Kökleri 60'ların başına dayanan fütüristik bir konsept, oyunun kurallarını değiştiren o anın sadece ana akım değil, aynı zamanda kaçınılmaz olmasını bekliyor. Evet, Büyük Verinin yükselişinden ve bunun Yapay Zeka (AI) gibi oldukça karmaşık bir kavramın küresel bir fenomen haline gelmesini nasıl mümkün kıldığından bahsediyoruz.
Bu gerçek bize, AI'nın eksik veya veri olmadan ve onu oluşturma, depolama ve yönetme yolları olmadan imkansız olduğuna dair ipucu vermelidir. Ve tüm ilkeler evrensel olduğu gibi, bu AI alanında da geçerlidir. Bir yapay zeka modelinin sorunsuz çalışması ve doğru, zamanında ve alakalı sonuçlar sunması için yüksek kaliteli verilerle eğitilmesi gerekir.
Ancak, bu tanımlayıcı koşul, her büyüklükteki ve ölçekteki şirketin savaşmayı zor bulduğu şeydir. Yapay zeka tarafından çözülebilecek gerçek dünya sorunlarına yönelik fikir ve çözüm kıtlığı olmasa da, çoğu kağıt üzerinde var olmuştur (veya bulunmaktadır). Uygulamalarının pratikliği söz konusu olduğunda, verilerin mevcudiyeti ve kaliteli olması birincil engel haline gelir.
Bu nedenle, AI alanında yeniyseniz ve veri kalitesinin AI sonuçlarını ve çözümlerin performansını nasıl etkilediğini merak ediyorsanız, işte kapsamlı bir yazı. Ancak bundan önce, optimum AI performansı için kaliteli verilerin neden önemli olduğunu hızlıca anlayalım.
Yapay Zeka Performansında Kaliteli Verinin Rolü
- Kaliteli veriler, sonuçların veya sonuçların doğru olmasını ve bir amacı veya gerçek dünyadaki bir sorunu çözmelerini sağlar.
- Kaliteli veri eksikliği, işletme sahiplerine istenmeyen yasal ve mali sonuçlar getirebilir.
- Yüksek kaliteli veriler, yapay zeka modellerinin öğrenme sürecini tutarlı bir şekilde optimize edebilir.
- Tahmine dayalı modellerin geliştirilmesi için yüksek kaliteli veriler kaçınılmazdır.
Veri Kalitesinin Yapay Zeka Çözümünüzü Etkileyebileceği 5 Yol
Kötü Veri
Kötü veri, eksik, alakasız veya yanlış etiketlenmiş veri kümelerini tanımlamak için kullanılabilecek genel bir terimdir. Bunlardan herhangi birinin veya tümünün kırpılması, sonunda AI modellerini bozar. Veri hijyeni, AI eğitim yelpazesinde çok önemli bir faktördür ve AI modellerinizi kötü verilerle ne kadar çok beslerseniz, onları o kadar yararsız hale getirirsiniz.
Kötü verilerin etkisi hakkında size hızlı bir fikir vermek için, onlarca yıllık müşteri ve iş verilerine sahip olmalarına rağmen, birçok büyük kuruluşun AI modellerini tam potansiyellerine kadar kullanamadığını anlayın. Nedeni – çoğu kötü veriydi.
Veri Sapması
Kötü veri ve alt kavramlarının yanı sıra, önyargı adı verilen başka bir rahatsız edici endişe daha var. Bu, dünyanın dört bir yanındaki şirketlerin ve işletmelerin üstesinden gelmek ve düzeltmek için uğraştığı bir şey. Basit bir deyişle, veri yanlılığı, veri kümelerinin belirli bir inanca, ideolojiye, segmente, demografiye veya diğer soyut kavramlara yönelik doğal eğilimidir.
Veri yanlılığı, AI projeniz ve nihayetinde işiniz için birçok yönden tehlikelidir. Önyargılı verilerle eğitilen yapay zeka modelleri, toplumun belirli unsurları, varlıkları veya katmanları için olumlu veya olumsuz sonuçlar ortaya çıkarabilir.
