Yapay Zeka Uygulamalarında Veri Kalitesinin Önemi

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi teknolojileri, her boyuttaki endüstrilere önemli faydalar sağlayabilir. McKinsey’in bir raporuna göre, yapay zeka teknolojilerini kullanan şirketler, 2030 yılına kadar nakit akışlarını iki katına çıkaracak. Buna karşılık, yapay zeka uygulamayan şirketler, nakit akışlarında %20’lik bir azalma yaşayacak. Ancak, bu faydalar yalnızca finansal değildir. Yapay zeka, şirketlerin işgücü eksikliklerini gidermesine yardımcı olabilir. Yapay zeka ayrıca müşteri deneyimini ve iş sonuçlarını önemli ölçüde iyileştirir, şirketleri daha güvenilir hale getirir.

Yapay zeka bu kadar çok avantajı olmasına rağmen, neden herkes yapay zeka uygulamıyor? 2019’da, bir PwC anketi, şirketlerin %76’sının iş değerini artırmak için yapay zeka kullanmayı planladığını ortaya koydu. Ancak, yalnızca %15’i iş hedeflerine ulaşmak için yüksek kaliteli verilere erişimi vardı. Refinitiv’in bir başka çalışması, respondents’in %66’sının, verilerin kalitesinin düşük olmasının, yapay zeka uygulamalarını etkili bir şekilde uygulamalarını engellediğini belirtti.

Anket, makine öğrenimi ve yapay zeka teknolojileriyle çalışırken karşılaşılan en önemli üç zorluğun – “verilerin kapsamına, tarihine ve nüfusuna ilişkin doğru bilgiler”, “eksik veya bozulmuş kayıtların belirlenmesi” ve “verilerin temizlenmesi ve normallaştırılması” – olduğunu gösterdi. Bu, düşük kaliteli verilerin, şirketlerin yüksek kaliteli yapay zeka tabanlı analizlere ulaşmasını engelleyen ana engel olduğunu gösteriyor.

Veri Neden Bu Kadar Önemli?

Yapay zeka uygulamalarında veri kalitesinin neden önemli olduğu konusunda birçok neden var. İşte en önemli olanları:

1. Çöp İçinde, Çöp Dışında

Çıktının girişe bağlı olduğu oldukça basit bir kavram. Bu durumda, veri kümeleri hatalı veya yanlıysa, sonuç da yanlış olacaktır. Çoğu veri ile ilgili sorun, veri miktarı değil, kalitesi ile ilgilidir. Yapay zeka modeline düşük kaliteli veri beslerseniz, modeliniz doğru çalışmaz, ne kadar iyi olursa olsun.

2. Tüm Yapay Zeka Sistemleri Eşit Değildir

Veri kümelerini düşündüğümüzde, genellikle nicel verilere odaklanıyoruz. Ancak videolar, kişisel görüşmeler, görüşler, resimler gibi nitel veriler de var. Yapay zeka sistemlerinde, nicel veri kümeleri yapılandırılmış, nitel veri kümeleri yapılandırılmamıştır. Tüm yapay zeka modelleri her iki tür veri kümesini de işleyemez. Bu nedenle, uygun model için doğru veri türünü seçmek önemlidir.

3. Kalite vs. Miktar

Yapay zeka sistemlerinin çok veri işlemesi gerektiği düşünülür. Kalite ile miktar arasında bir tartışmada, şirketler genellikle miktarı tercih eder. Ancak, veri kümeleri kısa olsa da yüksek kaliteli ise, çıktının ilgili ve güçlü olacağından emin olabilirsiniz.

4. İyi Bir Veri Kümesinin Özellikleri

İyi bir veri kümesinin özellikleri subjektif olabilir ve büyük ölçüde yapay zeka tarafından sağlanan uygulama ile ilgilidir. Ancak, bazı genel özellikler vardır.

• Tamamlık: Veri kümesi boş olmayan ve eksiksiz olmalıdır. Her hücrede bir veri parçası olmalıdır.
• Kapsamlılık: Veri kümeleri mümkün olduğunca kapsamlı olmalıdır. Örneğin, bir siber tehdit vektörü arıyorsanız, tüm imza profillerini ve gerekli tüm bilgileri sahip olmalısınız.
• Tutarlılık: Veri kümeleri atanmış değişkenlere uymalıdır. Örneğin, paket kutularını modellemeye çalışıyorsanız, seçilen değişkenler (plastik, kağıt, karton vb.) için uygun fiyat verilerine sahip olmalısınız.
• Doğruluk: İyi bir veri kümesinin anahtarı doğruluktur. Yapay zeka modeline beslediğiniz tüm bilgiler güvenilir ve 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 ambalajın fiyatını başka bir ambalaj kategorisi altında görmek istemezsiniz.

Veri Kalitesini Sağlamak

Veri kalitesini yüksek tutmanın birçok yolu vardır, örneğin veri kaynağının güvenilir olması. İşte yapay zeka modelleriniz için en iyi kaliteli verilere ulaşmanızı sağlayan bazı teknikler:

1. Veri Profili

Veri profilinin anlaşılması, verilerin kullanılması için önemlidir. Veri profilinin, değerlerin dağılımı, maksimum, minimum, ortalama değerler ve aykırı değerler hakkında bilgi sağlar. Ayrıca, verideki format uyumsuzluklarını da yardımcı olur. Veri profilinin, veri kümesinin kullanılabilir olup olmadığını anlamak için yardımcı olur.

2. Veri Kalitesini Değerlendirmek

Önceden oluşturulmuş bir veri kalitesi kuralları kütüphanesi kullanarak, herhangi bir veri kümesini doğrulayabilirsiniz. Veri kataloğu ve veri araçları ile, müşteri adlarını, e-posta adreslerini ve ürün kodlarını doğrulamak için bu kuralları tekrar kullanabilirsiniz. Ayrıca, bazı verileri zenginleştirebilir ve standartlaştırabilirsiniz.

3. Veri Kalitesini İzlemek ve Değerlendirmek

Bilim adamları, genellikle kullandıkları veri kümeleri için önceden hesaplanmış veri kalitesi değerlerine sahiptir. Belirli bir özelliğin hangi sorunu olduğunu daraltabilir ve o özelliğin kullanılıp kullanılmayacağına karar verebilir.

4. Veri Hazırlama

Araştırmacılar ve bilim adamları, genellikle verilerini yapay zeka modellemesi için biraz düzenlemek zorundadır. Bu araştırmacılara, öznitelikleri ayrıştırmak, sütunları dönüştürmek ve veriden değerleri hesaplamak için kolay kullanılabilir araçlar gerekir.

Yapay zeka dünyası sürekli değişiyor. Her şirket veriyi farklı şekilde kullanıyor olsa da, veri kalitesi her yapay zeka uygulaması projesi için önemlidir. Güvenilir, yüksek kaliteli verilere sahipseniz, büyük veri kümelerine olan ihtiyacı ortadan kaldırır ve başarınızın şansını artırabilirsiniz. Diğer organizasyonlar gibi, organizasyonunuz da yapay zeka uygulamasına geçiş yapıyorsa, iyi kaliteli verilere sahip olup olmadığını kontrol edin. Veri kaynaklarınızın güvenilir olduğundan emin olun ve veri gereksinimlerinize uyup uymadığını kontrol etmek için gerekli özeni gösterin.