Futuristický koncept, jehož kořeny sahají do počátku 60. let, čekal, až se tento jeden okamžik měnící hru stane nejen hlavním proudem, ale také nevyhnutelným. Ano, mluvíme o vzestupu Big Data a o tom, jak to umožnilo, aby se vysoce komplexní koncept, jako je umělá inteligence (AI), stal globálním fenoménem.
Právě tato skutečnost by nám měla naznačit, že AI je neúplná nebo spíše nemožná bez dat a způsobů, jak je generovat, ukládat a spravovat. A jelikož jsou všechny principy univerzální, platí to i v prostoru AI. Aby model AI fungoval bez problémů a poskytoval přesné, včasné a relevantní výsledky, musí být vyškolen s vysoce kvalitními daty.
S touto definující podmínkou však společnosti všech velikostí a měřítek bojují obtížně. Přestože neexistuje žádný nedostatek nápadů a řešení problémů reálného světa, které by bylo možné vyřešit pomocí AI, většina z nich existovala (nebo existuje) na papíře. Pokud jde o praktičnost jejich implementace, primární překážkou se stává dostupnost dat a jejich dobrá kvalita.
Pokud jste tedy v prostoru umělé inteligence nováčkem a zajímá vás, jak kvalita dat ovlivňuje výsledky umělé inteligence a výkon řešení, zde je komplexní zápis. Předtím ale rychle pochopme, proč jsou kvalitní data důležitá pro optimální výkon AI.
Role údajů o kvalitě ve výkonu AI
- Kvalitní data zajišťují, že výsledky nebo výsledky jsou přesné a že řeší účel nebo problém v reálném světě.
- Nedostatek kvalitních údajů by mohl mít pro vlastníky podniků nežádoucí právní a finanční důsledky.
- Vysoce kvalitní data mohou důsledně optimalizovat proces učení modelů AI.
- Pro vývoj prediktivních modelů jsou vysoce kvalitní data nevyhnutelná.
5 způsobů, jak může kvalita dat ovlivnit vaše řešení AI
Špatná data
Nyní jsou špatná data zastřešujícím termínem, který lze použít k popisu datových sad, které jsou neúplné, irelevantní nebo nepřesně označené. Oříznutí některého nebo všech těchto modelů nakonec zkazí AI modely. Hygiena dat je zásadním faktorem v tréninkovém spektru umělé inteligence a čím více budete své modely umělé inteligence krmit špatnými daty, tím více se stanete zbytečnými.
Abyste si udělali rychlou představu o dopadu špatných dat, uvědomte si, že několik velkých organizací nemohlo využít modelů AI k jejich úplnému potenciálu, přestože disponovalo desítkami let zákaznických a obchodních dat. Důvod - většinou to byla špatná data.
Předpojatost dat
Kromě špatných dat a jejich dílčích konceptů existuje další trápící se problém zvaný předpojatost. To je něco, s čím se společnosti a podniky na celém světě snaží vypořádat a opravit to. Jednoduše řečeno, předpojatost dat je přirozeným příklonem datových sad k určité víře, ideologii, segmentu, demografii nebo jiným abstraktním konceptům.
Zkreslení dat je v mnoha ohledech nebezpečné pro váš projekt AI a nakonec pro podnikání. Modely AI trénované s předpojatými daty by mohly chrlit výsledky, které jsou příznivé nebo nepříznivé pro určité prvky, entity nebo vrstvy společnosti.
Předpojatost dat je také většinou nedobrovolná, pramenící z vrozených lidských přesvědčení, ideologií, sklonů a porozumění. Z tohoto důvodu by mohla zkreslení dat proniknout do jakékoli fáze školení AI, jako je shromažďování dat, vývoj algoritmů, školení modelu a další. Specializovaný odborník nebo nábor týmu odborníků na zajištění kvality vám může pomoci zmírnit zkreslení dat z vašeho systému.
Objem dat
Má to dva aspekty:
- Velké objemy dat
- A má velmi málo dat
Oba ovlivňují kvalitu vašeho modelu AI. I když se může zdát, že mít obrovské objemy dat je dobrá věc, ukazuje se, že není. Když generujete hromadné objemy dat, většina z nich skončí jako nevýznamná, irelevantní nebo neúplná - špatná data. Na druhou stranu, díky velmi malému množství dat je tréninkový proces AI neúčinný, protože modely učení bez dozoru nemohou správně fungovat s velmi malým počtem datových sad.
Statistiky ukazují, že ačkoli se 75% podniků na celém světě zaměřuje na vývoj a nasazování modelů AI pro své podnikání, pouze 15% z nich to zvládá kvůli nedostatečné dostupnosti správného typu a objemu dat. Nejideálnějším způsobem, jak zajistit optimální objem dat pro vaše projekty AI, je outsourcovat proces získávání zdrojů.
Data přítomná v silech
Pokud tedy mám dostatečný objem dat, je můj problém vyřešen?
Odpověď zní, záleží na tom, a proto je to ideální čas na to, abychom odhalili to, čemu se říká data sila. Data přítomná na izolovaných místech nebo úřadech jsou stejně špatná jako žádná data. To znamená, že vaše data o školení AI musí být snadno dostupná všem vašim zúčastněným stranám. Nedostatečná interoperabilita nebo přístup k souborům dat má za následek špatnou kvalitu výsledků nebo v horším případě nedostatečný objem pro zahájení tréninkového procesu.
Obavy z anotace dat
Datová anotace je ta fáze vývoje modelu AI, která diktuje strojům a jejich napájecím algoritmům, aby dávaly smysl tomu, co je jim dodáváno. Stroj je krabice bez ohledu na to, zda je zapnutý nebo vypnutý. Aby se vštípila funkce podobná mozku, jsou vyvíjeny a nasazovány algoritmy. Aby však tyto algoritmy správně fungovaly, je třeba spustit a přenést do algoritmů neurony ve formě metainformací prostřednictvím anotace dat. To je přesně to, kdy stroje začínají chápat, co musí vidět, přistupovat a zpracovávat a co musí v první řadě dělat.
Špatně anotované datové sady mohou způsobit, že se stroje odchylují od toho, co je pravda, a tlačí je, aby poskytovaly zkreslené výsledky. Nesprávné modely označování dat také činí všechny předchozí procesy, jako je sběr dat, čištění a kompilace, irelevantními, protože nutí stroje zpracovávat soubory dat nesprávně. Proto je třeba věnovat maximální pozornost tomu, aby data anotovali odborníci nebo malé a střední podniky, které vědí, co dělají.
Balil
Nemůžeme znovu zdůraznit důležitost kvalitních dat pro bezproblémové fungování vašeho modelu AI. Pokud tedy vyvíjíte řešení poháněné umělou inteligencí, udělejte si potřebný čas na odstranění těchto instancí z provozu. Spolupracujte s dodavateli dat, odborníky a udělejte vše, co je v jejich silách, abyste zajistili, že vaše modely AI budou školeny pouze pomocí vysoce kvalitních dat.
Hodně štěstí!
