Dữ liệu xấu trong AI

Dữ liệu xấu ảnh hưởng đến tham vọng triển khai AI của bạn như thế nào?

Khi xử lý trí tuệ nhân tạo (AI), đôi khi chúng ta chỉ nhận ra hiệu quả và độ chính xác của hệ thống ra quyết định. Chúng tôi không xác định được những khó khăn chưa kể trong việc triển khai AI ở đầu kia của quang phổ. Kết quả là, các công ty đầu tư quá nhiều vào tham vọng của họ và kết thúc với ROI thấp. Đáng buồn thay, đây là một kịch bản mà nhiều công ty gặp phải khi trải qua quá trình triển khai AI.

Sau khi xem xét các nguyên nhân dẫn đến ROI kém, bao gồm hệ thống AI kém hiệu quả, việc ra mắt sản phẩm bị trì hoãn hoặc bất kỳ thiếu sót nào khác liên quan đến việc triển khai AI, yếu tố phổ biến thường là dữ liệu xấu.

Các nhà khoa học dữ liệu chỉ có thể làm được nhiều như vậy. Nếu chúng được cung cấp với bộ dữ liệu không đầy đủ, chúng sẽ không khôi phục được bất kỳ thông tin hữu ích nào. Thông thường, họ phải làm việc với dữ liệu không sử dụng được, không chính xác, không liên quan hoặc tất cả những điều trên. Chi phí của dữ liệu xấu nhanh chóng trở nên rõ ràng về mặt tài chính và kỹ thuật khi thông tin phải được thực hiện trong một dự án.

Theo một thăm dò ý kiến bởi TechRepublic tập trung vào quản lý AI và ML, dữ liệu xấu đã khiến 59% doanh nghiệp tham gia tính toán sai nhu cầu. Ngoài ra, 26% số người được hỏi đã nhắm mục tiêu sai các khách hàng tiềm năng.

Bài đăng này sẽ khám phá hậu quả của dữ liệu xấu và cách bạn có thể tránh lãng phí tài nguyên và tạo ra ROI đáng kể từ giai đoạn đào tạo AI của bạn.

Băt đâu nao.
Dữ liệu xấu là gì?

Dữ liệu xấu là gì?

Garbage in Garbage Out là giao thức được theo sau bởi các hệ thống học máy. Nếu bạn cung cấp dữ liệu xấu vào mô-đun ML của mình cho mục đích đào tạo, nó sẽ mang lại kết quả không tốt. Nhập dữ liệu chất lượng thấp vào hệ thống của bạn khiến sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn có nguy cơ bị sai sót. Để hiểu rõ hơn về khái niệm dữ liệu xấu, dưới đây là ba ví dụ phổ biến:

  • Bất kỳ dữ liệu nào không chính xác - ví dụ: số điện thoại thay cho địa chỉ email
  • Dữ liệu không đầy đủ hoặc bị thiếu - nếu không có các giá trị quan trọng, thì dữ liệu sẽ không hữu ích
  • Dữ liệu thiên vị - tính toàn vẹn của dữ liệu và kết quả của nó bị xâm phạm vì thành kiến ​​tự nguyện hoặc không tự nguyện

Hầu hết thời gian, dữ liệu mà các nhà phân tích được trình bày để đào tạo các mô-đun AI là vô ích. Thông thường, ít nhất một trong các ví dụ từ trên tồn tại. Làm việc với thông tin không chính xác buộc các nhà khoa học dữ liệu phải dành thời gian quý báu của họ để làm sạch dữ liệu thay vì phân tích nó hoặc đào tạo hệ thống của họ.

Hãy thảo luận về yêu cầu Dữ liệu đào tạo AI của bạn ngay hôm nay.

Trạng thái Khoa học Dữ liệu và Phân tích báo cáo tiết lộ rằng gần 24% các nhà khoa học dữ liệu dành tới 20 giờ để tìm kiếm và chuẩn bị dữ liệu. Nghiên cứu cũng cho thấy thêm 22% dành 10-19 giờ để xử lý dữ liệu xấu thay vì sử dụng kiến ​​thức chuyên môn của họ để xây dựng các hệ thống hiệu quả hơn.

Bây giờ chúng ta có thể nhận ra dữ liệu xấu, hãy thảo luận về cách nó có thể cản trở bạn đạt được tham vọng của mình với AI.

