Νοημοσύνης.

Γιατί είναι τόσο σημαντικά τα δεδομένα;

Υπάρχουν πολλά λόγια γιατί η ποιότητα των δεδομένων είναι κρίσιμη στη διεκπεραίωση της Τεχνητής Νοημοσύνης. Εδώ είναι κάποια από τα πιο σημαντικά:

1. Σκουπίδια μέσα και Σκουπίδια έξω

Είναι αρκετά απλό να κατανοηθεί ότι η έξοδος εξαρτάται nặng από την είσοδο. Σε αυτή την περίπτωση, αν τα σύνολα δεδομένων είναι γεμάτα λάθη ή παρεκκλίσεις, το αποτέλεσμα θα είναι επίσης λανθασμένο. Τα περισσότερα προβλήματα που σχετίζονται με τα δεδομένα δεν είναι απαραίτητα για την ποσότητα των δεδομένων, αλλά για την ποιότητα των δεδομένων που εισάγετε στο μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης. Αν έχετε χαμηλής ποιότητας δεδομένα, τα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης σας δεν θα λειτουργήσουν σωστά, όσο καλά κι αν είναι.

2. Όχι όλα τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης είναι ίσα

Όταν σκεφτόμαστε τα σύνολα δεδομένων, συνήθως σκεφτόμαστε ποσοτικά δεδομένα. Υπάρχουν επίσης ποιοτικά δεδομένα στη μορφή βίντεο, προσωπικών συνεντεύξεων, γνώμων, εικόνων κ.λπ. Στα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης, τα ποσοτικά σύνολα δεδομένων είναι δομημένα και τα ποιοτικά σύνολα δεδομένων είναι αδόμητα. Δεν όλα τα μοντέλα 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 έναντι Ποσότητας

Πιστεύεται ότι τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης χρειάζονται να καταναλώσουν πολλά δεδομένα για να μάθουν από αυτά. Σε μια συζήτηση σχετικά με την ποιότητα έναντι της ποσότητας, η τελευταία συνήθως προτιμάται από τις εταιρείες. Ωστόσο, αν τα σύνολα δεδομένων είναι υψηλής ποιότητας αλλά μικρότερα σε μέγεθος, θα σας δώσουν κάποια εγγύηση ότι το αποτέλεσμα είναι σχετικό και ισχυρό.

4. Χαρακτηριστικά ενός καλού 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 κανένα κενό ή σημείο στα δεδομένα. Κάθε κελί πρέπει να έχει ένα κομμάτι δεδομένων σε αυτό.
• Παντοιοτική: Τα σύνολα δεδομένων πρέπει να είναι όσο το δυνατόν πιο παντοιοτικά. Για παράδειγμα, αν ψάχνετε για einen κυβερνοειδικό κίνδυνο, τότε πρέπει να έχετε όλα τα προφίλ υπογραφής και όλες τις απαραίτητες πληροφορίες.
• Συνέπεια: Τα σύνολα δεδομένων πρέπει να ταιριάζουν κάτω από τις ορισμένες μεταβλητές που έχουν ανατεθεί σε αυτά. Για παράδειγμα, αν μοντελοποιείτε κουτιά πακέτων, οι επιλεγμένες μεταβλητές (πλαστικό, χαρτί, καρτόν κ.λπ.) πρέπει να έχουν τις κατάλληλες τιμές για να πέσουν σε αυτές τις ορισμένες κατηγορίες.
• Ακρίβεια: Η ακρίβεια είναι το κλειδί για ένα καλό σύνολο δεδομένων. Όλες οι πληροφορίες που εισάγετε στο μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης πρέπει να είναι αξιόπιστες και πλήρως ακριβείς. Αν μεγάλα τμήματα των συνόλων δεδομένων σας είναι λανθασμένα, το αποτέλεσμα θα είναι επίσης λανθασμένο.
• 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 περιβλήματος να πέσει σε οποιαδήποτε άλλη κατηγορία συσκευασίας.

Εγγύηση Ποιότητας Δεδομένων

Υπάρχουν πολλοί τρόποι για να εγγυηθείτε ότι η ποιότητα των δεδομένων είναι υψηλή, όπως να εγγυηθείτε ότι η πηγή των δεδομένων είναι αξιόπιστη. Εδώ είναι κάποιοι από τους καλύτερους τρόπους για να βεβαιωθείτε ότι έχετε τα καλύτερα δεδομένα για τα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης σας:

1. Προφίλ Δεδομένων

Το προφίλ δεδομένων είναι απαραίτητο για την κατανόηση των δεδομένων πριν τα χρησιμοποιήσετε. Το προφίλ δεδομένων προσφέρει ενημέρωση για την κατανομή των τιμών, τις μέγιστες, ελάχιστες, μέσες τιμές και τις ngoại lệτικές τιμές. Επιπλέον, βοηθά στην αναγνώριση ασυνεπακόλουθων δεδομένων. Το προφίλ δεδομένων βοηθά στην κατανόηση αν το σύνολο δεδομένων είναι χρήσιμο ή όχι.

2. Αξιολόγηση Ποιότητας Δεδομένων

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

3. Παρακολούθηση και Αξιολόγηση Ποιότητας Δεδομένων

Οι ερευνητές έχουν προ-υπολογισμένη ποιότητα δεδομένων για τα περισσότερα σύνολα δεδομένων που θέλουν να χρησιμοποιήσουν. Μπορούν να 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 điều chỉnh τα δεδομένα λίγο για να τα προετοιμάσουν για το μοντέλο 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 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 υλοποίηση Τεχνητής Νοημοσύνης, ελέγξτε αν έχετε καλή ποιότητα δεδομένων. Βεβαιωθείτε ότι οι πηγές σας είναι αξιόπιστες και εκτελέστε την αναγκαία διείσδυση για να ελέγξετε αν συμμορφώνονται με τις απαιτήσεις δεδομένων σας.