Een futuristisch concept waarvan de wortels teruggaan tot het begin van de jaren 60, heeft gewacht op dat ene baanbrekende moment om niet alleen mainstream, maar ook onvermijdelijk te worden. Ja, we hebben het over de opkomst van Big Data en hoe dit het mogelijk heeft gemaakt dat een zeer complex concept als Artificial Intelligence (AI) een wereldwijd fenomeen is geworden.
Dit feit zou ons de hint moeten geven dat AI onvolledig of eigenlijk onmogelijk is zonder gegevens en de manieren om deze te genereren, op te slaan en te beheren. En zoals alle principes universeel zijn, geldt dit ook in de AI-ruimte. Om een AI-model naadloos te laten functioneren en nauwkeurige, tijdige en relevante resultaten te leveren, moet het worden getraind met hoogwaardige gegevens.
Deze bepalende voorwaarde is echter waar bedrijven van elke omvang en schaal moeite mee hebben. Hoewel er geen gebrek is aan ideeën en oplossingen voor problemen uit de echte wereld die door AI kunnen worden opgelost, hebben de meeste ervan op papier bestaan (of bestaan). Als het gaat om de uitvoerbaarheid van hun implementatie, wordt de beschikbaarheid van gegevens en de goede kwaliteit ervan een primaire barrière.
Dus als je nieuw bent in de AI-ruimte en je je afvraagt hoe datakwaliteit de AI-resultaten en de prestaties van oplossingen beïnvloedt, volgt hier een uitgebreid artikel. Maar laten we eerst snel begrijpen waarom kwaliteitsgegevens belangrijk zijn voor optimale AI-prestaties.
De rol van kwaliteitsgegevens in AI-prestaties
- Gegevens van goede kwaliteit zorgen ervoor dat de resultaten of resultaten nauwkeurig zijn en dat ze een doel of een reëel probleem oplossen.
- Het ontbreken van gegevens van goede kwaliteit kan ongewenste juridische en financiële gevolgen hebben voor ondernemers.
- Gegevens van hoge kwaliteit kunnen het leerproces van AI-modellen consequent optimaliseren.
- Voor de ontwikkeling van voorspellende modellen is data van hoge kwaliteit onvermijdelijk.
5 manieren waarop datakwaliteit uw AI-oplossing kan beïnvloeden
Slechte gegevens
Nu is slechte data een overkoepelende term die kan worden gebruikt om datasets te beschrijven die onvolledig, irrelevant of onjuist gelabeld zijn. Het opduiken van een of al deze bederft uiteindelijk AI-modellen. Gegevenshygiëne is een cruciale factor in het AI-trainingsspectrum en hoe meer u uw AI-modellen voedt met slechte gegevens, hoe meer u ze zinloos maakt.
Om u een snel idee te geven van de impact van slechte gegevens, moet u begrijpen dat verschillende grote organisaties AI-modellen niet volledig konden benutten, ondanks het feit dat ze tientallen jaren aan klant- en bedrijfsgegevens hebben gehad. De reden - het meeste waren slechte gegevens.
Gegevensbias
Afgezien van slechte gegevens en de bijbehorende subconcepten, bestaat er nog een andere plaag die vooringenomenheid wordt genoemd. Dit is iets waar bedrijven en bedrijven over de hele wereld moeite mee hebben om dit aan te pakken en op te lossen. In eenvoudige bewoordingen is databias de natuurlijke neiging van datasets naar een bepaald geloof, ideologie, segment, demografie of andere abstracte concepten.
Gegevensbias is op veel manieren gevaarlijk voor uw AI-project en uiteindelijk voor uw bedrijf. AI-modellen die zijn getraind met vooringenomen gegevens kunnen resultaten opleveren die gunstig of ongunstig zijn voor bepaalde elementen, entiteiten of lagen van de samenleving.
