Yapay zeka (AI) ile uğraşırken bazen sadece karar verme sisteminin verimliliğini ve doğruluğunu fark ederiz. Yelpazenin diğer ucundaki yapay zeka uygulamalarının anlatılmamış zorluklarını tespit edemiyoruz. Sonuç olarak, şirketler emellerine çok fazla yatırım yapıyor ve sonunda inanılmaz bir yatırım getirisi elde ediyor. Ne yazık ki bu, birçok şirketin AI uygulama sürecinden geçerken karşılaştığı bir senaryodur.
Yetersiz AI sistemleri, gecikmiş ürün lansmanları veya AI uygulamasıyla ilgili diğer eksiklikler dahil olmak üzere zayıf bir ROI'nin nedenlerini inceledikten sonra, ortaya çıkan ortak faktör genellikle kötü verilerdir.
Veri bilimcileri ancak bu kadarını yapabilir. Yetersiz veri kümeleriyle sunulurlarsa, yararlı bilgileri kurtarmazlar. Çoğu zaman, kullanılamaz, yanlış, alakasız veya yukarıdakilerin tümü olan verilerle çalışmak zorunda kalırlar. Bilginin bir projede uygulanması gerektiğinde, kötü verilerin maliyeti finansal ve teknik olarak hızla ortaya çıkar.
Bir göre anket AI ve ML yönetimine odaklanan TechRepublic tarafından, hatalı veriler, katılan işletmelerin %59'unun talebi yanlış hesaplamasına neden oldu. Ek olarak, ankete katılanların %26'sı yanlış beklentileri hedef aldı.
Bu gönderi, kötü verilerin sonuçlarını ve kaynakları israf etmekten nasıl kaçınabileceğinizi ve AI eğitim aşamanızdan önemli bir yatırım getirisi elde edebileceğinizi keşfedecek.
Başlayalım.
Kötü Veri nedir?
Garbage in Garbage Out, makine öğrenme sistemlerinin izlediği protokoldür. Eğitim amacıyla ML modülünüze kötü veri beslerseniz, kötü sonuçlar verir. Düşük kaliteli verileri sisteminize girmek, ürün veya hizmetinizin kusurlu olma riskine sokar. Kötü veri kavramını daha iyi anlamak için aşağıda üç yaygın örnek verilmiştir:
- Yanlış olan tüm veriler – örneğin, e-posta adreslerinin yerine telefon numaraları
- Eksik veya eksik veriler – önemli değerler yoksa, veriler kullanışlı değildir
- Önyargılı Veriler – verilerin bütünlüğü ve sonuçları, gönüllü veya gönülsüz önyargı nedeniyle tehlikeye girer
Çoğu zaman, AI modüllerini eğitmek için analistlere sunulan veriler işe yaramaz. Genellikle, yukarıdaki örneklerden en az biri mevcuttur. Hatalı bilgilerle çalışmak, veri bilimcilerini değerli zamanlarını verileri analiz etmek veya sistemlerini eğitmek yerine onları temizlemek için harcamaya zorlar.
Veri Bilimi ve Analitiğinin Durumu rapor Veri bilimcilerinin yaklaşık %24'ünün zamanlarının 20 saatini veri aramak ve hazırlamak için harcadıklarını ortaya koyuyor. Çalışma ayrıca, ek bir %22'nin uzmanlıklarını daha verimli sistemler oluşturmak için kullanmak yerine kötü verilerle uğraşmak için 10-19 saat harcadığını buldu.
Artık kötü verileri tanıyabildiğimize göre, yapay zeka ile hedeflerinize ulaşmanın önüne nasıl geçebileceğini tartışalım.
Kötü Verilerin İşletmeniz Üzerindeki Sonuçları
Kötü verilerin hedeflerinizle ilgili kapsamını açıklamak için bir adım geriye gidelim. Bir veri bilimcisi, zamanının %80'ini veri temizlemeye harcarsa, üretkenlik (hem bireysel hem de toplu olarak) önemli ölçüde düşer. Finansal kaynaklarınız, zamanının çoğunu gereksiz işler yaparak geçiren yüksek nitelikli bir ekibe tahsis ediliyor.
izin ver lavabo Lütfen
Veri girişi yapmak için yüksek nitelikli bir profesyonele para ödeyerek sadece para harcamakla kalmaz, aynı zamanda AI sistemlerinizi eğitmek için gereken süre de yetersiz kaldığı için ertelenir. kaliteli veri (projelerinizin tamamlanması %40 daha fazla zaman alır). Hızlı bir ürün lansmanı sunmak tamamen masanın dışındadır ve veri bilimcilerini verimli bir şekilde kullanırlarsa rekabetinize rekabet avantajı sağlar.
Kötü verilerle uğraşmak sadece zaman alıcı değildir. Kaynakları teknik açıdan da tüketebilir. Aşağıda bazı önemli sonuçlar verilmiştir:
- Kötü verileri korumak ve depolamak zaman ve maliyet açısından pahalıdır.
- Kötü veriler finansal kaynakları tüketebilir. Araştırmalar, 9.7 milyona yakın verinin kötü verilerle uğraşan işletmeler tarafından israf edildiğini ortaya koyuyor.
- Nihai ürününüz hatalı, yavaş veya alakasızsa, pazardaki güvenilirliğinizi hızla kaybedersiniz.
- Kötü veriler, yapay zeka projelerinizi engelleyebilir, çünkü çoğu şirket yetersiz veri kümelerini temizlemeyle ilgili gecikmeleri fark edemez.
İşletme Sahipleri Kötü Verilerden Nasıl Kaçınabilir?
En mantıklı çözüm hazırlıklı olmaktır. AI uygulama hedefleriniz için iyi bir vizyona ve hedeflere sahip olmak, işletme sahiplerinin kötü verilerle ilgili birçok sorundan kaçınmasına yardımcı olabilir. Sıradaki, AI sistemleriyle olası tüm kullanım durumlarını yıkmak için mantıklı bir stratejiye sahip olmaktır.
İş, yapay zeka uygulaması için doğru bir şekilde hazırlandıktan sonra, bir sonraki adım deneyimli bir uzmanla çalışmaktır. veri toplama satıcısı Shaip'teki uzmanlar gibi, projeniz için uyarlanmış ilgili verileri kaynaklamak, açıklama eklemek ve kaliteli sağlamak için. Shaip'te veri toplama ve açıklama konusunda inanılmaz bir çalışma tarzımız var. Geçmişte yüzlerce müşteriyle çalışmış olduğumuzdan, yapay zeka uygulama sürecinin her adımında veri kalitesi standartlarınızın karşılanmasını sağlıyoruz.
Topladığımız verileri nitelendirmek için katı kalite değerlendirme ölçütlerini takip ediyor ve en iyi uygulamaları kullanarak hava geçirmez bir kötü veri yönetimi prosedürünü uyguluyoruz. Yöntemlerimiz, AI sistemlerinizi nişinizde mevcut olan en kesin ve doğru verilerle eğitmenize izin verecektir.
AI eğitim veri stratejinizi hızlandırmak için bugün bizimle bire bir danışmanlık randevusu alın.