Một khái niệm tương lai có nguồn gốc từ đầu những năm 60 đã chờ đợi một khoảnh khắc thay đổi trò chơi đó để không chỉ trở thành xu hướng chủ đạo mà còn là tất yếu. Đúng vậy, chúng ta đang nói về sự trỗi dậy của Dữ liệu lớn và điều này đã làm thế nào để một khái niệm phức tạp cao như Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể trở thành một hiện tượng toàn cầu.
Thực tế này sẽ cho chúng ta gợi ý rằng AI không hoàn thiện hoặc đúng hơn là không thể nếu không có dữ liệu và các cách tạo, lưu trữ và quản lý nó. Và giống như tất cả các nguyên tắc phổ biến, điều này cũng đúng trong không gian AI. Để một mô hình AI hoạt động liên tục và cung cấp kết quả chính xác, kịp thời và phù hợp, nó phải được đào tạo với dữ liệu chất lượng cao.
Tuy nhiên, điều kiện xác định này là điều mà các công ty ở mọi quy mô và quy mô đều gặp khó khăn trong cuộc chiến. Mặc dù không có sự thiếu hụt các ý tưởng và giải pháp cho các vấn đề trong thế giới thực có thể được giải quyết bởi AI, nhưng hầu hết chúng đã tồn tại (hoặc đang tồn tại) trên giấy. Khi nói đến tính thực tiễn của việc triển khai chúng, tính sẵn có của dữ liệu và chất lượng tốt của nó trở thành rào cản chính.
Vì vậy, nếu bạn chưa quen với không gian AI và tự hỏi chất lượng dữ liệu ảnh hưởng như thế nào đến kết quả AI và hiệu suất của các giải pháp, đây là một bài viết tổng hợp. Nhưng trước đó, hãy nhanh chóng hiểu tại sao dữ liệu chất lượng lại quan trọng đối với hiệu suất AI tối ưu.
Vai trò của dữ liệu chất lượng trong hiệu suất AI
- Dữ liệu chất lượng tốt đảm bảo kết quả hoặc kết quả là chính xác và chúng giải quyết một mục đích hoặc một vấn đề trong thế giới thực.
- Việc thiếu dữ liệu chất lượng tốt có thể dẫn đến hậu quả pháp lý và tài chính không mong muốn cho chủ sở hữu doanh nghiệp.
- Dữ liệu chất lượng cao có thể tối ưu hóa nhất quán quá trình học tập của các mô hình AI.
- Đối với sự phát triển của các mô hình dự đoán, dữ liệu chất lượng cao là không thể tránh khỏi.
5 cách chất lượng dữ liệu có thể ảnh hưởng đến giải pháp AI của bạn
Dữ liệu xấu
Bây giờ, dữ liệu xấu là một thuật ngữ ô có thể được sử dụng để mô tả các tập dữ liệu không đầy đủ, không liên quan hoặc được gắn nhãn không chính xác. Việc cắt xén bất kỳ hoặc tất cả những thứ này cuối cùng sẽ làm hỏng các mô hình AI. Vệ sinh dữ liệu là một yếu tố quan trọng trong phổ đào tạo AI và bạn càng cung cấp nhiều dữ liệu xấu cho các mô hình AI của mình, bạn càng khiến chúng trở nên vô ích.
Để bạn biết nhanh về tác động của dữ liệu xấu, hãy hiểu rằng một số tổ chức lớn không thể tận dụng các mô hình AI để phát huy hết tiềm năng của chúng mặc dù đã sở hữu dữ liệu khách hàng và doanh nghiệp hàng thập kỷ. Lý do - hầu hết đó là dữ liệu xấu.
Xu hướng dữ liệu
Ngoài dữ liệu xấu và các khái niệm phụ của nó, còn tồn tại một mối lo ngại khác được gọi là sự thiên vị. Đây là điều mà các công ty và doanh nghiệp trên thế giới đang phải vật lộn để giải quyết và khắc phục. Nói một cách đơn giản, sai lệch dữ liệu là khuynh hướng tự nhiên của tập dữ liệu đối với một niềm tin, hệ tư tưởng, phân khúc, nhân khẩu học hoặc các khái niệm trừu tượng khác.
Sự thiên vị dữ liệu có hại cho dự án AI của bạn và cuối cùng là kinh doanh theo nhiều cách. Các mô hình AI được đào tạo với dữ liệu thiên vị có thể đưa ra kết quả thuận lợi hoặc bất lợi cho một số yếu tố, thực thể hoặc tầng lớp trong xã hội.
