חשיבות איכות הנתונים ביישום AI

טכנולוגיות הבינה המלאכותית ולמידת המכונה יכולות להועיל משמעותית לתעשיות בכל הגדלים. על פי דו”ח של McKinsey, עסקים שמנצלים טכנולוגיות בינה מלאכותית יכפילו את זרימת המזומנים שלהם עד 2030. לעומת זאת, חברות שלא מפרישות AI יחוו הפחתה של 20% בזרימת המזומנים שלהן. אולם, היתרונות כאלה הולכים מעבר לכספים. AI יכול לעזור לחברות להילחם במחסור בכוח אדם. AI גם משפר באופן משמעותי את חוויית הלקוח ותוצאות העסק, והופך את העסקים לאמינים יותר.

מאחר ש-AI הוא כל כך הרבה יתרונות, למה לא כולם מאמצים AI? ב-2019, סקר של PwC חשף כי 76% מהחברות מתכננות להשתמש ב-AI כדי לשפר את ערך העסק. אולם, רק 15% בלבד יש להם גישה לנתונים באיכות גבוהה כדי להשיג את יעדי העסק. עוד מחקר מ-Refinitiv הראה כי 66% מהמשיבים אמרו כי נתונים באיכות ירודה מונעים מהם לפרוש ולאמץ AI ביעילות.

הסקר מצא כי שלושת האתגרים העיקריים של עבודה עם טכנולוגיות למידת מכונה ו-AI סובבים סביב “מידע מדויק על הכיסוי, ההיסטוריה והאוכלוסייה של הנתונים”, “זיהוי של רשומות לא שלמות או מושחתות” ו”ניקוי ונירמול הנתונים”. זה מוכיח כי נתונים באיכות ירודה הם המכשול העיקרי לעסקים לקבלת ניתוחים AI משובחים.

למה הנתונים כל כך חשובים?

יש הרבה סיבות למה איכות הנתונים חיונית ביישום AI. הנה כמה מהחשובים ביותר:

1. זבל פנימה וזבל החוצה

זה פשוט להבין שהפלט תלוי במידה רבה בקלט. במקרה זה, אם סטי הנתונים מלאים בשגיאות או מעוותים, התוצאה תהיה גם היא לא נכונה. רוב הבעיות הקשורות לנתונים אינן בהכרח על הכמות של נתונים אלא על איכות הנתונים שאתה מזין למודל ה-AI. אם יש לך נתונים באיכות נמוכה, מודלי ה-AI שלך לא יעבדו כראוי, ללא קשר לאיכות שלהם.

2. לא כל מערכות AI שוות

כאשר אנו חושבים על סטים של נתונים, אנו בדרך כלל חושבים במונחים של נתונים כמותיים. אבל יש גם נתונים איכותיים בצורה של סרטונים, ראיונות אישיים, דעות, תמונות וכו ‘. במערכות AI, סטים כמותיים של נתונים מובנים וסטים איכותיים של נתונים לא מובנים. לא כל מודלי AI יכולים להתמודד עם שני סוגי סטים של נתונים. לכן, בחירת סוג הנתונים הנכון למודל המתאים היא חיונית כדי לקבל את הפלט הצפוי.

3. איכות נגד כמות

מאמינים כי מערכות AI צריכות לבלוע הרבה נתונים כדי ללמוד מהם. בוויכוח על איכות מול כמות, האחרונה בדרך כלל מועדפת על ידי חברות. אולם, אם סטי הנתונים הם באיכות גבוהה אך קצרים יותר, זה ייתן לך כמה הבטחה שהפלט הוא רלוונטי וחזק.

4. מאפיינים של סט נתונים טוב

מאפיינים של סט נתונים טובים עשויים להיות סובייקטיביים ותלויים בעיקר ביישום ש-AI משרת. אולם, יש כמה מאפיינים כלליים שאחד צריך לחפש בעת ניתוח סטים של נתונים.

