Konsep futuristik yang berakar umbi sejak awal 60-an telah menunggu satu saat yang mengubah permainan menjadi bukan hanya arus perdana tetapi juga tidak dapat dielakkan. Ya, kita sedang berbicara tentang munculnya Big Data dan bagaimana ini memungkinkan konsep yang sangat kompleks seperti Artificial Intelligence (AI) menjadi fenomena global.
Fakta ini semestinya memberi kita petunjuk bahawa AI tidak lengkap atau agak mustahil tanpa data dan cara untuk menjana, menyimpan dan menguruskannya. Dan seperti semua prinsip bersifat universal, ini juga berlaku di ruang AI. Agar model AI berfungsi dengan lancar dan memberikan hasil yang tepat, tepat waktu, dan relevan, ia harus dilatih dengan data berkualiti tinggi.
Walau bagaimanapun, syarat yang menentukan inilah yang sukar dilawan oleh syarikat dari semua ukuran dan skala. Walaupun tidak ada kekurangan idea dan penyelesaian untuk masalah dunia nyata yang dapat diselesaikan oleh AI, kebanyakan dari mereka telah ada (atau ada) di atas kertas. Mengenai kepraktisan pelaksanaannya, ketersediaan data dan kualiti yang baik menjadi penghalang utama.
Oleh itu, jika anda baru menggunakan ruang AI dan bertanya-tanya bagaimana kualiti data mempengaruhi hasil AI dan prestasi penyelesaian, berikut adalah penulisan yang komprehensif. Tetapi sebelum itu, mari kita cepat memahami mengapa data berkualiti penting untuk prestasi AI yang optimum.
Peranan Data Berkualiti Dalam Prestasi AI
- Data berkualiti baik memastikan hasil atau hasilnya tepat dan mereka menyelesaikan tujuan atau masalah di dunia nyata.
- Kekurangan data berkualiti dapat menimbulkan akibat undang-undang dan kewangan yang tidak diingini kepada pemilik perniagaan.
- Data berkualiti tinggi secara konsisten dapat mengoptimumkan proses pembelajaran model AI.
- Untuk pengembangan model ramalan, data berkualiti tinggi tidak dapat dielakkan.
5 Cara Kualiti Data Boleh Mempengaruhi Penyelesaian AI Anda
Data Buruk
Sekarang, data buruk adalah istilah payung yang dapat digunakan untuk menggambarkan kumpulan data yang tidak lengkap, tidak relevan, atau dilabel dengan tidak tepat. Pemotongan mana-mana atau semua ini akhirnya merosakkan model AI. Kebersihan data adalah faktor penting dalam spektrum latihan AI dan semakin banyak anda memberi makan model AI anda dengan data yang buruk, semakin anda menjadikannya sia-sia.
Untuk memberi anda gambaran cepat mengenai kesan data yang buruk, fahami bahawa beberapa organisasi besar tidak dapat memanfaatkan model AI sepenuhnya sesuai kemampuannya walaupun telah memiliki puluhan tahun data pelanggan dan perniagaan. Sebabnya - kebanyakannya adalah data yang tidak baik.
Bias Data
Selain daripada data buruk dan subkonsepnya, ada masalah lain yang disebut bias. Ini adalah sesuatu yang sukar ditangani oleh syarikat dan perniagaan di seluruh dunia. Dengan kata mudah, bias data adalah kecenderungan set data secara semula jadi terhadap kepercayaan, ideologi, segmen, demografi, atau konsep abstrak tertentu.
Bias data berbahaya untuk projek AI anda dan akhirnya berniaga dengan banyak cara. Model AI yang dilatih dengan data yang berat sebelah dapat memuntahkan hasil yang menguntungkan atau tidak menguntungkan elemen, entiti, atau strata masyarakat tertentu.
