एआई कार्यान्वयन में डेटा गुणवत्ता का महत्व

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग प्रौद्योगिकियां सभी आकारों के उद्योगों को काफी लाभ पहुंचा सकती हैं। मैकिन्से की एक रिपोर्ट के अनुसार, जो व्यवसाय आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रौद्योगिकियों का उपयोग करते हैं, वे 2030 तक अपने नकदी प्रवाह को दोगुना कर देंगे। इसके विपरीत, जो कंपनियां एआई का उपयोग नहीं करती हैं, उन्हें अपने नकदी प्रवाह में 20% की कमी देखने को मिलेगी। हालांकि, ऐसे लाभ केवल वित्त से परे हैं। एआई कंपनियों को श्रम की कमी से निपटने में मदद कर सकता है। एआई ग्राहक अनुभव और व्यवसायिक परिणामों में भी काफी सुधार लाता है, जिससे व्यवसाय अधिक विश्वसनीय हो जाते हैं।

एआई के इतने सारे फायदे होने के बावजूद, हर कोई एआई क्यों नहीं अपना रहा है? 2019 में, पीडब्ल्यूसी के एक सर्वेक्षण से पता चला कि 76% कंपनियां अपने व्यवसायिक मूल्य को बेहतर बनाने के लिए एआई का उपयोग करने की योजना बना रही हैं। हालांकि, केवल 15% के पास अपने व्यवसायिक लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए उच्च गुणवत्ता वाले डेटा तक पहुंच है। रिफाइनिटिव के एक अन्य अध्ययन से पता चला कि 66% उत्तरदाताओं ने कहा कि खराब गुणवत्ता वाले डेटा के कारण वे एआई को प्रभावी ढंग से लागू और अपनाने में असमर्थ हैं।

सर्वेक्षण में पाया गया कि मशीन लर्निंग और एआई प्रौद्योगिकियों के साथ काम करने की शीर्ष तीन चुनौतियां – “डेटा कवरेज, इतिहास और आबादी के बारे में सटीक जानकारी”, “अपूर्ण या दूषित रिकॉर्ड की पहचान”, और “डेटा की सफाई और मानकीकरण” के आसपास हैं। यह दर्शाता है कि खराब गुणवत्ता वाले डेटा व्यवसायों के लिए एआई-संचालित विश्लेषण को प्राप्त करने में मुख्य बाधा है।

डेटा इतना महत्वपूर्ण क्यों है?

एआई कार्यान्वयन में डेटा गुणवत्ता के कई कारण हैं। यहां कुछ सबसे महत्वपूर्ण कारण दिए गए हैं:

1. गARBAGE इन और गARBAGE आउट

यह समझना बहुत आसान है कि आउटपुट इनपुट पर बहुत अधिक निर्भर करता है। इस मामले में, यदि डेटा सेट त्रुटियों से भरे हुए हैं या तिरछे हैं, तो परिणाम भी गलत होगा। अधिकांश डेटा संबंधी समस्याएं डेटा की मात्रा के बारे में नहीं हैं, बल्कि डेटा की गुणवत्ता के बारे में हैं जो आप एआई मॉडल में डालते हैं। यदि आपके पास कम गुणवत्ता वाले डेटा हैं, तो आपके एआई मॉडल सही से काम नहीं करेंगे, चाहे वे कितने भी अच्छे क्यों न हों।

2. सभी एआई सिस्टम समान नहीं हैं

जब हम डेटासेट के बारे में सोचते हैं, तो हम आमतौर पर मात्रात्मक डेटा के बारे में सोचते हैं। लेकिन वीडियो, व्यक्तिगत साक्षात्कार, राय, तस्वीरें आदि के रूप में गुणात्मक डेटा भी होते हैं। एआई सिस्टम में, मात्रात्मक डेटासेट संरचित होते हैं और गुणात्मक डेटासेट असंरचित होते हैं। सभी एआई मॉडल दोनों प्रकार के डेटासेट को संभाल नहीं सकते हैं। इसलिए, अपेक्षित आउटपुट प्राप्त करने के लिए उपयुक्त मॉडल के लिए सही डेटा प्रकार का चयन करना आवश्यक है।

3. गुणवत्ता बनाम मात्रा

माना जाता है कि एआई सिस्टम को सीखने के लिए बहुत सारे डेटा की आवश्यकता होती है। गुणवत्ता बनाम मात्रा के बहस में, बाद वाला आमतौर पर कंपनियों द्वारा पसंद किया जाता है। हालांकि, यदि डेटासेट उच्च गुणवत्ता वाले हैं लेकिन छोटे हैं, तो यह आपको यह गारंटी देगा कि आउटपुट प्रासंगिक और मजबूत है।

4. एक अच्छे डेटासेट की विशेषताएं

एक अच्छे डेटासेट की विशेषताएं विषयगत हो सकती हैं और मुख्य रूप से एआई की सेवा करने वाले अनुप्रयोग पर निर्भर करती हैं। हालांकि, कुछ सामान्य विशेषताएं हैं जिनकी तलाश करनी चाहिए जबकि डेटासेट का विश्लेषण किया जा रहा है।

