Yapay Zeka Uygulamalarında Veri Kalitesinin Önemi

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi teknolojileri, her boyuttaki endüstrilere önemli ölçüde fayda sağlayabilir. McKinsey’in bir raporuna göre, yapay zeka teknolojileri kullanan işletmeler, 2030 yılına kadar nakit akışlarını iki katına çıkaracak. Buna karşılık, AI’ı dağıtmayan şirketler, nakit akışlarında %20’lik bir azalma yaşayacak. Ancak bu faydalar mali konuların ötesine geçer. AI, şirketlere işgücü kıtlıkları ile mücadele etmeye yardımcı olabilir. AI ayrıca müşteri deneyimini ve iş sonuçlarını önemli ölçüde iyileştirir, şirketleri daha güvenilir hale getirir.

Yapay zeka bu kadar çok avantajı varsa, neden herkes yapay zekayı benimsemiyor? 2019 yılında, bir PwC anketi, şirketlerin %76’sının iş değerini iyileştirmek için AI’ı kullanmayı planladığını ortaya koydu. Ancak sadece %15’i iş hedeflerine ulaşmak için yüksek kaliteli verilere erişimi var. Refinitiv’den başka bir çalışma , katılımcıların %66’sının kötü kaliteli verilerin, AI’ı etkili bir şekilde dağıtmalarını ve benimsemelerini engellediğini söyledi.

Anket, makine öğrenimi ve AI teknolojileri ile çalışmanın en önemli üç zorluğunun – “veri kapsamı, geçmişi ve popülasyonu hakkında doğru bilgi”, “eksik veya bozulmuş kayıtların tanımlanması” ve “verilerin temizlenmesi ve normalleştirilmesi” – etrafında döndüğünü gösterdi. Bu, kötü kaliteli verilerin, işletmelerin yüksek kaliteli AI güdümlü analitiklere ulaşmasını engelleyen ana engel olduğunu gösteriyor.

Veri Neden Bu Kadar Önemli?

Yapay zeka uygulamalarında veri kalitesinin neden bu kadar önemli olduğu konusunda birçok neden var. İşte en önemli olanlar:

1. Çöp İçin Çöp Dış

Çıktının girişe bağlı olduğu oldukça basit bir kavram. Bu durumda, veri kümeleri hatalarla doluysa veya yanlıysa, sonuç da yanlış olacaktır. Veri ile ilgili çoğu sorun, veri miktar değil, kalitesi ile ilgilidir. AI modeline düşük kaliteli veri beslerseniz, AI modelleriniz ne kadar iyi olursa olsun düzgün çalışmayacaktır.

2. Tüm AI Sistemleri Eşit Değil

Veri kümelerini düşündüğümüzde, genellikle nicel verilere başvururuz. Ancak video, kişisel görüşmeler, görüşler, resimler gibi nitel veriler de vardır. AI sistemlerinde nicel veri kümeleri yapılandırılmış, nitel veri kümeleri yapılandırılmamıştır. Tüm AI modelleri her iki tür veri kümesini işleyemez. Bu nedenle, beklenen çıktıyı elde etmek için uygun modele uygun veri türünü seçmek önemlidir.

3. Kalite vs. Miktar

AI sistemlerinin öğrenmek için çok fazla veriye ihtiyacı olduğu düşünülür. Kalite ile miktar arasında bir tartışmada, genellikle sonuncusu tercih edilir. Ancak veri kümeleri yüksek kaliteli ve daha kısaysa, çıktının ilgili ve güçlü olacağına dair bir güvence verir.

4. İyi Bir Veri Kümesinin Özellikleri

İyi bir veri kümesinin özellikleri subjektif olabilir ve principalmente AI’ın hizmet ettiği uygulamaya bağlıdır. Ancak, veri kümelerini analiz ederken aranması gereken bazı genel özellikler vardır.