Bovendien is databias meestal onvrijwillig en komt het voort uit aangeboren menselijke overtuigingen, ideologieën, neigingen en begrip. Hierdoor kan databias in elke fase van AI-training sijpelen, zoals het verzamelen van gegevens, de ontwikkeling van algoritmen, modeltraining en meer. Het hebben van een toegewijde expert of het aanwerven van een team van professionals op het gebied van kwaliteitsborging kan u helpen gegevensbias van uw systeem te verminderen.
Gegevensvolume
Hier zitten twee aspecten aan:
- Grote hoeveelheden gegevens hebben
- En met heel weinig gegevens
Beide hebben invloed op de kwaliteit van uw AI-model. Hoewel het lijkt alsof het hebben van enorme hoeveelheden gegevens een goede zaak is, blijkt dit niet zo te zijn. Wanneer u grote hoeveelheden gegevens genereert, worden de meeste ervan onbeduidend, irrelevant of onvolledig – slechte gegevens. Aan de andere kant maakt het hebben van heel weinig gegevens het AI-trainingsproces ineffectief, omdat leermodellen zonder toezicht niet goed kunnen functioneren met heel weinig datasets.
Statistieken tonen aan dat hoewel 75% van de bedrijven over de hele wereld gericht is op het ontwikkelen en implementeren van AI-modellen voor hun bedrijf, slechts 15% van hen erin slaagt dit te doen vanwege het gebrek aan beschikbaarheid van het juiste type en volume aan gegevens. De meest ideale manier om het optimale datavolume voor uw AI-projecten te garanderen, is dus het sourcingproces uit te besteden.
Gegevens aanwezig in silo's
Dus, als ik voldoende gegevens heb, is mijn probleem dan opgelost?
Nou, het antwoord is, het hangt ervan af en daarom is dit het perfecte moment om wat data genoemd wordt aan het licht te brengen silo's. Gegevens die op geïsoleerde plaatsen of autoriteiten aanwezig zijn, zijn zo slecht als geen gegevens. Dit betekent dat uw AI-trainingsgegevens gemakkelijk toegankelijk moeten zijn voor al uw belanghebbenden. Het gebrek aan interoperabiliteit of toegang tot datasets resulteert in slechte kwaliteit van de resultaten of erger nog, onvoldoende volume om het trainingsproces op gang te brengen.
Bezorgdheid over gegevensannotaties
Gegevensannotatie is die fase in de ontwikkeling van AI-modellen die machines en hun aandrijfalgoritmen dicteert om te begrijpen wat hen wordt toegevoerd. Een machine is een doos, of deze nu aan of uit staat. Om een functionaliteit in te brengen die vergelijkbaar is met die van de hersenen, worden algoritmen ontwikkeld en ingezet. Maar om deze algoritmen goed te laten functioneren, moeten neuronen in de vorm van meta-informatie door middel van gegevensannotatie worden geactiveerd en naar de algoritmen worden verzonden. Dat is precies wanneer machines beginnen te begrijpen wat ze moeten zien, openen en verwerken en wat ze in de eerste plaats moeten doen.
Slecht geannoteerde datasets kunnen ervoor zorgen dat machines afwijken van wat waar is en ze pushen om scheve resultaten te leveren. Verkeerde datalabelmodellen maken ook alle voorgaande processen, zoals het verzamelen, opschonen en compileren van gegevens, irrelevant door machines te dwingen datasets verkeerd te verwerken. Er moet dus optimaal op worden gelet dat de gegevens worden geannoteerd door experts of KMO's, die weten wat ze doen.
Afsluiten
We kunnen het belang van gegevens van goede kwaliteit voor de goede werking van uw AI-model niet herhalen. Dus als u een AI-gestuurde oplossing ontwikkelt, neem dan de nodige tijd om te werken aan het elimineren van deze instanties uit uw activiteiten. Werk samen met dataleveranciers, experts en doe wat nodig is om ervoor te zorgen dat uw AI-modellen alleen worden getraind door hoogwaardige gegevens.
Cependant, dans ce cas, vous devez être très prudent.
