Ketika berurusan dengan kecerdasan buatan (AI), kadang-kadang kita hanya mengenali kecekapan dan ketepatan sistem membuat keputusan. Kami gagal mengenal pasti perjuangan pelaksanaan AI yang tidak terhitung di hujung spektrum yang lain. Hasilnya, syarikat melabur terlalu banyak dalam cita-cita mereka dan berakhir dengan ROI yang luar biasa. Malangnya, ini adalah senario yang dialami oleh banyak syarikat ketika melalui proses pelaksanaan AI.
Setelah mengkaji penyebab ROI yang buruk, termasuk sistem AI yang tidak cekap, pelancaran produk yang tertunda, atau kekurangan lain mengenai pelaksanaan AI, faktor umum yang terdedah biasanya adalah data yang buruk.
Saintis data hanya dapat melakukan banyak perkara. Sekiranya mereka disertakan dengan set data yang tidak mencukupi, mereka tidak akan mendapatkan maklumat berguna. Selalunya, mereka harus bekerja dengan data yang tidak dapat digunakan, tidak tepat, tidak relevan atau semua perkara di atas. Kos data yang buruk dengan cepat menjadi jelas dari segi kewangan dan teknikal setelah maklumat itu dilaksanakan dalam sesuatu projek.
Menurut kaji selidik oleh TechRepublic yang memfokuskan diri dalam menguruskan AI dan ML, data buruk menyebabkan 59% syarikat yang mengambil bahagian salah perhitungan permintaan. Selain itu, 26% responden akhirnya menyasarkan prospek yang salah.
Catatan ini akan menerangkan akibat dari data buruk dan bagaimana anda dapat mengelakkan pembaziran sumber dan menghasilkan ROI yang ketara dari fasa latihan AI anda.
Mari kita mulakan.
Apakah Data Buruk?
Garbage in Garbage Out adalah protokol yang diikuti oleh sistem pembelajaran mesin. Sekiranya anda memasukkan data yang tidak baik ke dalam modul ML anda untuk tujuan latihan, ia akan memberikan hasil yang buruk. Memasukkan data berkualiti rendah ke dalam sistem anda menjadikan produk atau perkhidmatan anda berisiko cacat. Untuk lebih memahami konsep data buruk, berikut adalah tiga contoh umum:
- Segala data yang tidak betul - misalnya, nombor telefon di tempat alamat e-mel
- Data tidak lengkap atau hilang - jika nilai penting tidak ada, data tidak berguna
- Data berat sebelah - integriti data dan hasilnya terganggu kerana prasangka sukarela atau sukarela
Selalunya, data yang diberikan oleh penganalisis untuk melatih modul AI tidak berguna. Biasanya, sekurang-kurangnya salah satu contoh dari atas ada. Bekerja dengan maklumat yang tidak tepat memaksa para saintis data menghabiskan masa berharga mereka membersihkan data daripada menganalisisnya atau melatih sistem mereka.
Keadaan Sains Data dan Analisis melaporkan mendedahkan bahawa hampir 24% saintis data menghabiskan masa selama 20 jam untuk mencari dan menyiapkan data. Kajian itu juga mendapati bahawa 22% tambahan menghabiskan 10-19 jam untuk menangani data yang buruk dan bukannya menggunakan kepakaran mereka untuk membina sistem yang lebih efisien.
Sekarang kita dapat mengenali data buruk, mari kita bincangkan bagaimana ia dapat menghalangi mencapai cita-cita anda dengan AI.
Akibat dari Data Buruk pada Perniagaan Anda
Untuk menjelaskan sejauh mana data buruk terhadap matlamat anda, mari kita mundur selangkah. Sekiranya seorang saintis data menghabiskan hingga 80% masa mereka membersihkan data, produktiviti menurun secara mendadak (baik secara individu dan kolektif). Sumber kewangan anda diperuntukkan kepada pasukan yang berkelayakan menghabiskan sebahagian besar waktunya untuk melakukan kerja berlebihan.
Biarkan itu sink masuk
Anda bukan sahaja membuang masa dengan membayar profesional yang berkelayakan untuk melakukan kemasukan data, tetapi tempoh yang diperlukan untuk melatih sistem AI anda juga ditangguhkan kerana kekurangan data berkualiti (projek anda memerlukan 40% lebih banyak masa untuk disiapkan). Menyampaikan pelancaran produk yang cepat sepenuhnya di luar meja, memberikan persaingan kelebihan anda jika mereka menggunakan saintis data mereka dengan cekap.
Data yang buruk tidak hanya memakan masa untuk ditangani. Ia juga dapat mengalirkan sumber dari perspektif teknikal. Berikut adalah beberapa kesan yang ketara:
- Menyelenggara dan menyimpan data buruk adalah mahal mengenai masa dan kos.
- Data yang buruk dapat menguras sumber kewangan. Kajian mendedahkan bahawa hampir 9.7 juta dibazirkan oleh perniagaan yang berurusan dengan data buruk.
- Sekiranya produk akhir anda tidak tepat, lambat, atau tidak relevan, anda akan cepat kehilangan kredibiliti di pasaran.
- Data yang buruk dapat menghalang projek AI anda kerana kebanyakan syarikat gagal mengenali kelewatan yang berkaitan dengan membersihkan set data yang tidak mencukupi.
Bagaimana Pemilik Perniagaan Dapat Mengelakkan Data Buruk?
Penyelesaian yang paling logik adalah bersedia. Mempunyai visi dan matlamat yang baik untuk cita-cita pelaksanaan AI anda dapat membantu pemilik perniagaan mengelakkan banyak masalah yang berkaitan dengan data yang tidak baik. Selanjutnya adalah mempunyai strategi yang masuk akal untuk menguraikan semua kes penggunaan sistem AI yang mungkin.
Setelah perniagaan disiapkan dengan betul untuk pelaksanaan AI, langkah seterusnya adalah bekerja dengan yang berpengalaman vendor pengumpulan data seperti pakar di Shaip, untuk mendapatkan sumber, memberi penjelasan, dan kualiti bekalan, data yang relevan yang disesuaikan untuk projek anda. Di Shaip, kami memiliki modus operandi yang luar biasa mengenai pengumpulan dan anotasi data. Setelah bekerja dengan beratus-ratus pelanggan pada masa lalu, kami memastikan standard kualiti data anda dipenuhi pada setiap langkah proses pelaksanaan AI.
Kami mengikuti metrik penilaian kualiti yang ketat untuk memenuhi syarat data yang kami kumpulkan dan melaksanakan prosedur pengurusan data buruk kedap udara menggunakan amalan terbaik. Kaedah kami akan membolehkan anda melatih sistem AI anda dengan data paling tepat dan tepat yang terdapat di ceruk anda.
Pesan konsultasi satu lawan satu dengan kami hari ini untuk mempercepat strategi data latihan AI anda.