• Tamamlık: Veri kümesi, boş olmayan hücrelerle dolu olmalıdır. Her hücrede bir veri parçasının olması gerekir.
• Kapsayıcılık: Veri kümeleri mümkün olduğunca kapsayıcı olmalıdır. Örneğin, bir siber tehdit vektörü arıyorsanız, tüm imza profillerine ve gerekli tüm bilgilere sahip olmalısınız.
• Tutarlılık: Veri kümeleri, atanmış oldukları belirli değişkenlere uymalıdır. Örneğin, paket kutularını modelliyorsanız, seçilen değişkenler (plastik, kağıt, karton vb.) için uygun fiyat verilerine sahip olmalıdır.
• Doğruluk: Doğruluk, iyi bir veri kümesinin anahtarıdır. AI modeline beslediğiniz tüm bilgiler güvenilir ve tamamen doğru olmalıdır. Veri kümelerinizin büyük bir kısmı yanlışsa, çıktınız da yanlış olacaktır.
• Benzersizlik: Bu nokta, tutarlılıkla benzerdir. Her veri noktası, hizmet ettiği değişkene benzersiz olmalıdır. Örneğin, bir plastik sarmalın fiyatını başka bir ambalaj kategorisi altında görmek istemezsiniz.

Veri Kalitesini Sağlamak

Veri kalitesinin yüksek olduğundan emin olmak için birçok yol vardır, örneğin veri kaynağının güvenilir olduğundan emin olmak gibi. İşte AI modelleriniz için en iyi kaliteli verileri elde etmenizi sağlayacak bazı teknikler:

1. Veri Profili

Veri profil oluşturma, veriyi kullanmadan önce anlamak için önemlidir. Veri profil oluşturma, değerlerin dağılımı, maksimum, minimum, ortalama değerler ve aykırı değerler hakkında bilgi sağlar. Ayrıca, verideki biçimlendirme tutarsızlıklarına yardımcı olur. Veri profil oluşturma, veri kümesinin kullanılabilir olup olmadığını anlamaya yardımcı olur.

2. Veri Kalitesini Değerlendirmek

Önceden oluşturulmuş veri kalitesi kurallarının merkezi bir kütüphanesini kullanarak, herhangi bir veri kümesini doğrulayabilirsiniz. Bir veri kataloğu ve yerleşik veri araçlarına sahipseniz, müşteri adları, e-postalar ve ürün kodlarını doğrulamak için bu kuralları yeniden kullanabilirsiniz. Ayrıca, bazı verileri zenginleştirebilir ve standartlaştırabilirsiniz.

3. Veri Kalitesini İzleme ve Değerlendirme

Bilimler adamları, genellikle kullanmak istedikleri veri kümeleri için önceden hesaplanmış veri kalitelerine sahiptir. Belirli bir özelliğin hangi sorunu olduğunu görmek için daraltabilir ve sonra bu özelliği kullanıp kullanamayacaklarına karar verebilirler.

4. Veri Hazırlama

Araştırmacılar ve bilim adamları, genellikle veriyi AI modellemesi için hazırlamak için veriyi bir miktar değiştirmeleri gerekir. Bu araştırmacılara, öznitelikleri ayrıştırmak, sütunları transpoze etmek ve veriden değerleri hesaplamak için kolayca kullanılabilen araçlar gerekir.

Yapay zeka dünyası sürekli değişiyor. Her şirket veriyi farklı bir şekilde kullandığından, veri kalitesi herhangi bir AI uygulaması projesi için temel önem taşıyor. Güvenilir, yüksek kaliteli verilere sahipseniz, büyük veri kümelerine olan ihtiyacı ortadan kaldırır ve başarınızın şansını artırabilirsiniz. Diğer tüm organizasyonlar gibi, organizasyonunuz da AI uygulamasına geçiş yapıyorsa, iyi kaliteli verilere sahip olup olmadığını kontrol edin. Veri kaynaklarınızın güvenilir olduğundan emin olun ve veri gereksinimlerinize uyup uymadıklarını kontrol etmek için gerekli özeni gösterin.