Pokud jde o umělou inteligenci (AI), někdy rozpoznáváme pouze účinnost a přesnost rozhodovacího systému. Nepodařilo se nám identifikovat nevýslovné boje implementací AI na druhém konci spektra. Výsledkem je, že společnosti příliš investují do svých ambicí a končí v ohromující návratnosti investic. Je smutné, že se jedná o scénář, který mnoho společností zažívá, když prochází procesem implementace AI.
Po přezkoumání příčin špatné návratnosti investic, včetně neefektivních systémů AI, zpožděných spuštění produktu nebo jakýchkoli jiných nedostatků týkajících se implementace AI, je běžným vystaveným faktorem obvykle špatná data.
Datoví vědci mohou udělat jen tolik. Pokud se jim zobrazí nedostatečné datové sady, neobnoví žádné užitečné informace. Často musí pracovat s daty, která jsou nepoužitelná, nepřesná, irelevantní nebo se všemi výše uvedenými údaji. Jakmile budou informace nutné implementovat do projektu, náklady na špatná data se rychle stanou finančně i technicky zřejmými.
Podle jednoho přehled od společnosti TechRepublic, která se zaměřila na správu AI a ML, způsobila špatná data 59% zúčastněných podniků nesprávný výpočet poptávky. Navíc 26% respondentů skončilo při cílení na špatné vyhlídky.
Tento příspěvek prozkoumá důsledky špatných dat a jak se můžete vyhnout plýtvání zdroji a vygenerovat významnou návratnost investic z vaší tréninkové fáze AI.
Začněme.
Co jsou špatná data?
Garbage in Garbage Out je protokol následovaný systémy strojového učení. Pokud do modulu ML přivádíte špatná data pro účely školení, přinese to špatné výsledky. Zadáním dat nízké kvality do vašeho systému riskujete, že váš produkt nebo služba bude chybná. Pro další pochopení pojmu špatná data uvádíme tři běžné příklady:
- Jakákoli nesprávná data - například telefonní čísla namísto e-mailových adres
- Neúplná nebo chybějící data - pokud chybí zásadní hodnoty, data nejsou užitečná
- Předpojatá data - integrita dat a jejich výsledků jsou ohroženy z důvodu dobrovolného nebo nedobrovolného předsudku
Data, která jsou analytikům předkládána k trénování modulů AI, jsou většinou k ničemu. Obvykle existuje alespoň jeden z výše uvedených příkladů. Práce s nepřesnými informacemi nutí vědce v oblasti dat trávit svůj drahocenný čas vyčištěním dat namísto jejich analýzy nebo školení svých systémů.
Stav datové vědy a analytiky zprávy odhaluje, že téměř 24% datových vědců tráví až 20 hodin svého času hledáním a přípravou dat. Studie také zjistila, že dalších 22% strávilo 10-19 hodin řešením špatných dat namísto využití svých odborných znalostí k budování efektivnějších systémů.
Teď, když dokážeme rozpoznat špatná data, pojďme diskutovat o tom, jak se mohou dostat do cesty dosažení vašich ambicí s AI.
Důsledky špatných údajů pro vaše podnikání
Abychom vysvětlili rozsah špatných údajů o vašich cílech, udělejme krok zpět. Pokud datový vědec stráví až 80% času vyčištěním dat, produktivita dramaticky klesá (jednotlivě i kolektivně). Vaše finanční zdroje jsou přidělovány vysoce kvalifikovanému týmu, který tráví většinu času nadbytečnou prací.
Nech to dřez a.
Nejenže plýtváte penězi placením vysoce kvalifikovaného odborníka za zadávání dat, ale také se odkládá doba potřebná k výcviku vašich systémů AI kvůli nedostatku údaje o kvalitě (dokončení vašich projektů zabere 40% času). Rychlé uvedení produktu na trh je zcela mimo stůl, což vaší konkurenci poskytne konkurenční výhodu, pokud budou efektivně využívat své datové vědce.
Řešení špatných dat není jen časově náročné. Může také odvádět zdroje z technického hlediska. Níže uvádíme některé významné důsledky:
- Údržba a ukládání špatných dat je nákladné z hlediska času a nákladů.
- Špatná data mohou vyčerpat finanční zdroje. Studie ukazují, že podniky zabývající se špatnými daty promrhají téměř 9.7 milionu.
- Pokud je váš konečný produkt nepřesný, pomalý nebo irelevantní, rychle ztratíte důvěryhodnost na trhu.
- Špatná data mohou brzdit vaše projekty AI, protože většina společností nedokáže rozpoznat zpoždění spojená s vyčištěním neadekvátních datových sad.
Jak se mohou podnikatelé vyhnout špatným datům?
Nejlogičtější řešení je třeba připravit. Dobrá vize a sada cílů pro vaše implementační ambice AI mohou vlastníkům firem pomoci vyhnout se mnoha problémům souvisejícím se špatnými daty. Další je mít rozumnou strategii pro rozebrání všech pravděpodobně případů použití se systémy AI.
Jakmile je firma správně připravena na implementaci AI, dalším krokem je práce se zkušeným prodejce sběru dat jako odborníci ve společnosti Shaip, abyste mohli získávat, přidávat poznámky a dodávat kvalitní relevantní data přizpůsobená vašemu projektu. V Shaipu máme neuvěřitelný modus operandi ohledně shromažďování dat a anotací. Díky spolupráci se stovkami klientů v minulosti zajišťujeme, aby vaše standardy kvality dat byly splněny v každém kroku procesu implementace AI.
Sledujeme přísné metriky hodnocení kvality, abychom kvalifikovali data, která shromažďujeme, a implementujeme vzduchotěsný postup správy špatných dat pomocí osvědčených postupů. Naše metody vám umožní trénovat vaše systémy AI s nejpřesnějšími a nejpřesnějšími údaji dostupnými ve vašem výklenku.
Objednejte si u nás ještě dnes individuální konzultaci, která urychlí vaši strategii dat školení AI.