Hậu quả của dữ liệu xấu đối với doanh nghiệp của bạn

Hậu quả của dữ liệu xấu về doanh nghiệp của bạn Để giải thích mức độ xấu của dữ liệu đối với mục tiêu của bạn, hãy lùi lại một bước. Nếu một nhà khoa học dữ liệu dành tới 80% thời gian của họ để làm sạch dữ liệu, thì năng suất sẽ giảm đáng kể (cả cá nhân và tập thể). Nguồn tài chính của bạn đang được phân bổ cho một nhóm có trình độ cao dành phần lớn thời gian để làm những công việc dư thừa.

Hãy để điều đó bồn rửa .

Bạn không chỉ lãng phí tiền khi trả tiền cho một chuyên gia có trình độ cao để nhập dữ liệu, mà thời gian cần thiết để đào tạo hệ thống AI của bạn cũng bị hoãn lại vì thiếu dữ liệu chất lượng (các dự án của bạn mất thêm 40% thời gian để hoàn thành). Việc cung cấp ra mắt sản phẩm nhanh chóng là điều hoàn toàn không cần bàn cãi, mang lại cho đối thủ của bạn lợi thế cạnh tranh nếu họ sử dụng hiệu quả các nhà khoa học dữ liệu của mình.

Dữ liệu xấu không chỉ tốn thời gian để xử lý. Nó cũng có thể làm cạn kiệt nguồn lực từ góc độ kỹ thuật. Dưới đây là một số hậu quả đáng kể:

  • Việc duy trì và lưu trữ dữ liệu xấu rất tốn kém về thời gian và chi phí.
  • Dữ liệu xấu có thể làm cạn kiệt nguồn tài chính. Các nghiên cứu cho thấy gần 9.7 triệu tỷ bị lãng phí bởi các doanh nghiệp xử lý dữ liệu xấu.
  • Nếu sản phẩm cuối cùng của bạn không chính xác, chậm hoặc không phù hợp, bạn sẽ nhanh chóng mất uy tín trên thị trường.
  • Dữ liệu xấu có thể ngăn cản các dự án AI của bạn vì hầu hết các công ty không nhận ra sự chậm trễ liên quan đến việc dọn dẹp bộ dữ liệu không đầy đủ.

Làm thế nào để chủ doanh nghiệp tránh được dữ liệu xấu?

Giải pháp hợp lý nhất là chuẩn bị sẵn sàng. Có tầm nhìn tốt và đặt mục tiêu cho tham vọng triển khai AI của bạn có thể giúp các chủ doanh nghiệp tránh được nhiều vấn đề liên quan đến dữ liệu xấu. Tiếp theo là có một chiến lược hợp lý để phá vỡ tất cả các trường hợp sử dụng có thể có với hệ thống AI.

Khi doanh nghiệp được chuẩn bị chính xác cho việc triển khai AI, bước tiếp theo là làm việc với một nhà cung cấp thu thập dữ liệu giống như các chuyên gia tại Shaip, để tạo nguồn, chú thích và cung cấp chất lượng, dữ liệu có liên quan được điều chỉnh cho dự án của bạn. Tại Shaip, chúng tôi có một mô hình hoạt động đáng kinh ngạc liên quan đến việc thu thập và chú thích dữ liệu. Đã từng làm việc với hàng trăm khách hàng trong quá khứ, chúng tôi đảm bảo các tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu của bạn được đáp ứng ở mọi bước của quy trình triển khai AI.

Chúng tôi tuân theo các chỉ số đánh giá chất lượng nghiêm ngặt để đủ điều kiện cho dữ liệu mà chúng tôi thu thập và thực hiện quy trình quản lý dữ liệu xấu kín khí bằng cách sử dụng các phương pháp hay nhất. Các phương pháp của chúng tôi sẽ cho phép bạn đào tạo hệ thống AI của mình với dữ liệu chính xác và chính xác nhất hiện có trong thị trường ngách của bạn.

Đặt lịch tư vấn trực tiếp với chúng tôi ngay hôm nay để tăng tốc chiến lược dữ liệu đào tạo AI của bạn.

Xã hội Chia sẻ

Chia sẻ trên facebook
Chia sẻ trên twitter
Chia sẻ trên linkin
Chia sẻ trên email
Chia sẻ trên whatsapp