Važnost kvalitete podataka u implementaciji umjetne inteligencije

Tehnologije umjetne inteligencije i strojnog učenja mogu značajno koristiti industrijama svih veličina. Prema McKinseyju prijaviti, tvrtke koje koriste tehnologije umjetne inteligencije udvostručit će svoj novčani tok do 2030. Nasuprot tome, tvrtke koje ne implementiraju AI svjedočit će smanjenju svog novčanog toka za 20%. Međutim, takve pogodnosti nadilaze financije. AI može pomoći tvrtkama boriti se protiv nedostatka radne snage. AI također značajno poboljšava korisničko iskustvo i poslovne rezultate, čineći tvrtke pouzdanijima. 

Budući da AI ima toliko prednosti, zašto svi ne prihvate AI? U 2019. godini, a PwC Istraživanje je pokazalo da 76% tvrtki planira koristiti AI za poboljšanje svoje poslovne vrijednosti. Međutim, samo mršavih 15% ima pristup visokokvalitetnim podacima za postizanje svojih poslovnih ciljeva. Još studija iz Refinitiva sugerira da je 66% ispitanika reklo da podaci loše kvalitete umanjuju njihovu sposobnost učinkovite implementacije i usvajanja umjetne inteligencije. 

Istraživanje je pokazalo da se glavna tri izazova rada s tehnologijama strojnog učenja i umjetne inteligencije vrte oko – „točne informacije o pokrivenosti, povijesti i populaciji podataka“, „identifikacija nepotpunih ili oštećenih zapisa“ i „čišćenje i normalizacija podatak." To pokazuje da su podaci loše kvalitete glavna prepreka tvrtkama da dobiju visokokvalitetnu analitiku koju pokreće AI. 

Zašto su podaci tako važni?

Mnogo je razloga zašto je kvaliteta podataka ključna u implementaciji umjetne inteligencije. Evo nekih od najvažnijih: 

1. Smeće unutra i smeće van

Prilično je jednostavno razumjeti da izlaz uvelike ovisi o ulazu. U ovom slučaju, ako su skupovi podataka puni pogrešaka ili su iskrivljeni, rezultirati također će vas postaviti na krivu nogu. Većina problema povezanih s podacima ne odnosi se nužno na količina podataka ali kvalitet podataka koje unosite u AI model. Ako imate podatke niske kvalitete, vaši AI modeli neće ispravno raditi koliko god dobri bili.  

2. Nisu svi sustavi umjetne inteligencije jednaki

Kada razmišljamo o skupovima podataka, obično razmišljamo u terminima kvantitativnih podataka. Ali postoje i kvalitativni podaci u obliku videozapisa, osobnih intervjua, mišljenja, slika itd. U sustavima umjetne inteligencije kvantitativni skupovi podataka su strukturirani, a kvalitativni skupovi podataka su nestrukturirani. Ne mogu svi AI modeli podnijeti obje vrste skupova podataka. Dakle, odabir prave vrste podataka za prikladan model ključan je za dobivanje očekivanog rezultata. 

3. Kvaliteta naspram kvantitete

Vjeruje se da sustavi umjetne inteligencije trebaju unijeti mnogo podataka da bi iz njih učili. U raspravi o kvaliteti nasuprot kvantiteti, tvrtke obično preferiraju potonju. Međutim, ako su skupovi podataka visoke kvalitete, ali kraći po prirodi, to će vam dati neko jamstvo da je rezultat relevantan i robustan.

4. Karakteristike dobrog skupa podataka

Karakteristike dobrog skupa podataka mogu biti subjektivne i uglavnom ovise o aplikaciji koju AI služi. Međutim, postoje neke opće značajke koje morate tražiti dok analizirate skupove podataka. 

• potpunost: Skup podataka mora biti potpun bez praznih rešetki ili mrlja u skupovima podataka. Svaka ćelija treba imati dio podataka u sebi. 
• sveobuhvatnost: Skupovi podataka trebaju biti što sveobuhvatniji. Na primjer, ako tražite vektor kibernetičke prijetnje, tada morate imati sve profile potpisa i sve potrebne informacije. 
• Dosljednost: Skupovi podataka moraju stati pod određene varijable kojima su dodijeljeni. Na primjer, ako modelirate paketne kutije, vaše odabrane varijable (plastika, papir, karton, itd.) moraju imati odgovarajuće podatke o cijenama kako bi spadale u te određene kategorije. 
• Točnost: Točnost je ključ dobrog skupa podataka. Sve informacije koje dajete AI modelu moraju biti pouzdane i potpuno točne. Ako su veliki dijelovi vaših skupova podataka netočni, vaš će rezultat također biti netočan.  
• Jedinstvenost: Ova točka je slična dosljednosti. Svaka podatkovna točka mora biti jedinstvena za varijablu koju poslužuje. Na primjer, ne želite da cijena plastičnog omota spada u bilo koju drugu kategoriju pakiranja. 

Osiguravanje kvalitete podataka

Postoji mnogo načina da se osigura visoka kvaliteta podataka, poput osiguravanja da je izvor podataka pouzdan. Ovdje su neke od najboljih tehnika kako biste bili sigurni da ćete dobiti podatke najbolje kvalitete za svoje AI modele: 

1. Profiliranje podataka

Profiliranje podataka bitno je za razumijevanje podataka prije njihove upotrebe. Profiliranje podataka nudi uvid u distribuciju vrijednosti, maksimalne, minimalne, prosječne vrijednosti i outliere. Osim toga, pomaže kod nedosljednosti u formatiranju podataka. Profiliranje podataka pomaže razumjeti je li skup podataka upotrebljiv ili ne. 

2. Ocjenjivanje kvalitete podataka

Koristeći središnju biblioteku unaprijed izgrađenih pravila kvalitete podataka, možete potvrditi bilo koji skup podataka sa središnjom bibliotekom. Ako imate katalog podataka s ugrađenim alatima za podatke, možete jednostavno ponovno upotrijebiti ta pravila za provjeru valjanosti imena kupaca, e-pošte i kodova proizvoda. Osim toga, neke podatke možete obogatiti i standardizirati. 

3. Praćenje i procjena kvalitete podataka

Znanstvenici imaju unaprijed izračunatu kvalitetu podataka za većinu skupova podataka koje žele koristiti. Oni ga mogu suziti kako bi vidjeli koji specifični problem ima atribut i zatim odlučiti hoće li koristiti taj atribut ili ne. 

4. Priprema podataka

Istraživači i znanstvenici obično moraju malo dotjerati podatke kako bi ih pripremili za AI modeliranje. Ovi istraživači trebaju alate jednostavne za korištenje za analizu atributa, transponiranje stupaca i izračunavanje vrijednosti iz podataka. 

Svijet umjetne inteligencije neprestano se mijenja. Iako svaka tvrtka koristi podatke na drugačiji način, kvaliteta podataka ostaje imperativ za svaki projekt implementacije umjetne inteligencije. Ako imate pouzdane podatke dobre kvalitete, eliminirate potrebu za velikim skupovima podataka i povećavate svoje šanse za uspjeh. Kao i sve druge organizacije, ako vaša organizacija prelazi na implementaciju umjetne inteligencije, provjerite imate li kvalitetne podatke. Pobrinite se da su vaši izvori pouzdani i provedite dubinsku analizu kako biste provjerili jesu li u skladu s vašim zahtjevima za podatke.