AI

5 דרכים שאיכות הנתונים יכולה להשפיע על פתרון ה- AI שלך

מושג עתידני ששורשיו מתחילת שנות ה -60 חיכה שאותו רגע אחד שמשנה את המשחק יהפוך לא רק למיינסטרים אלא גם בלתי נמנע. כן, אנחנו מדברים על עליית Big Data וכיצד זה איפשר לתפיסה מורכבת ביותר כמו בינה מלאכותית (AI) להפוך לתופעה עולמית.

עובדה זו אמורה לתת לנו את הרמז כי AI אינו שלם או די בלתי אפשרי ללא נתונים והדרכים לייצר, לאחסן ולנהל אותו. וכמו שכל העקרונות הם אוניברסליים, זה נכון גם במרחב AI. כדי שמודל AI יפעל בצורה חלקה ויביא תוצאות מדויקות, בזמן ורלוונטיות, יש להכשיר אותו עם נתונים באיכות גבוהה.

עם זאת, התנאי המגדיר הזה הוא מה שחברות בכל הגדלים והקנינים מתקשים להילחם. אמנם אין מחסור ברעיונות ופתרונות לבעיות בעולם האמיתי שניתן לפתור על ידי AI, אך רובם היו קיימים (או קיימים) על הנייר. בכל הנוגע לפרקטיות של יישומם, זמינות הנתונים והאיכות הטובה שלהם הופכים למחסום עיקרי.

לכן, אם אתה חדש בתחום ה- AI ותוהה כיצד איכות הנתונים משפיעה על תוצאות הבינה וביצועי הפתרונות, להלן כתב מקיף. אבל לפני כן, בואו נבין במהירות מדוע נתונים איכותיים חשובים לביצועים מיטביים של AI.

תפקיד נתוני האיכות בביצועי AI

תפקיד נתוני האיכות בביצועי Ai

  • נתונים באיכות טובה מבטיחים שהתוצאות או התוצאות מדויקות ושהן פותרות מטרה או בעיה בעולם האמיתי.
  • היעדר נתונים באיכות טובה עלול להביא לתוצאות משפטיות וכלכליות לא רצויות לבעלי עסקים.
  • נתונים באיכות גבוהה יכולים לייעל באופן עקבי את תהליך הלמידה של דגמי AI.
  • לפיתוח מודלים מנבאים, נתונים באיכות גבוהה הם בלתי נמנעים.

5 דרכים שאיכות הנתונים יכולה להשפיע על פתרון ה- AI שלך

נתונים גרועים

כעת, נתונים גרועים הם מונח מטריה שניתן להשתמש בו לתיאור מערכי נתונים שאינם שלמים, לא רלוונטיים או מתויגים בצורה לא מדויקת. הצמיחה של כל אלה או כולם מקלקלת בסופו של דבר את דגמי ה- AI. היגיינת נתונים היא גורם מכריע בספקטרום ההכשרה של AI וככל שאתה מאכיל את דגמי ה- AI שלך בנתונים גרועים, כך אתה הופך אותם לחסרים.

כדי לתת לכם מושג מהיר על ההשפעה של נתונים גרועים, הבינו כי מספר ארגונים גדולים לא יכלו למנף מודלים של AI למיצוי הפוטנציאל שלהם למרות שהחזיקו בעשרות שנים בנתוני לקוחות ועסקים. הסיבה - רובם היו נתונים גרועים.

בואו נדון היום בדרישת נתוני ההכשרה שלך ב- AI.

הטיית נתונים

מלבד נתונים גרועים ומושגי המשנה שלו, קיים חשש נוסף שמטריד אותו בשם הטיה. זה משהו שחברות ועסקים ברחבי העולם מתקשים להתמודד ולתקן. במילים פשוטות, הטיה בנתונים היא הנטייה הטבעית של מערכי נתונים לאמונה מסוימת, אידיאולוגיה, קטע, דמוגרפיה או מושגים מופשטים אחרים.

הטיית נתונים מסוכנת לפרויקט ה- AI שלך ולבסוף לעסקים בהרבה דרכים. מודלים מלאכותיים שהוכשרו עם נתונים מוטים יכולים לפרוק תוצאות חיוביות או שליליות לגורמים, ישויות או שכבות מסוימות בחברה.