Ngoài ra, sai lệch dữ liệu chủ yếu là không tự nguyện, xuất phát từ niềm tin, ý thức hệ, khuynh hướng và sự hiểu biết bẩm sinh của con người. Do đó, sai lệch dữ liệu có thể xâm nhập vào bất kỳ giai đoạn đào tạo AI nào như thu thập dữ liệu, phát triển thuật toán, đào tạo mô hình, v.v. Có một chuyên gia tận tâm hoặc tuyển dụng một nhóm các chuyên gia đảm bảo chất lượng có thể giúp bạn giảm thiểu sai lệch dữ liệu từ hệ thống của mình.
Khối lượng dữ liệu
Có hai khía cạnh này:
- Có khối lượng lớn dữ liệu
- Và có rất ít dữ liệu
Cả hai đều ảnh hưởng đến chất lượng mô hình AI của bạn. Mặc dù có vẻ như có một khối lượng lớn dữ liệu là một điều tốt, nhưng hóa ra lại không phải vậy. Khi bạn tạo khối lượng lớn dữ liệu, phần lớn chúng sẽ trở thành dữ liệu không đáng kể, không liên quan hoặc không đầy đủ - dữ liệu xấu. Mặt khác, có rất ít dữ liệu làm cho quá trình đào tạo AI không hiệu quả vì các mô hình học tập không được giám sát không thể hoạt động bình thường với rất ít bộ dữ liệu.
Thống kê tiết lộ rằng mặc dù 75% doanh nghiệp trên khắp thế giới nhắm đến việc phát triển và triển khai các mô hình AI cho doanh nghiệp của họ, nhưng chỉ 15% trong số họ có thể làm như vậy vì thiếu loại và khối lượng dữ liệu phù hợp. Vì vậy, cách lý tưởng nhất để đảm bảo khối lượng dữ liệu tối ưu cho các dự án AI của bạn là thuê ngoài quy trình tìm nguồn cung ứng.
Dữ liệu hiện diện trong silo
Vì vậy, nếu tôi có một lượng dữ liệu thích hợp, vấn đề của tôi có được giải quyết không?
Chà, câu trả lời là, nó phụ thuộc và đó là lý do tại sao đây là thời điểm hoàn hảo để đưa ra ánh sáng cái được gọi là dữ liệu silo. Dữ liệu hiện diện ở những nơi vắng vẻ hoặc cơ quan chức năng cũng tệ như không có dữ liệu. Có nghĩa là, tất cả các bên liên quan của bạn phải dễ dàng truy cập dữ liệu đào tạo AI của bạn. Việc thiếu khả năng tương tác hoặc quyền truy cập vào bộ dữ liệu dẫn đến chất lượng kết quả kém hoặc tệ hơn, không đủ khối lượng để bắt đầu quá trình đào tạo.
Mối quan tâm về chú thích dữ liệu
Chú thích dữ liệu là giai đoạn phát triển mô hình AI để ra lệnh cho máy móc và các thuật toán cấp nguồn của chúng hiểu những gì được cung cấp cho chúng. Máy là một cái hộp bất kể nó đang bật hay tắt. Để thấm nhuần một chức năng tương tự như não, các thuật toán được phát triển và triển khai. Nhưng để các thuật toán này hoạt động bình thường, các tế bào thần kinh ở dạng siêu thông tin thông qua chú thích dữ liệu, cần được kích hoạt và truyền đến các thuật toán. Đó chính xác là lúc máy móc bắt đầu hiểu những gì chúng phải xem, truy cập và xử lý cũng như những gì chúng phải làm ngay từ đầu.
Các tập dữ liệu được chú thích kém có thể khiến máy móc đi chệch hướng với những gì là đúng và đẩy chúng đến các kết quả sai lệch. Các mô hình ghi nhãn dữ liệu sai cũng làm cho tất cả các quy trình trước đó như thu thập, làm sạch và biên dịch dữ liệu không còn liên quan bằng cách buộc các máy xử lý sai tập dữ liệu. Vì vậy, cần phải cẩn thận tối ưu để đảm bảo dữ liệu được chú thích bởi các chuyên gia hoặc doanh nghiệp vừa và nhỏ, những người biết họ đang làm gì.
Tổng kết
Chúng tôi không thể nhắc lại tầm quan trọng của dữ liệu chất lượng tốt đối với hoạt động trơn tru của mô hình AI của bạn. Vì vậy, nếu bạn đang phát triển một giải pháp được hỗ trợ bởi AI, hãy dành thời gian cần thiết để loại bỏ những trường hợp này khỏi hoạt động của bạn. Làm việc với các nhà cung cấp dữ liệu, các chuyên gia và làm bất cứ điều gì cần thiết để đảm bảo các mô hình AI của bạn chỉ được đào tạo bởi dữ liệu chất lượng cao.
Chúc may mắn!
