5 วิธีที่คุณภาพของข้อมูลส่งผลต่อโซลูชัน AI ของคุณ

ข้อมูลอคติ

นอกเหนือจากข้อมูลที่ไม่ดีและแนวคิดย่อย ยังมีข้อกังวลอีกประการหนึ่งที่เรียกว่าอคติ นี่คือสิ่งที่บริษัทและธุรกิจต่างๆ ทั่วโลกกำลังดิ้นรนเพื่อแก้ไขปัญหาและแก้ไขปัญหา กล่าวอย่างง่าย ๆ ความลำเอียงของข้อมูลคือความโน้มเอียงตามธรรมชาติของชุดข้อมูลที่มีต่อความเชื่อ อุดมการณ์ กลุ่ม กลุ่มประชากร หรือแนวคิดนามธรรมอื่นๆ

ความลำเอียงของข้อมูลเป็นอันตรายต่อโครงการ AI ของคุณและท้ายที่สุดแล้วธุรกิจในหลายๆ ด้าน โมเดล AI ที่ได้รับการฝึกอบรมด้วยข้อมูลที่มีอคติอาจแสดงผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์หรือไม่ดีต่อองค์ประกอบ หน่วยงาน หรือชนชั้นบางอย่างของสังคม

นอกจากนี้ ความลำเอียงของข้อมูลส่วนใหญ่เกิดขึ้นโดยไม่สมัครใจ ซึ่งเกิดจากความเชื่อ อุดมการณ์ ความชอบ และความเข้าใจโดยกำเนิดของมนุษย์ ด้วยเหตุนี้ ความลำเอียงของข้อมูลจึงสามารถแทรกซึมเข้าไปในระยะใดๆ ของการฝึกอบรม AI เช่น การรวบรวมข้อมูล การพัฒนาอัลกอริทึม การฝึกโมเดล และอื่นๆ การมีผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทางหรือการสรรหาทีมผู้เชี่ยวชาญด้านการประกันคุณภาพสามารถช่วยคุณลดอคติของข้อมูลจากระบบของคุณได้

ปริมาณข้อมูล

มีสองด้านนี้:

• มีข้อมูลปริมาณมหาศาล
• และมีข้อมูลน้อยมาก

ทั้งสองมีผลต่อคุณภาพของโมเดล AI ของคุณ แม้ว่าอาจดูเหมือนว่าการมีข้อมูลจำนวนมากเป็นสิ่งที่ดี แต่กลับกลายเป็นว่าไม่ใช่ เมื่อคุณสร้างข้อมูลจำนวนมาก ข้อมูลส่วนใหญ่จะไม่มีนัยสำคัญ ไม่เกี่ยวข้อง หรือไม่สมบูรณ์ ซึ่งเป็นข้อมูลที่ไม่ดี ในทางกลับกัน การมีข้อมูลเพียงเล็กน้อยทำให้กระบวนการฝึกอบรม AI ไม่ได้ผล เนื่องจากโมเดลการเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแลไม่สามารถทำงานได้อย่างถูกต้องกับชุดข้อมูลเพียงไม่กี่ชุด

สถิติเปิดเผยว่าแม้ว่า 75% ของธุรกิจทั่วโลกมุ่งเป้าไปที่การพัฒนาและปรับใช้โมเดล AI สำหรับธุรกิจของตน แต่มีเพียง 15% เท่านั้นที่ทำได้เนื่องจากขาดประเภทและปริมาณข้อมูลที่เหมาะสม ดังนั้น วิธีที่เหมาะสมที่สุดในการรับประกันปริมาณข้อมูลที่เหมาะสมที่สุดสำหรับโครงการ AI ของคุณคือการจ้างกระบวนการจัดหาภายนอก

มีข้อมูลอยู่ในไซโล

ดังนั้น หากฉันมีข้อมูลเพียงพอ ปัญหาของฉันจะได้รับการแก้ไขหรือไม่

คำตอบก็คือ มันขึ้นอยู่กับว่า ทำไมจึงเป็นเวลาที่เหมาะสมที่สุดที่จะนำเสนอสิ่งที่เรียกว่า data ไซโล. ข้อมูลที่มีอยู่ในสถานที่หรือหน่วยงานที่แยกตัวไม่ดีเท่ากับไม่มีข้อมูล หมายความว่าผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมดของคุณต้องเข้าถึงข้อมูลการฝึกอบรม AI ได้อย่างง่ายดาย การขาดการทำงานร่วมกันหรือการเข้าถึงชุดข้อมูลส่งผลให้ผลลัพธ์มีคุณภาพต่ำ หรือแย่กว่านั้น คือมีปริมาณไม่เพียงพอที่จะเริ่มกระบวนการฝึกอบรม

ความกังวลเกี่ยวกับคำอธิบายประกอบข้อมูล

คำอธิบายประกอบข้อมูล คือขั้นตอนในการพัฒนาแบบจำลอง AI ที่กำหนดเครื่องจักรและอัลกอริธึมการจ่ายพลังงานเพื่อให้เข้าใจถึงสิ่งที่ป้อนให้กับเครื่องจักร เครื่องเป็นกล่องไม่ว่าจะเปิดหรือปิดก็ตาม เพื่อปลูกฝังการทำงานที่คล้ายกับสมอง อัลกอริทึมจึงได้รับการพัฒนาและปรับใช้ แต่เพื่อให้อัลกอริธึมเหล่านี้ทำงานได้อย่างถูกต้อง เซลล์ประสาทในรูปของข้อมูลเมตาผ่านคำอธิบายประกอบข้อมูล จำเป็นต้องถูกกระตุ้นและส่งไปยังอัลกอริธึม นั่นคือเมื่อเครื่องจักรเริ่มเข้าใจสิ่งที่พวกเขาต้องเห็น เข้าถึง และประมวลผล และสิ่งที่พวกเขาต้องทำตั้งแต่แรก

ชุดข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบไม่ดีสามารถทำให้เครื่องเบี่ยงเบนจากสิ่งที่เป็นจริงและผลักดันให้แสดงผลแบบเบ้ โมเดลการติดฉลากข้อมูลที่ไม่ถูกต้องยังทำให้กระบวนการก่อนหน้านี้ทั้งหมด เช่น การรวบรวมข้อมูล การล้าง และการคอมไพล์ไม่เกี่ยวข้องด้วยการบังคับให้เครื่องประมวลผลชุดข้อมูลอย่างไม่ถูกต้อง ดังนั้นจึงต้องมีการดูแลอย่างเหมาะสมเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลได้รับการใส่คำอธิบายประกอบโดยผู้เชี่ยวชาญหรือ SMEs ที่รู้ว่าพวกเขากำลังทำอะไรอยู่

ห่อขึ้น

เราไม่สามารถย้ำถึงความสำคัญของข้อมูลคุณภาพดีเพื่อให้โมเดล AI ของคุณทำงานได้อย่างราบรื่น ดังนั้น หากคุณกำลังพัฒนาโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ให้ใช้เวลาตามที่กำหนดเพื่อขจัดอินสแตนซ์เหล่านี้ออกจากการดำเนินงานของคุณ ทำงานร่วมกับผู้จำหน่ายข้อมูล ผู้เชี่ยวชาญ และทำทุกอย่างเพื่อให้มั่นใจว่าโมเดล AI ของคุณจะได้รับการฝึกอบรมจากข้อมูลคุณภาพสูงเท่านั้น

ขอให้คุณโชคดี!