Importanța calității datelor în implementarea inteligenței artificiale

Tehnologiile de inteligență artificială și învățare automată pot aduce beneficii semnificative industriilor de toate dimensiunile. Conform unui raport McKinsey, companiile care utilizează tehnologii de inteligență artificială își vor dubla fluxul de numerar până în 2030. În schimb, companiile care nu implementează inteligența artificială vor asista la o reducere cu 20% a fluxului de numerar. Cu toate acestea, astfel de beneficii merg dincolo de aspectele financiare. Inteligența artificială poate ajuta companiile să combată penuria de forță de muncă. De asemenea, inteligența artificială îmbunătățește semnificativ experiența clienților și rezultatele afacerilor, făcând companiile mai fiabile.

Deoarece inteligența artificială are atât de multe avantaje, de ce nu o adoptă toată lumea? În 2019, un sondaj PwC a arătat că 76% dintre companii plănuiesc să utilizeze inteligența artificială pentru a-și îmbunătăți valoarea afacerii. Cu toate acestea, doar 15% au acces la date de înaltă calitate pentru a-și atinge obiectivele de afaceri. Un alt studiu realizat de Refinitiv a sugerat că 66% dintre respondenți au declarat că datele de slabă calitate împiedică capacitatea lor de a implementa și adopta inteligența artificială în mod eficient.

Sondajul a arătat că principalele trei provocări ale utilizării tehnologiilor de învățare automată și inteligență artificială se referă la – „informații precise despre acoperire, istoric și populație a datelor”, „identificarea înregistrărilor incomplete sau corupte” și „curățarea și normalizarea datelor”. Acest lucru demonstrează că datele de slabă calitate reprezintă principala piedică pentru companii în obținerea unor analize bazate pe inteligență artificială de înaltă calitate.

De ce sunt datele atât de importante?

Există multe motive pentru care calitatea datelor este crucială în implementarea inteligenței artificiale. Iată câteva dintre cele mai importante:

1. Gunoi în și gunoi afară

Este destul de simplu de înțeles că ieșirea depinde foarte mult de intrare. În acest caz, dacă seturile de date sunt pline de erori sau distorsionate, rezultatul va fi, de asemenea, afectat. Cele mai multe probleme legate de date nu sunt neapărat despre cantitatea de date, ci despre calitatea datelor pe care le introduceți în modelul de inteligență artificială. Dacă aveți date de slabă calitate, modelele dvs. de inteligență artificială nu vor funcționa corect, indiferent de cât de bune ar fi.

2. Nu toate sistemele de inteligență artificială sunt la fel

Când ne gândim la seturi de date, de obicei ne gândim în termeni de date cantitative. Dar există și date calitative sub formă de videoclipuri, interviuri personale, opinii, imagini etc. În sistemele de inteligență artificială, seturile de date cantitative sunt structurate, iar seturile de date calitative sunt nestructurate. Nu toate modelele de inteligență artificială pot gestiona ambele tipuri de seturi de date. Prin urmare, selectarea tipului de date potrivit pentru modelul adecvat este esențială pentru a obține ieșirea așteptată.

3. Calitate versus cantitate

Se crede că sistemele de inteligență artificială trebuie să consume o cantitate mare de date pentru a învăța din ele. Într-o dezbatere despre calitate versus cantitate, ultima este de obicei preferată de companii. Cu toate acestea, dacă seturile de date sunt de înaltă calitate, dar mai scurte, va oferi o anumită garanție că ieșirea este relevantă și robustă.

4. Caracteristicile unui set de date bun

Caracteristicile unui set de date bun pot fi subiective și depind în mare măsură de aplicația pe care inteligența artificială o deservește. Cu toate acestea, există unele caracteristici generale pe care trebuie să le căutați atunci când analizați seturile de date.

• Integritate: Setul de date trebuie să fie complet, fără spații goale sau goluri în seturile de date. Fiecare celulă trebuie să aibă o bucată de date în ea.
• Comprehensivitate: Seturile de date trebuie să fie cât mai cuprinzătoare posibil. De exemplu, dacă căutați un vector de amenințare cibernetică, atunci trebuie să aveți toate profilurile de semnătură și toate informațiile necesare.
• Consecvență: Seturile de date trebuie să se încadreze în variabilele definite pe care le-au fost atribuite. De exemplu, dacă modelați cutii de ambalaj, variabilele selectate (plastic, hârtie, carton etc.) trebuie să aibă date de preț corespunzătoare pentru a se încadra în categoriile definite.
• Acuratețe: Acuratețea este cheia unui set de date bun. Toate informațiile pe care le introduceți în modelul de inteligență artificială trebuie să fie de încredere și complet precise. Dacă porțiuni mari ale seturilor dvs. de date sunt incorecte, ieșirea va fi, de asemenea, inexactă.
• Unicitate: Acest punct este similar cu consecvența. Fiecare punct de date trebuie să fie unic pentru variabila pe care o deservește. De exemplu, nu doriți ca prețul unui ambalaj de plastic să cadă sub altă categorie de ambalaj.

Asigurarea calității datelor

Există multe modalități de a asigura că calitatea datelor este ridicată, cum ar fi asigurarea că sursa de date este de încredere. Iată unele dintre cele mai bune tehnici pentru a vă asigura că obțineți cele mai bune date de calitate pentru modelele dvs. de inteligență artificială:

1. Profilarea datelor

Profilarea datelor este esențială pentru a înțelege datele înainte de a le utiliza. Profilarea datelor oferă informații despre distribuția valorilor, valorile maxime, minime, medii și valorile anormale. În plus, ajută la identificarea inconsistențelor de formatare în date. Profilarea datelor ajută la înțelegerea dacă setul de date este utilizabil sau nu.

2. Evaluarea calității datelor

Utilizând o bibliotecă centrală de reguli de calitate a datelor preconstruite, puteți valida orice set de date cu o bibliotecă centrală. Dacă aveți un catalog de date cu instrumente de date integrate, puteți reutiliza aceste reguli pentru a valida numele de client, adresele de e-mail și codurile de produs. În plus, puteți îmbogăți și standardiza unele date.

3. Monitorizarea și evaluarea calității datelor

Oamenii de știință au calitatea datelor precalculată pentru majoritatea seturilor de date pe care doresc să le utilizeze. Ei pot restrânge pentru a vedea ce problemă specifică are un atribut și apoi pot decide dacă să utilizeze sau nu acel atribut.

4. Pregătirea datelor

Cercetătorii și oamenii de știință trebuie adesea să ajusteze datele pentru a le pregăti pentru modelarea inteligenței artificiale. Acești cercetători au nevoie de instrumente ușor de utilizat pentru a analiza atributele, a transpune coloane și a calcula valorile din date.

Lumea inteligenței artificiale se schimbă în mod continuu. În timp ce fiecare companie utilizează date într-un mod diferit, calitatea datelor rămâne imperativă pentru orice proiect de implementare a inteligenței artificiale. Dacă aveți date de încredere și de înaltă calitate, eliminați nevoia de seturi de date masive și creșteți șansele de succes. La fel ca și alte organizații, dacă organizația dvs. se îndreaptă spre implementarea inteligenței artificiale, verificați dacă aveți date de bună calitate. Asigurați-vă că sursele dvs. sunt de încredere și efectuați diligența cuvenită pentru a verifica dacă se conformează cerințelor dvs. de date.