一個起源於 60 年代初的未來主義概念一直在等待那個改變遊戲規則的時刻不僅成為主流而且不可避免。 是的，我們正在談論大數據的興起以及它如何使像人工智能 (AI) 這樣高度複雜的概念成為一種全球現象。
這個事實應該給我們暗示，如果沒有數據以及生成、存儲和管理數據的方法，人工智能是不完整的，或者說不可能的。 就像所有原則都是通用的，這在人工智能領域也是如此。 為了讓 AI 模型無縫運行並提供準確、及時和相關的結果，必須使用高質量的數據對其進行訓練。
然而，這種決定性條件是各種規模和規模的公司都難以應對的。 雖然人工智能可以解決的現實世界問題的想法和解決方案並不缺乏，但其中大多數已經（或已經存在）紙上談兵。 當談到其實施的實用性時，數據的可用性和良好的質量成為主要障礙。
因此，如果您是 AI 領域的新手，並且想知道數據質量如何影響 AI 結果和解決方案的性能，這裡有一篇全面的文章。 但在此之前，讓我們快速了解為什麼質量數據對於優化 AI 性能很重要。
質量數據在 AI 性能中的作用
- 高質量的數據可確保結果或結果準確無誤，並能解決某個目的或現實世界中的問題。
- 缺乏高質量數據可能會給企業主帶來不良的法律和財務後果。
- 高質量的數據可以持續優化 AI 模型的學習過程。
- 對於預測模型的開發，高質量的數據是不可避免的。
數據質量影響 AI 解決方案的 5 種方式
壞數據
現在，不良數據是一個總稱，可用於描述不完整、不相關或標記不准確的數據集。 任何或所有這些的出現最終都會破壞 AI 模型。 數據衛生是 AI 訓練範圍內的一個關鍵因素，您向 AI 模型提供的不良數據越多，它們就越無效。
為了讓您快速了解不良數據的影響，請了解一些大型組織儘管擁有數十年的客戶和業務數據，但仍無法充分利用 AI 模型。 原因——大部分是壞數據。
數據偏差
除了不良數據及其子概念之外，還存在另一個令人擔憂的問題，稱為偏見。 這是世界各地的公司和企業都在努力解決和解決的問題。 簡單來說，數據偏差是數據集對特定信仰、意識形態、細分、人口統計或其他抽象概念的自然傾向。
數據偏差對您的 AI 項目以及最終在很多方面的業務都是有害的。 用有偏見的數據訓練的 AI 模型可能會產生對社會的某些元素、實體或階層有利或不利的結果。
此外，數據偏差大多是非自願的，源於人類與生俱來的信念、意識形態、傾向和理解。 因此，數據偏差可能會滲透到 AI 訓練的任何階段，例如數據收集、算法開發、模型訓練等。 擁有專門的專家或招聘質量保證專業人員團隊可以幫助您減少系統中的數據偏差。
數據量
這有兩個方面：
- 擁有海量數據
- 而且數據很少
兩者都會影響 AI 模型的質量。 雖然看起來擁有大量數據是一件好事，但事實證明並非如此。 當您生成大量數據時，大部分數據最終都變得無關緊要、不相關或不完整——壞數據。 另一方面，數據很少會使 AI 訓練過程無效，因為無監督學習模型無法在數據集很少的情況下正常運行。
統計數據顯示，儘管全球 75% 的企業旨在為其業務開發和部署 AI 模型，但由於缺乏正確類型和數量的數據的可用性，只有 15% 的企業能夠做到這一點。 因此，確保 AI 項目獲得最佳數據量的最理想方法是外包採購流程。
筒倉中的數據
那麼，如果我有足夠的數據量，我的問題是否解決了？
嗯，答案是，這取決於，這就是為什麼現在是揭示所謂數據的最佳時機 筒倉. 存在於偏遠地區或當局的數據與沒有數據一樣糟糕。 這意味著，所有利益相關者都必須可以輕鬆訪問您的 AI 訓練數據。 缺乏互操作性或對數據集的訪問會導致結果質量不佳或更糟，不足以啟動訓練過程。
數據註釋問題
數據標註 是人工智能模型開發的那個階段，它指示機器及其強大的算法來理解提供給它們的東西。 機器是一個盒子，不管它是開還是關。 為了灌輸類似於大腦的功能，需要開發和部署算法。 但是為了讓這些算法正常運行，需要通過數據註釋以元信息形式的神經元被觸發並傳輸給算法。 這正是機器開始了解他們必須看到、訪問和處理的內容以及他們首先必須做的事情的時候。
註釋不佳的數據集會使機器偏離真實情況，並促使它們提供有偏差的結果。 錯誤的數據標註模型還會迫使機器錯誤地處理數據集，從而使之前的所有過程（例如數據收集、清理和編譯）變得無關緊要。 因此，必須採取最佳措施以確保數據由知道自己在做什麼的專家或中小企業進行註釋。
結束語
我們無法重申高質量數據對於 AI 模型順利運行的重要性。 因此，如果您正在開發 AI 驅動的解決方案，請抽出必要的時間努力從您的運營中消除這些實例。 與數據供應商、專家合作，盡一切努力確保您的 AI 模型只接受高質量數據的訓練。
祝你好運！
