AI

5 Weeër Datenqualitéit kann Är AI Léisung beaflossen

E futuristescht Konzept dat seng Wuerzelen an de fréie 60er huet, huet op deen ee Spillverännerende Moment gewaart fir net nëmmen Mainstream ze ginn, awer och inévitabel. Jo, mir schwätzen iwwer den Opstig vu Big Data a wéi dëst et méiglech gemaach huet fir en héich komplext Konzept wéi Artificial Intelligence (AI) e globalt Phänomen ze ginn.

Dëse Fakt sollt eis den Hiweis ginn datt AI onkomplett oder éischter onméiglech ass ouni Daten an d'Weeër fir se ze generéieren, ze späicheren an ze managen. A wéi all Prinzipien universell sinn, ass dëst och am AI Raum wouer. Fir en AI Modell nahtlos ze fonktionnéieren an korrekt, rechtzäiteg a relevant Resultater ze liwweren, muss et mat héichqualitativen Daten trainéiert ginn.

Wéi och ëmmer, dës definéierend Konditioun ass wat Firmen vun alle Gréissten a Skalen et schwéier fannen ze kämpfen. Och wann et kee Mangel un Iddien a Léisunge fir real Weltproblemer ass, déi vun AI geléist kënne ginn, hunn déi meescht vun hinnen existéiert (oder existéieren) op Pabeier. Wann et ëm d'Praktikitéit vun hirer Ëmsetzung geet, gëtt d'Disponibilitéit vun Daten an déi gutt Qualitéit dovun eng primär Barrière.

Also, wann Dir nei am AI Raum sidd an Iech frot wéi d'Datequalitéit d'AI Resultater an d'Leeschtung vu Léisungen beaflosst, hei ass eng ëmfaassend Schreifweis. Awer ier dat, loosst eis séier verstoen firwat Qualitéitsdaten wichteg sinn fir eng optimal AI Leeschtung.

Roll vu Qualitéitsdaten An AI Leeschtung

Roll vun Qualitéit Daten an Ai Leeschtung

  • Gutt Qualitéitsdaten garantéiert datt d'Resultater oder d'Resultater korrekt sinn an datt se en Zweck oder e richtege Weltproblem léisen.
  • De Mangel u gutt Qualitéitsdaten kéint onerwënscht legal a finanziell Konsequenze fir Geschäftsbesëtzer bréngen.
  • Héichqualitativ Daten kënnen de Léierprozess vun AI Modeller konsequent optimiséieren.
  • Fir d'Entwécklung vu prévisive Modeller sinn héichqualitativ Daten inévitabel.

5 Weeër Datenqualitéit kann Är AI Léisung beaflossen

Schlecht Daten

Elo, schlecht Donnéeën ass e Regenschirmbegrëff dee ka benotzt ginn fir Datesätz ze beschreiwen déi onkomplett, irrelevant oder ongenau markéiert sinn. D'Erhuelung vun iergendenger oder all vun dësen verwinnt schlussendlech AI Modeller. Datehygiene ass e entscheedende Faktor am AI Trainingsspektrum an wat Dir méi Är AI Modeller mat schlechten Donnéeën fiddert, wat Dir méi nëtzlos mécht.

Fir Iech eng séier Iddi iwwer den Impakt vu schlechten Donnéeën ze ginn, verstitt datt verschidde grouss Organisatiounen AI Modeller net op hire komplette Potenzial kënne profitéieren, trotz Joerzéngte vu Client- a Geschäftsdaten. De Grond - déi meescht vun et war schlecht daten.

Loosst eis Är AI Trainingsdatenfuerderung haut diskutéieren.

Daten Viraussetzung

Ausser schlechten Donnéeën a seng Ënnerkonzepter, gëtt et eng aner plaugend Suerg genannt Bias. Dëst ass eppes wat Firmen a Geschäfter ronderëm d'Welt kämpfen fir unzegoen an ze fixéieren. An einfache Wierder, Datebias ass déi natierlech Neigung vun Datesätz zu engem bestëmmte Glawen, Ideologie, Segment, Demographie oder aner abstrakt Konzepter.

Datebias ass geféierlech fir Ären AI-Projet a schlussendlech Geschäft op vill Manéiere. AI Modeller trainéiert mat biased Daten kéinte Resultater ausspäicheren déi favorabel oder ongënschteg fir verschidden Elementer, Entitéiten oder Schichten vun der Gesellschaft sinn.

