Όταν ασχολούμαστε με την τεχνητή νοημοσύνη (AI), μερικές φορές αναγνωρίζουμε μόνο την αποτελεσματικότητα και την ακρίβεια του συστήματος λήψης αποφάσεων. Αδυνατούμε να εντοπίσουμε τους ανείπωτους αγώνες των εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης στο άλλο άκρο του φάσματος. Ως αποτέλεσμα, οι εταιρείες επενδύουν πάρα πολλά στις φιλοδοξίες τους και καταλήγουν με μια ανεπαρκή απόδοση επένδυσης (ROI). Δυστυχώς, αυτό είναι ένα σενάριο που βιώνουν πολλές εταιρείες όταν περνούν από τη διαδικασία εφαρμογής της τεχνητής νοημοσύνης.
Μετά την εξέταση των αιτιών μιας κακής απόδοσης επένδυσης, συμπεριλαμβανομένων των αναποτελεσματικών συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης, της καθυστερημένης κυκλοφορίας προϊόντων ή οποιωνδήποτε άλλων ελλείψεων σχετικά με την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης, ο κοινός παράγοντας που εκτίθεται είναι συνήθως τα κακά δεδομένα.
Οι επιστήμονες δεδομένων μπορούν να κάνουν μόνο τόσα πολλά. Εάν παρουσιαστούν με ανεπαρκή σύνολα δεδομένων, δεν θα ανακτήσουν χρήσιμες πληροφορίες. Συχνά, πρέπει να εργαστούν με δεδομένα που είναι άχρηστα, ανακριβή, άσχετα ή όλα τα παραπάνω. Το κόστος των κακών δεδομένων γίνεται γρήγορα εμφανές οικονομικά και τεχνικά μόλις οι πληροφορίες πρέπει να εφαρμοστούν σε ένα έργο.
Σύμφωνα με ένα επισκόπηση από την TechRepublic που επικεντρώθηκε στη διαχείριση της τεχνητής νοημοσύνης και της ML, τα κακά δεδομένα έκαναν το 59% των συμμετεχουσών επιχειρήσεων να υπολογίσουν εσφαλμένα τη ζήτηση. Επιπλέον, το 26% των ερωτηθέντων κατέληξαν να στοχεύουν σε λάθος προοπτικές.
Αυτή η ανάρτηση θα διερευνήσει τις συνέπειες των κακών δεδομένων και πώς μπορείτε να αποφύγετε τη σπατάλη πόρων και να δημιουργήσετε μια σημαντική απόδοση επένδυσης (ROI) από τη φάση εκπαίδευσης AI.
Ας αρχίσουμε.
Τι είναι τα Bad Data;
Το Garbage in Garbage Out είναι το πρωτόκολλο που ακολουθούν τα συστήματα μηχανικής εκμάθησης. Εάν τροφοδοτήσετε κακά δεδομένα στη μονάδα ML για εκπαιδευτικούς σκοπούς, θα έχετε άσχημα αποτελέσματα. Η εισαγωγή δεδομένων χαμηλής ποιότητας στο σύστημά σας θέτει το προϊόν ή την υπηρεσία σας σε κίνδυνο ελαττωμάτων. Για να κατανοήσετε περαιτέρω την έννοια των κακών δεδομένων, ακολουθούν τρία κοινά παραδείγματα:
- Οποιαδήποτε δεδομένα είναι λανθασμένα – για παράδειγμα, αριθμοί τηλεφώνου στη θέση των διευθύνσεων email
- Ελλιπή ή ελλιπή δεδομένα – εάν απουσιάζουν κρίσιμες τιμές, τα δεδομένα δεν είναι χρήσιμα
- Μεροληπτικά δεδομένα - η ακεραιότητα των δεδομένων και τα αποτελέσματά τους διακυβεύονται λόγω εκούσιας ή ακούσιας προκατάληψης
Τις περισσότερες φορές, τα δεδομένα που παρουσιάζονται στους αναλυτές για την εκπαίδευση των μονάδων AI είναι άχρηστα. Συνήθως, τουλάχιστον ένα από τα παραπάνω παραδείγματα υπάρχει. Η εργασία με ανακριβείς πληροφορίες αναγκάζει τους επιστήμονες δεδομένων να ξοδεύουν τον πολύτιμο χρόνο τους καθαρίζοντας δεδομένα αντί να τα αναλύουν ή να εκπαιδεύουν τα συστήματά τους.
A State of Data Science and Analytics αναφέρουν αποκαλύπτει ότι σχεδόν το 24% των επιστημόνων δεδομένων αφιερώνουν έως και 20 ώρες από τον χρόνο τους αναζητώντας και προετοιμάζοντας δεδομένα. Η μελέτη διαπίστωσε επίσης ότι ένα επιπλέον 22% ξόδεψε 10-19 ώρες αντιμετωπίζοντας κακά δεδομένα αντί να χρησιμοποιήσει την πείρα του για να δημιουργήσει πιο αποτελεσματικά συστήματα.