Juga, bias data kebanyakannya tidak disengaja, berpunca dari kepercayaan, ideologi, kecenderungan, dan pemahaman manusia semula jadi. Oleh kerana itu, bias data dapat memasuki fasa latihan AI seperti pengumpulan data, pengembangan algoritma, latihan model, dan banyak lagi. Mempunyai pakar yang berdedikasi atau merekrut pasukan profesional jaminan kualiti dapat membantu anda mengurangkan bias data dari sistem anda.
Isipadu Data
Terdapat dua aspek untuk ini:
- Mempunyai jumlah data yang banyak
- Dan mempunyai data yang sangat sedikit
Kedua-duanya mempengaruhi kualiti model AI anda. Walaupun nampaknya jumlah data yang banyak adalah hal yang baik, ternyata tidak. Apabila anda menghasilkan sejumlah besar data, sebahagian besar data menjadi tidak penting, tidak relevan, atau tidak lengkap - data buruk. Sebaliknya, memiliki data yang sangat sedikit menjadikan proses latihan AI tidak berkesan kerana model pembelajaran yang tidak diawasi tidak dapat berfungsi dengan baik dengan sangat sedikit set data.
Statistik menunjukkan bahawa walaupun 75% perniagaan di seluruh dunia bertujuan mengembangkan dan menggunakan model AI untuk perniagaan mereka, hanya 15% dari mereka berjaya melakukannya kerana kurangnya ketersediaan jenis dan jumlah data yang tepat. Oleh itu, kaedah yang paling ideal untuk memastikan jumlah data optimum untuk projek AI anda adalah dengan melakukan proses penyumberan luar.
Data Yang Hadir Dalam Silo
Oleh itu, jika saya mempunyai jumlah data yang mencukupi, adakah masalah saya dapat diselesaikan?
Baiklah, jawapannya, ia bergantung dan itulah sebabnya inilah masa yang tepat untuk menerangkan apa yang disebut data silo. Data yang terdapat di tempat terpencil atau pihak berkuasa sama buruknya dengan tidak ada data. Maksudnya, data latihan AI anda harus dapat diakses dengan mudah oleh semua pihak berkepentingan anda. Kekurangan interoperabilitas atau akses ke dataset menghasilkan kualiti hasil yang buruk atau lebih buruk, jumlah yang tidak mencukupi untuk memulakan proses latihan.
Kebimbangan Anotasi Data
Anotasi data adakah fasa pengembangan model AI yang menentukan mesin dan algoritma pengaktifannya untuk memahami apa yang diberikan kepada mereka. Mesin adalah kotak tanpa mengira ia hidup atau mati. Untuk menanam fungsi yang serupa dengan otak, algoritma dikembangkan dan digunakan. Tetapi agar algoritma ini berfungsi dengan baik, neuron dalam bentuk meta-maklumat melalui anotasi data, perlu dipicu dan dihantar ke algoritma. Itulah ketika mesin mula memahami apa yang harus mereka lihat, akses dan proses dan apa yang harus mereka lakukan sejak awal.
Set data yang dilengkapkan dengan buruk dapat membuat mesin menyimpang dari yang benar dan mendorongnya untuk memberikan hasil yang tidak sesuai. Model pelabelan data yang salah juga menjadikan semua proses sebelumnya seperti pengumpulan data, pembersihan, dan penyusunan tidak relevan dengan memaksa mesin memproses set data dengan salah. Oleh itu, penjagaan yang optimum harus diambil untuk memastikan data diberi penjelasan oleh pakar atau UKM, yang tahu apa yang mereka lakukan.
Membungkus Up
Kami tidak dapat mengulangi kepentingan data berkualiti untuk kelancaran model AI anda. Oleh itu, jika anda mengembangkan penyelesaian bertenaga AI, luangkan masa yang diperlukan untuk berusaha menghilangkan kejadian ini dari operasi anda. Bekerja dengan vendor data, pakar dan melakukan apa sahaja untuk memastikan model AI anda hanya dilatih oleh data berkualiti tinggi.
Semoga berjaya!
