人工知能（AI）を扱うとき、意思決定システムの効率と正確さしか認識しないことがあります。 スペクトルの反対側でのAI実装の計り知れない闘争を特定することはできません。 その結果、企業は野心に投資しすぎて、圧倒的なROIを達成することになります。 悲しいことに、これは多くの企業がAI実装のプロセスを経るときに経験するシナリオです。
非効率的なAIシステム、製品の発売の遅れ、またはAIの実装に関するその他の欠点など、ROIの低下の原因を検討した後、公開される一般的な要因は通常、不良データです。
データサイエンティストはそれだけのことしかできません。 不十分なデータセットが提示された場合、有用な情報は回復されません。 多くの場合、使用できない、不正確な、無関係な、または上記のすべてのデータを処理する必要があります。 情報をプロジェクトに実装する必要があると、不良データのコストは経済的および技術的にすぐに明らかになります。
によると、 調査 AIとMLの管理に焦点を当てたTechRepublicによると、悪いデータにより、参加企業の59％が需要を誤って計算していました。 さらに、回答者の26％が間違った見込み客をターゲットにすることになりました。
この投稿では、不良データの結果と、リソースの浪費を回避し、AIトレーニングフェーズから大幅なROIを生成する方法について説明します。
始めましょう。
悪いデータとは何ですか？
Garbage in Garbage Outは、機械学習システムが従うプロトコルです。 トレーニング目的でMLモジュールに不良データをフィードすると、不良な結果が得られます。 低品質のデータをシステムに入力すると、製品またはサービスに欠陥が生じるリスクがあります。 不良データの概念をさらに理解するために、以下にXNUMXつの一般的な例を示します。
- 正しくないデータ-たとえば、電子メールアドレスの代わりに電話番号
- 不完全または欠落しているデータ–重要な値がない場合、データは役に立ちません
- 偏ったデータ–自発的または非自発的な偏見のために、データとその結果の整合性が損なわれます
ほとんどの場合、AIモジュールをトレーニングするためにアナリストに提示されるデータは役に立ちません。 通常、上記の例の少なくともXNUMXつが存在します。 不正確な情報を扱うと、データサイエンティストは、データを分析したりシステムをトレーニングしたりする代わりに、貴重な時間をデータのクリーニングに費やすことになります。
データサイエンスと分析の現状 レポート データサイエンティストの24％近くが、データの検索と準備に最大20時間費やしていることを明らかにしています。 この調査では、さらに22％が、専門知識を利用してより効率的なシステムを構築する代わりに、不良データの処理に10〜19時間を費やしていることもわかりました。
悪いデータを認識できるようになったので、AIで野心に到達するのをどのように妨げることができるかについて説明しましょう。
あなたのビジネスにおける悪いデータの結果
悪いデータがあなたの目標にどの程度あるかを説明するために、一歩後退しましょう。 データサイエンティストがデータのクリーニングに最大80％の時間を費やすと、生産性は劇的に低下します（個別および集合の両方で）。 あなたの財源は、ほとんどの時間を冗長な仕事に費やしている優秀なチームに割り当てられています。
それをしましょう シンク インチ
高度な資格を持つ専門家にデータ入力を行うことでお金を浪費しているだけでなく、AIシステムのトレーニングに必要な期間も不足しているため延期されています 品質データ （プロジェクトの完了には40％多くの時間がかかります）。 製品の迅速な発売を実現することは完全にテーブルから外れており、データサイエンティストを効率的に活用すれば、競争上の優位性を得ることができます。
悪いデータは、処理に時間がかかるだけではありません。 技術的な観点からもリソースを浪費する可能性があります。 以下はいくつかの重要な結果です。
- 不良データの維持と保存には、時間とコストの面でコストがかかります。
- 悪いデータは財源を浪費する可能性があります。 調査によると、不良データを扱う企業は9.7万近くを浪費しています。
- 最終製品が不正確、遅い、または無関係である場合、市場での信頼性がすぐに失われます。
- ほとんどの企業は不適切なデータセットのクリーニングに関連する遅延を認識できないため、悪いデータはAIプロジェクトを阻害する可能性があります。
事業主はどのようにして悪いデータを回避できますか？
最も論理的な解決策は準備することです。 AI実装の野心に対して優れたビジョンと一連の目標を設定することで、ビジネスオーナーは不良データに関連する多くの問題を回避できます。 次は、AIシステムのおそらくすべてのユースケースを分解するための賢明な戦略を持つことです。
ビジネスがAI実装のために正しく準備されたら、次のステップは経験豊富な人と協力することです データ収集ベンダー Shaipの専門家のように、プロジェクトに合わせて調整された品質の関連データを調達、注釈付け、提供します。 Shaipには、データ収集と注釈に関する驚くべき手口があります。 過去に何百ものクライアントと協力してきたことで、AI実装プロセスのすべてのステップでデータ品質基準が満たされていることを確認します。
厳格な品質評価指標に従って、収集したデータを認定し、ベストプラクティスを使用して気密な不良データ管理手順を実装します。 私たちの方法では、ニッチで利用可能な最も正確で正確なデータを使用してAIシステムをトレーニングできます。
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