• पूर्णता: डेटासेट में कोई खाली ग्रिड या स्पॉट नहीं होना चाहिए। प्रत्येक सेल में डेटा का एक टुकड़ा होना चाहिए।
• व्यापकता: डेटासेट जितना संभव हो उतना व्यापक होना चाहिए। उदाहरण के लिए, यदि आप साइबर खतरे के वेक्टर की तलाश में हैं, तो आपके पास सभी हस्ताक्षर प्रोफाइल और आवश्यक जानकारी होनी चाहिए।
• संगतता: डेटासेट को निर्दिष्ट चर के तहत फिट होना चाहिए। उदाहरण के लिए, यदि आप पैकेज बॉक्स को मॉडलिंग कर रहे हैं, तो आपके चयनित चर (प्लास्टिक, कागज, कार्डबोर्ड आदि) के पास उन निर्दिष्ट श्रेणियों में आने के लिए उपयुक्त मूल्य डेटा होना चाहिए।
• सटीकता: सटीकता एक अच्छे डेटासेट की कुंजी है। एआई मॉडल में डाले जाने वाले सभी जानकारी विश्वसनीय और पूरी तरह से सटीक होनी चाहिए। यदि आपके डेटासेट के बड़े हिस्से गलत हैं, तो आपका आउटपुट भी असटीक होगा।
• अनोखापन: यह बिंदु संगतता के समान है। प्रत्येक डेटा बिंदु उस चर के लिए अद्वितीय होना चाहिए जिसकी सेवा वह कर रहा है। उदाहरण के लिए, आप प्लास्टिक रैपर की कीमत को किसी अन्य पैकेजिंग श्रेणी में नहीं रखना चाहते हैं।

डेटा गुणवत्ता सुनिश्चित करना

डेटा गुणवत्ता को उच्च बनाने के कई तरीके हैं, जैसे कि यह सुनिश्चित करना कि डेटा स्रोत विश्वसनीय है। यहां कुछ सर्वोत्तम तकनीकें दी गई हैं जो आपको अपने एआई मॉडल के लिए सर्वोत्तम गुणवत्ता वाले डेटा प्राप्त करने में मदद करेंगी:

1. डेटा प्रोफाइलिंग

डेटा प्रोफाइलिंग डेटा को समझने के लिए आवश्यक है trước इसका उपयोग करने से। डेटा प्रोफाइलिंग मूल्यों के वितरण, अधिकतम, न्यूनतम, औसत मूल्यों और आउटलियर्स के बारे में जानकारी प्रदान करती है। इसके अलावा, यह डेटा में स्वरूपण असंगतताओं में मदद करती है। डेटा प्रोफाइलिंग यह समझने में मदद करती है कि डेटासेट का उपयोग किया जा सकता है या नहीं।

2. डेटा गुणवत्ता का मूल्यांकन

पूर्व-निर्मित डेटा गुणवत्ता नियमों के केंद्रीय पुस्तकालय का उपयोग करके, आप किसी भी डेटासेट को मान्य कर सकते हैं। यदि आपके पास डेटा कैटलॉग में निर्मित डेटा टूल हैं, तो आप उन नियमों को पुनः उपयोग करके ग्राहक नाम, ईमेल और उत्पाद कोड को मान्य कर सकते हैं। इसके अलावा, आप कुछ डेटा को समृद्ध और मानकीकृत भी कर सकते हैं।

3. डेटा गुणवत्ता की निगरानी और मूल्यांकन

वैज्ञानिकों के पास अधिकांश डेटासेट के लिए पूर्व-गणना की गई डेटा गुणवत्ता होती है जिसका वे उपयोग करना चाहते हैं। वे इसे संकुचित कर सकते हैं ताकि यह देखा जा सके कि किसी विशेष विशेषता में क्या समस्या है और फिर तय करें कि क्या उस विशेषता का उपयोग करना है या नहीं।

4. डेटा तैयारी

शोधकर्ता और वैज्ञानिकों को आमतौर पर डेटा को थोड़ा बदलना पड़ता है ताकि इसे एआई मॉडलिंग के लिए तैयार किया जा सके। इन शोधकर्ताओं को आसानी से उपयोग करने वाले टूल्स की आवश्यकता होती है जो विशेषताओं को पार्स करने, कॉलम को ट्रांसपोज़ करने और डेटा से मूल्यों की गणना करने में मदद करें।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की दुनिया लगातार बदल रही है। जबकि प्रत्येक कंपनी डेटा का उपयोग अलग तरीके से करती है, डेटा गुणवत्ता किसी भी एआई कार्यान्वयन परियोजना के लिए महत्वपूर्ण रहती है। यदि आपके पास विश्वसनीय, उच्च गुणवत्ता वाले डेटा हैं, तो आप बड़े डेटासेट की आवश्यकता को समाप्त कर देते हैं और अपनी सफलता की संभावना बढ़ाते हैं। यदि आपका संगठन एआई कार्यान्वयन की ओर बढ़ रहा है, तो जांचें कि क्या आपके पास अच्छी गुणवत्ता वाले डेटा हैं। सुनिश्चित करें कि आपके स्रोत विश्वसनीय हैं और यह जांचने के लिए देय दिलचस्पी करें कि वे आपकी डेटा आवश्यकताओं के अनुरूप हैं या नहीं।