Och Datebias ass meeschtens onfräiwëlleg, staamt aus gebuerene mënschlechen Iwwerzeegungen, Ideologien, Neigungen a Verständnis. Wéinst deem kéint Datenbias an all Phase vun der AI-Training wéi Datensammlung, Algorithmusentwécklung, Modelltraining a méi siefelen. En engagéierten Expert ze hunn oder en Team vu Qualitéitssécherungsfachleit ze rekrutéieren kéint Iech hëllefen Datebias aus Ärem System ze reduzéieren.

Daten Volume

Et ginn zwee Aspekter zu dësem:

  • Mat massive Bänn vun Daten
  • A mat ganz wéineg Daten

Béid beaflossen d'Qualitéit vun Ärem AI Modell. Och wann et ka schéngen datt massiv Datenvolumen eng gutt Saach hunn, stellt sech eraus datt et net ass. Wann Dir Bulkvolumen vun Donnéeën generéiert, da schlussendlech déi meescht onwichteg, irrelevant oder onkomplett - schlecht Daten. Op der anerer Säit, ganz wéineg Donnéeën ze hunn mécht den AI Trainingsprozess ineffektiv well onkontrolléiert Léiermodeller net richteg mat ganz wéinegen Datesätz funktionnéiere kënnen.

Statistike weisen datt obwuel 75% vun de Geschäfter ronderëm d'Welt zielen AI Modeller fir hire Geschäft z'entwéckelen an z'installéieren, nëmmen 15% vun hinnen et fäerdeg bréngen dat ze maachen wéinst dem Mangel un Disponibilitéit vun der richteger Aart a Volumen vun Daten. Also, dee idealste Wee fir den optimale Volumen vun Daten fir Är AI Projeten ze garantéieren ass de Sourcingprozess ze outsourcen.

Date präsent an Siloen

Daten präsent an Siloen Also, wann ech en adäquate Volumen vun Daten hunn, ass mäi Problem geléist?

Gutt, d'Äntwert ass, et hänkt dovun of an dofir ass dëst déi perfekt Zäit fir d'Liicht ze bréngen wat Daten genannt gëtt Siloe. Daten, déi op isoléierte Plazen oder Autoritéiten präsent sinn, si sou schlecht wéi keng Donnéeën. Sinn, Är AI Trainingsdaten musse liicht zougänglech sinn vun all Ären Akteuren. De Mangel un Interoperabilitéit oder Zougang zu Datesätz resultéiert zu enger schlechter Qualitéit vun de Resultater oder méi schlëmm, inadequat Volumen fir den Trainingsprozess ze kickstart.

Donnéeën Annotatioun Bedenken

Daten Annotatioun ass déi Phas an der AI Modellentwécklung déi Maschinnen an hir Kraaft Algorithmen diktéiert fir Sënn ze maachen wat hinnen gefiddert gëtt. Eng Maschinn ass eng Këscht egal ob se un oder aus ass. Fir eng Funktionalitéit ähnlech wéi dem Gehir z'instilléieren, ginn Algorithmen entwéckelt an ofgesat. Awer fir datt dës Algorithmen richteg funktionnéieren, mussen Neuronen a Form vun Meta-Informatioun duerch Dateannotatioun ausgeléist an un d'Algorithmen iwwerdroen ginn. Dat ass genau wann d'Maschinnen ufänken ze verstoen wat se musse gesinn, zougräifen a veraarbecht a wat se iwwerhaapt maache mussen.

Schlecht annotéiert Datesätz kënne Maschinnen ofwäichen vun deem wat wouer ass an se drécken fir schief Resultater ze liwweren. Falsch Dateetikettmodeller maachen och all déi vireg Prozesser wéi Datesammlung, Botzen an Zesummesetzung irrelevant andeems Maschinnen forcéiere fir Datesätze falsch ze veraarbechten. Also, optimal Betreiung muss getraff ginn fir sécherzestellen datt Daten vun Experten oder PMEen annotéiert ginn, déi wëssen wat se maachen.

Wrapping Up

Mir kënnen d'Wichtegkeet vu gudde Qualitéitsdaten net widderhuelen fir de glatte Fonctionnement vun Ärem AI Modell. Also, wann Dir eng AI-ugedriwwen Léisung entwéckelt, huelt déi néideg Zäit fir ze schaffen fir dës Instanzen aus Ären Operatiounen ze eliminéieren. Schafft mat Datenverkeefer, Experten a maacht alles wat et brauch fir sécherzestellen datt Är AI Modeller nëmmen duerch héichqualitativ Daten trainéiert ginn.

Vill Gléck!

Sozial Share