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データ品質がAIソリューションに影響を与える5つの方法

60年代初頭にルーツを持つ未来的なコンセプトは、そのゲームを変える瞬間が主流になるだけでなく、避けられないものになるのを待っていました。 はい、私たちはビッグデータの台頭と、これが人工知能(AI)のような非常に複雑な概念を世界的な現象にすることをどのように可能にしたかについて話している。

この事実は、AIが不完全であるか、データとそれを生成、保存、管理する方法がなければ不可能であるというヒントを私たちに与えるはずです。 そして、すべての原則が普遍的であるように、これはAI空間にも当てはまります。 AIモデルがシームレスに機能し、正確でタイムリーで関連性のある結果を提供するには、高品質のデータでトレーニングする必要があります。

ただし、この明確な条件は、あらゆる規模と規模の企業が戦うのが難しいと感じるものです。 AIで解決できる現実の問題に対するアイデアや解決策は不足していませんが、それらのほとんどは紙の上に存在しています(または存在しています)。 それらの実装の実用性に関しては、データの可用性とその質の高さが主要な障壁になります。

したがって、AIスペースに不慣れで、データ品質がAIの結果とソリューションのパフォーマンスにどのように影響するのか疑問に思っている場合は、ここに包括的な記事があります。 ただし、その前に、AIのパフォーマンスを最適化するために品質データが重要である理由を簡単に理解しましょう。

AIパフォーマンスにおける品質データの役割

AIパフォーマンスにおける品質データの役割

  • 質の高いデータは、結果または結果が正確であり、目的または現実の問題を解決することを保証します。
  • 質の高いデータが不足していると、事業主に望ましくない法的および財政的影響をもたらす可能性があります。
  • 高品質のデータは、AIモデルの学習プロセスを一貫して最適化できます。
  • 予測モデルの開発には、高品質のデータが不可欠です。

データ品質がAIソリューションに影響を与える5つの方法

悪いデータ

現在、不良データは、不完全、無関係、または不正確にラベル付けされたデータセットを説明するために使用できる包括的な用語です。 これらのいずれかまたはすべてが切り取られると、最終的にAIモデルが台無しになります。 データの衛生状態はAIトレーニングの範囲における重要な要素であり、AIモデルに不良データを提供すればするほど、それらは無駄になります。

不良データの影響を簡単に把握するために、数十年の顧客データとビジネスデータを所有しているにもかかわらず、いくつかの大規模な組織がAIモデルを最大限に活用できなかったことを理解してください。 理由–そのほとんどは悪いデータでした。

今日は、AIトレーニングデータの要件について説明しましょう。

データバイアス

悪いデータとそのサブコンセプトとは別に、バイアスと呼ばれる別の厄介な懸念があります。 これは、世界中の企業や企業が取り組み、修正するのに苦労していることです。 簡単に言えば、データバイアスは、特定の信念、イデオロギー、セグメント、人口統計、またはその他の抽象的な概念に対するデータセットの自然な傾向です。

データの偏りは、AIプロジェクト、そして最終的には多くの点でビジネスにとって危険です。 偏ったデータでトレーニングされたAIモデルは、社会の特定の要素、エンティティ、または層に有利または不利な結果を吐き出す可能性があります。

また、データの偏りはほとんどが非自発的であり、人間の生来の信念、イデオロギー、傾向、および理解に起因します。 このため、データバイアスは、データ収集、アルゴリズム開発、モデルトレーニングなど、AIトレーニングのあらゆるフェーズに浸透する可能性があります。 専任の専門家を配置するか、品質保証の専門家のチームを採用することで、システムからのデータの偏りを軽減できます。

データ量

これにはXNUMXつの側面があります。

  • 大量のデータがある
  • そして、データがほとんどない

どちらもAIモデルの品質に影響します。 大量のデータがあることは良いことのように見えるかもしれませんが、そうではないことがわかります。 大量のデータを生成すると、そのほとんどが重要でない、無関係、または不完全なデータになってしまいます。 一方、データが非常に少ないと、教師なし学習モデルが非常に少ないデータセットで適切に機能できないため、AIトレーニングプロセスが無効になります。

統計によると、世界中の企業の75%が、ビジネス向けのAIモデルの開発と展開を目指していますが、適切な種類と量のデータが利用できないため、それを実現できるのは15%にすぎません。 したがって、AIプロジェクトに最適な量のデータを確保するための最も理想的な方法は、ソーシングプロセスを外部委託することです。

サイロに存在するデータ

サイロに存在するデータ それで、十分な量のデータがある場合、私の問題は解決されますか?

答えは、状況によって異なります。そのため、データと呼ばれるものを明らかにするのに最適な時期です。 サイロ。 孤立した場所や当局に存在するデータは、データがないのと同じくらい悪いものです。 つまり、AIトレーニングデータには、すべての利害関係者が簡単にアクセスできる必要があります。 相互運用性またはデータセットへのアクセスの欠如は、結果の質の低下またはさらに悪いことに、トレーニングプロセスを開始するための不十分な量をもたらします。

データ注釈の懸念

データ注釈 AIモデル開発のフェーズであり、マシンとその電源アルゴリズムに、何が供給されているかを理解するように指示します。 マシンは、オンかオフかに関係なく、ボックスです。 脳に似た機能を植え付けるために、アルゴリズムが開発され、展開されています。 ただし、これらのアルゴリズムが適切に機能するには、データ注釈を介したメタ情報の形式のニューロンがトリガーされ、アルゴリズムに送信される必要があります。 それはまさに、マシンが何を見て、アクセスし、処理しなければならないか、そしてそもそも何をしなければならないかを理解し始めるときです。

注釈が不十分なデータセットは、マシンを真実から逸脱させ、歪んだ結果を提供するようにプッシュする可能性があります。 間違ったデータラベリングモデルは、データの収集、クリーニング、コンパイルなどの以前のすべてのプロセスを、マシンにデータセットを誤って処理させることによって無関係にします。 したがって、データに専門家やSMEが注釈を付け、彼らが何をしているのかを知っていることを確認するために、最適な注意を払う必要があります。

アップラッピング

AIモデルをスムーズに機能させるために、高品質のデータが重要であることを改めて表明することはできません。 したがって、AIを活用したソリューションを開発している場合は、必要な時間を取って、これらのインスタンスを運用から排除する作業を行ってください。 データベンダーや専門家と協力し、AIモデルが高品質のデータによってのみトレーニングされるようにするために必要なことは何でもします。

Good luck!

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