Ayrıca, veri yanlılığı çoğunlukla istem dışıdır ve doğuştan gelen insan inançlarından, ideolojilerinden, eğilimlerinden ve anlayışından kaynaklanır. Bu nedenle, veri yanlılığı, veri toplama, algoritma geliştirme, model eğitimi ve daha fazlası gibi AI eğitiminin herhangi bir aşamasına sızabilir. Özel bir uzmana sahip olmak veya bir kalite güvence uzmanları ekibini işe almak, sisteminizdeki veri yanlılığını azaltmanıza yardımcı olabilir.
Veri Hacmi
Bunun iki yönü vardır:
- Çok büyük miktarda veriye sahip olmak
- Ve çok az veriye sahip olmak
Her ikisi de AI modelinizin kalitesini etkiler. Çok büyük miktarda veriye sahip olmak iyi bir şey gibi görünse de, öyle olmadığı ortaya çıktı. Toplu veri hacimleri oluşturduğunuzda, çoğu önemsiz, alakasız veya eksik - kötü veriler olur. Öte yandan, çok az veriye sahip olmak, denetimsiz öğrenme modelleri çok az veri seti ile düzgün çalışamayacağından, AI eğitim sürecini etkisiz hale getirir.
İstatistikler, dünya çapındaki işletmelerin %75'inin işletmeleri için yapay zeka modelleri geliştirmeyi ve dağıtmayı hedeflediğini, ancak doğru türde ve hacimde veri bulunmaması nedeniyle yalnızca %15'inin bunu başardığını ortaya koyuyor. Bu nedenle, yapay zeka projeleriniz için optimum veri hacmini sağlamanın en ideal yolu, kaynak sağlama sürecini dışarıdan temin etmektir.
Silolarda Bulunan Veriler
Peki yeterli miktarda veriye sahipsem sorunum çözüldü mü?
Cevap, duruma göre değişir ve bu yüzden veri denilen şeyi gün ışığına çıkarmak için mükemmel bir zaman. silolar. İzole yerlerde veya yetkililerde bulunan veriler, veri olmaması kadar kötüdür. Yani, AI eğitim verilerinize tüm paydaşlarınız tarafından kolayca erişilebilir olmalıdır. Birlikte çalışabilirlik veya veri kümelerine erişim eksikliği, sonuçların kalitesinin düşük olmasına veya daha da kötüsü, eğitim sürecini başlatmak için yetersiz hacme neden olur.
Veri Açıklama Endişeleri
Veri açıklaması Yapay zeka modeli geliştirmede, kendilerine ne verildiğini anlamak için makineleri ve güç verme algoritmalarını belirleyen bu aşamadır. Makine, açık veya kapalı olmasına bakılmaksızın bir kutudur. Beyne benzer bir işlevsellik aşılamak için algoritmalar geliştirilir ve dağıtılır. Ancak bu algoritmaların düzgün çalışması için, veri annotasyonu yoluyla meta-bilgi şeklindeki nöronların tetiklenmesi ve algoritmalara iletilmesi gerekir. İşte o zaman makineler neyi görmeleri, erişmeleri, işlemeleri ve ilk etapta ne yapmaları gerektiğini anlamaya başlar.
Kötü açıklamalı veri kümeleri, makineleri doğru olandan saptırabilir ve onları çarpık sonuçlar vermeye zorlayabilir. Yanlış veri etiketleme modelleri, makineleri veri kümelerini yanlış işlemeye zorlayarak veri toplama, temizleme ve derleme gibi önceki tüm süreçleri de anlamsız hale getirir. Bu nedenle, verilerin ne yaptığını bilen uzmanlar veya KOBİ'ler tarafından not edilmesini sağlamak için azami özen gösterilmelidir.
Yukarı tamamlayan
AI modelinizin sorunsuz çalışması için kaliteli verilerin önemini yineleyemeyiz. Bu nedenle, yapay zeka destekli bir çözüm geliştiriyorsanız, bu örnekleri operasyonlarınızdan çıkarmak için gerekli zamanı ayırın. Veri satıcıları ve uzmanlarla birlikte çalışın ve yapay zeka modellerinizin yalnızca yüksek kaliteli verilerle eğitilmesini sağlamak için ne gerekiyorsa yapın.
İyi şanslar!