Τώρα που μπορούμε να αναγνωρίσουμε τα κακά δεδομένα, ας συζητήσουμε πώς μπορεί να εμποδίσει την επίτευξη των φιλοδοξιών σας με την τεχνητή νοημοσύνη.
Οι συνέπειες των κακών δεδομένων στην επιχείρησή σας
Για να εξηγήσουμε την έκταση που έχουν τα κακά δεδομένα στους στόχους σας, ας κάνουμε ένα βήμα πίσω. Εάν ένας επιστήμονας δεδομένων ξοδεύει έως και το 80% του χρόνου του για τον καθαρισμό δεδομένων, η παραγωγικότητα μειώνεται δραματικά (τόσο ατομικά όσο και συλλογικά). Οι οικονομικοί σας πόροι διατίθενται σε μια ομάδα υψηλής ειδίκευσης που ξοδεύει τον περισσότερο χρόνο της κάνοντας περιττές εργασίες.
Αφήστε το νεροχύτης μέσα
Όχι μόνο σπαταλάτε χρήματα πληρώνοντας έναν επαγγελματία υψηλής ειδίκευσης για την εισαγωγή δεδομένων, αλλά και η διάρκεια που απαιτείται για την εκπαίδευση των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης σας αναβάλλεται λόγω έλλειψης ποιότητας (τα έργα σας χρειάζονται 40% περισσότερο χρόνο για να ολοκληρωθούν). Η παροχή μιας γρήγορης κυκλοφορίας προϊόντος είναι εντελώς αδιέξοδη, δίνοντας στον ανταγωνισμό σας ένα ανταγωνιστικό πλεονέκτημα εάν χρησιμοποιούν αποτελεσματικά τους επιστήμονες δεδομένων τους.
Τα κακά δεδομένα δεν είναι μόνο χρονοβόρα για να τα αντιμετωπίσουμε. Μπορεί να εξαντλήσει πόρους και από τεχνική άποψη. Ακολουθούν ορισμένες σημαντικές συνέπειες:
- Η διατήρηση και η αποθήκευση κακών δεδομένων είναι δαπανηρή από άποψη χρόνου και κόστους.
- Τα κακά δεδομένα μπορούν να εξαντλήσουν τους οικονομικούς πόρους. Μελέτες αποκαλύπτουν ότι σχεδόν 9.7 εκατομμύρια σπαταλούνται από επιχειρήσεις που ασχολούνται με κακά δεδομένα.
- Εάν το τελικό προϊόν σας είναι ανακριβές, αργό ή άσχετο, θα χάσετε γρήγορα την αξιοπιστία σας στην αγορά.
- Τα κακά δεδομένα μπορούν να εμποδίσουν τα έργα τεχνητής νοημοσύνης σας, επειδή οι περισσότερες εταιρείες αποτυγχάνουν να αναγνωρίσουν τις καθυστερήσεις που σχετίζονται με τον καθαρισμό ανεπαρκών συνόλων δεδομένων.
Πώς μπορούν οι ιδιοκτήτες επιχειρήσεων να αποφύγουν τα κακά δεδομένα;
Η πιο λογική λύση είναι να προετοιμαστείς. Το να έχετε ένα καλό όραμα και ένα σύνολο στόχων για τις φιλοδοξίες σας για την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να βοηθήσει τους ιδιοκτήτες επιχειρήσεων να αποφύγουν πολλά ζητήματα που σχετίζονται με κακά δεδομένα. Το επόμενο είναι να έχουμε μια λογική στρατηγική για να αναλύσουμε όλες τις πιθανές περιπτώσεις χρήσης με συστήματα AI.
Μόλις η επιχείρηση προετοιμαστεί σωστά για την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης, το επόμενο βήμα είναι να συνεργαστείτε με έναν έμπειρο πωλητής συλλογής δεδομένων όπως οι ειδικοί της Shaip, για να προμηθεύονται, να σχολιάζουν και να παρέχουν ποιοτικά, σχετικά δεδομένα προσαρμοσμένα για το έργο σας. Στη Shaip, έχουμε έναν απίστευτο τρόπο λειτουργίας όσον αφορά τη συλλογή δεδομένων και τον σχολιασμό. Έχοντας συνεργαστεί με εκατοντάδες πελάτες στο παρελθόν, διασφαλίζουμε ότι τα πρότυπα ποιότητας των δεδομένων σας πληρούνται σε κάθε βήμα της διαδικασίας υλοποίησης της τεχνητής νοημοσύνης.
Ακολουθούμε αυστηρές μετρήσεις αξιολόγησης ποιότητας για να πιστοποιήσουμε τα δεδομένα που συλλέγουμε και εφαρμόζουμε μια αυστηρή διαδικασία διαχείρισης κακών δεδομένων χρησιμοποιώντας βέλτιστες πρακτικές. Οι μέθοδοι μας θα σας επιτρέψουν να εκπαιδεύσετε τα συστήματά σας AI με τα πιο ακριβή και ακριβή δεδομένα που είναι διαθέσιμα στη θέση σας.
Κλείστε μια κατ' ιδίαν διαβούλευση μαζί μας σήμερα για την επιτάχυνση της στρατηγικής δεδομένων εκπαίδευσης AI.