• שלמות: סט הנתונים צריך להיות שלם עם אף תאים ריקים או נקודות בסט. כל תא צריך להיות בעל חתיכת נתונים.
• כלליות: סטי הנתונים צריכים להיות כלליים ככל האפשר. למשל, אם אתה מחפש וקטור איום סייבר, אז תהיה לך כל הפרופילים של חתימה וכל המידע הנדרש.
• עקביות: סטי הנתונים צריכים להתאים למשתנים המוגדרים שהם הוקצו. למשל, אם אתה מדגם קופסאות, המשתנים הנבחרים (פלסטיק, נייר, קרטון וכו ‘) צריכים להיות בעלי נתוני מחירים מתאימים כדי להתאים לקטגוריות המוגדרות.
• דיוק: דיוק הוא המפתח לסט נתונים טוב. כל המידע שאתה מזין למודל ה-AI צריך להיות אמין ומדויק לחלוטין. אם חלקים גדולים מסטי הנתונים שלך שגויים, הפלט שלך יהיה לא מדויק גם הוא.
• ייחודיות: נקודה זו דומה לעקביות. כל נקודת נתונים צריכה להיות ייחודית למשתנה שהיא משרתת. למשל, אתה לא רוצה שמחיר של עטיפת פלסטיק ייפול תחת קטגוריה אחרת של אריזה.

הבטחת איכות הנתונים

יש הרבה דרכים להבטיח שאיכות הנתונים גבוהה, כמו להבטיח שמקור הנתונים אמין. הנה כמה מהטכניקות הטובות ביותר כדי לוודא שאתה מקבל את הנתונים באיכות הטובה ביותר עבור מודלי ה-AI שלך:

1. פרופיל נתונים

פרופיל נתונים הוא חיוני להבנת הנתונים לפני השימוש בהם. פרופיל נתונים מציע תובנות לתפוצת הערכים, הערכים המקסימליים, המינימליים, הממוצעים והחריגים. בנוסף, זה עוזר בפורמטים לא עקביים של נתונים. פרופיל נתונים עוזר להבין אם סט הנתונים שימושי או לא.

2. בדיקת איכות הנתונים

באמצעות ספרייה מרכזית של כללים מובנים מראש לאיכות נתונים, אתה יכול לאמת כל סט נתונים עם ספרייה מרכזית. אם יש לך קטלוג נתונים עם כלים מובנים, אתה יכול פשוט להשתמש מחדש בכללים האלה כדי לאמת שמות לקוחות, כתובות דוא”ל וקודי מוצר. בנוסף, אתה יכול גם לעשר את הנתונים.

3. מעקב ובדיקת איכות הנתונים

מדענים הם בעלי איכות נתונים מוכתבים מראש עבור רוב סטי הנתונים שהם רוצים להשתמש. הם יכולים לצמצם את זה כדי לראות מהו הבעיה הספציפית של תכונה ואז להחליט האם להשתמש בתכונה הזו או לא.

4. הכנת נתונים

חוקרים ומדענים בדרך כלל צריכים לשנות את הנתונים במעט כדי להכינם למודל AI. חוקרים אלה צריכים כלים קלים לשימוש כדי לפרק תכונות, להפוך עמודות ולחשב ערכים מהנתונים.

עולם הבינה המלאכותית משתנה באופן רציף. בעוד שכל חברה משתמשת בנתונים בדרך שונה, איכות הנתונים נותרת חיונית לכל פרויקט יישום AI. אם יש לך נתונים אמינים ובאיכות טובה, אתה מבטל את הצורך בסטים גדולים של נתונים ומגדיל את הסיכויים להצליח. כמו כל ארגון אחר, אם הארגון שלך עובר ליישום AI, תבדוק אם יש לך נתונים באיכות טובה. וודא שהמקורות שלך אמינים ובצע חקירה יסודית כדי לבדוק אם הם עומדים בדרישות הנתונים שלך.