כמו כן, הטיה בנתונים היא לרוב לא רצונית, הנובעת מאמונות אנושיות מולדות, אידיאולוגיות, נטיות והבנה. בשל כך, הטיה בנתונים עלולה לחלחל לכל שלב של אימון AI כגון איסוף נתונים, פיתוח אלגוריתם, אימון מודלים ועוד. קבלת מומחה ייעודי או גיוס צוות של אנשי אבטחת איכות יכולים לסייע לך להקל על הטיית נתונים מהמערכת שלך.

נפח נתונים

יש לכך שני היבטים:

  • בעל כמויות אדירות של נתונים
  • ובעל מעט מאוד נתונים

שניהם משפיעים על איכות דגם ה- AI שלך. למרות שזה עשוי להיראות כי אחסון נתונים עצום הוא דבר טוב, אך מתברר שלא. כאשר אתה מייצר כמויות גדולות של נתונים, רובם בסופו של דבר הופכים לבלתי משמעותיים, לא רלוונטיים או לא שלמים - נתונים גרועים. מצד שני, מעט מאוד נתונים הופך את תהליך ההכשרה לבינה מלאכותית ללא יעיל מכיוון שמודלי למידה ללא פיקוח אינם יכולים לתפקד כראוי עם מעט מאוד מערכי נתונים.

הנתונים הסטטיסטיים מגלים כי למרות ש 75% מהעסקים ברחבי העולם שואפים לפתח ולפרוס מודלים מלאכותיים לעסק שלהם, רק 15% מהם מצליחים לעשות זאת בגלל היעדר זמינות הסוג והנפח הנתונים הנכונים. לכן, הדרך האידיאלית ביותר להבטיח את נפח הנתונים האופטימלי לפרויקטים מלאכותיים שלך היא מיקור חוץ של תהליך המקור.

נתונים קיימים במגורות

נתונים קיימים במגורות אז, אם יש לי כמות נתונים מספקת, האם הבעיה שלי נפתרה?

ובכן, התשובה היא, שזה תלוי ובגלל זה הזמן המושלם להדגיש את מה שנקרא נתונים ממגורות. הנתונים הקיימים במקומות או ברשויות מבודדים גרועים ככל שאין נתונים. כלומר, כל נתוני האינטרס שלך צריכים להיות נגישים לנתוני ההכשרה שלך ב- AI. היעדר יכולת פעולה הדדית או גישה למערכי נתונים גורמים לאיכות ירודה של התוצאות או גרוע מכך, לא מספיק נפח בכדי להתחיל את תהליך האימון.

חששות לביאור נתונים

ביאור נתונים הוא השלב הזה בפיתוח מודלים AI שמכתיב מכונות ואלגוריתמים המפעילים אותן כדי להבין מה מוזן להן. מכונה היא קופסה ללא קשר אם היא מופעלת או כבויה. כדי להחדיר פונקציונליות הדומה למוח, אלגוריתמים מפותחים ונפרסים. אך כדי שאלגוריתמים אלה יפעלו כראוי, נוירונים בצורה של מטא-מידע באמצעות ביאור נתונים, צריכים להיות מופעלים ומועברים לאלגוריתמים. זה בדיוק כאשר מכונות מתחילות להבין מה הן צריכות לראות, לגשת ולעבד ומה עליהן לעשות מלכתחילה.

מערכי נתונים בעלי פירוט גרוע יכולים לגרום למכונות לסטות מהאמיתי ולדחוף אותן לספק תוצאות מוטות. מודלים של תיוג נתונים שגויים גם הופכים את כל התהליכים הקודמים כגון איסוף נתונים, ניקוי ועריכה לבלתי רלוונטיים בכך שהם מכריחים מכונות לעבד מערכי נתונים בצורה לא נכונה. לכן, יש להקפיד באופן מיטבי על מנת להבטיח שהנתונים יובאו על ידי מומחים או קטנים ובינוניים שיודעים מה הם עושים.

עטיפת Up

איננו יכולים לחזור על חשיבותם של נתונים באיכות טובה לתפקוד חלק של מודל ה- AI שלך. לכן, אם אתה מפתח פתרון המונע על ידי AI, קח את הזמן הפנוי הדרוש כדי לעבוד על חיסול מופעים אלה מהפעולות שלך. עבדו עם ספקי נתונים, מומחים ועשו כל מה שצריך כדי להבטיח שדגמי ה- AI שלכם יוכשרו רק על ידי נתונים באיכות גבוהה.

בהצלחה!

שתף חברתי