Importanța calității datelor în implementarea inteligenței artificiale

Tehnologiile de inteligență artificială și învățare automată pot aduce beneficii semnificative industriei de orice dimensiune. Conform unui raport McKinsey, businessurile care utilizează tehnologii de inteligență artificială vor dubla fluxul de numerar până în 2030. În schimb, companiile care nu implementează inteligență artificială vor asista la o reducere de 20% a fluxului de numerar. Cu toate acestea, astfel de beneficii depășesc domeniul financiar. Inteligența artificială poate ajuta companiile să combată lipsa de personal. Inteligența artificială îmbunătățește, de asemenea, semnificativ experiența clienților și rezultatele afacerilor, făcând afacerile mai fiabile.

Deoarece inteligența artificială are atât de multe avantaje, de ce nu o adoptă toată lumea? În 2019, un studiu PwC a arătat că 76% dintre companii plănuiesc să utilizeze inteligență 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 inteligență artificială în mod eficient.

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

De ce sunt atât de importante datele?

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 puternic 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 legate de cantitatea de date, ci de 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 corect de date pentru modelul adecvat este esențială pentru a obține ieșirea așteptată.

3. Calitate versus cantitate

Se crede că sistemele de inteligență artificială au nevoie să consume multe date pentru a învăța din ele. Într-o dezbatere despre calitate versus cantitate, cea din urmă este de obicei preferată de companii. Cu toate acestea, dacă seturile de date sunt de înaltă calitate, dar mai scurte, aceasta 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 câteva caracteristici generale pe care trebuie să le căutați atunci când analizați seturi de date.

• Integritate: Setul de date trebuie să fie complet, fără spații goale sau goluri în seturi de date. Fiecare celulă trebuie să aibă o bucată de date în ea.
• Cuprindere: 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 primit. 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 acele categorii 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 exacte. Dacă o parte semnificativă a seturilor dvs. de date este incorectă, ieșirea dvs. 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 orice altă categorie de ambalare.

Asigurarea calității datelor

Există multe modalități de a asigura calitatea ridicată a datelor, cum ar fi asigurarea că sursa de date este de încredere. Iată câteva 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 înțelegerea datelor înainte de a le utiliza. Profilarea datelor oferă informații despre distribuția valorilor, valorile maxime, minime, medii și valorile outlier. De asemenea, ajută la identificarea inconsistențelor de formatare a datelor. 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 unelte de date integrate, puteți reutiliza aceste reguli pentru a valida nume de clienți, adrese de e-mail și coduri de produs. De asemenea, 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 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 unelte ușor de utilizat pentru a analiza atribute, a transpune coloane și a calcula valori din date.

Lumea inteligenței artificiale se schimbă continuu. În timp ce fiecare companie utilizează date într-un mod diferit, calitatea datelor rămâne esențială pentru orice proiect de implementare a inteligenței artificiale. Dacă aveți date de încredere și de 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 calitate. Asigurați-vă că sursele dvs. sunt de încredere și efectuați diligența necesară pentru a verifica dacă se conformează cerințelor dvs. de date.