在處理人工智能（AI）時，有時我們只認可決策系統的效率和準確性。 我們未能在光譜的另一端識別 AI 實施的無盡掙扎。 結果，公司在其雄心壯誌上投資過多，最終導致投資回報率低下。 可悲的是，這是許多公司在執行 AI 實施過程時遇到的情況。
在審查了 ROI 不佳的原因後，包括低效的 AI 系統、延遲的產品發布或任何其他與 AI 實施相關的缺陷，暴露的常見因素通常是不良數據。
數據科學家只能做這麼多。 如果他們看到的數據集不足，他們將無法恢復任何有用的信息。 通常，他們必須處理不可用、不准確、不相關或以上所有情況的數據。 一旦信息必須在項目中實施，不良數據的成本在財務和技術上很快就會顯現出來。
根據一個 調查 由專注於管理 AI 和 ML 的 TechRepublic，不良數據導致 59% 的參與企業誤判了需求。 此外，26% 的受訪者最終瞄準了錯誤的潛在客戶。
這篇文章將探討不良數據的後果以及如何避免浪費資源並從 AI 訓練階段產生顯著的投資回報率。
讓我們開始吧。
什麼是壞數據？
Garbage in Garbage Out 是機器學習系統遵循的協議。 如果出於訓練目的將錯誤數據輸入到 ML 模塊中，則會產生糟糕的結果。 將低質量數據輸入您的系統會使您的產品或服務面臨出現缺陷的風險。 為了進一步理解壞數據的概念，下面是三個常見的例子：
- 任何不正確的數據——例如，電話號碼代替電子郵件地址
- 不完整或缺失的數據——如果缺少關鍵值，則數據沒有用
- 有偏見的數據 - 由於自願或非自願的偏見，數據及其結果的完整性受到損害
大多數情況下，向分析師提供的用於訓練 AI 模塊的數據是無用的。 通常，至少存在上述示例之一。 處理不准確的信息會迫使數據科學家花費寶貴的時間來清理數據，而不是分析數據或訓練他們的系統。
數據科學和分析的狀態 report 顯示近 24% 的數據科學家花費了長達 20 小時的時間來搜索和準備數據。 該研究還發現，另外 22% 的人花費了 10-19 個小時來處理不良數據，而不是利用他們的專業知識來構建更高效的系統。
現在我們可以識別不良數據，讓我們討論一下它如何阻礙您通過 AI 實現雄心。
不良數據對您業務的影響
為了解釋不良數據對您的目標的影響程度，讓我們退後一步。 如果數據科學家花費多達 80% 的時間來清理數據，那么生產力（無論是個人還是集體）都會急劇下降。 您的財務資源被分配給一支高素質的團隊，大部分時間都在做多餘的工作。
讓那個 水槽 英寸
聘請高素質的專業人員進行數據錄入不僅是在浪費金錢，而且由於缺乏 質量數據 （您的項目需要多花 40% 的時間才能完成）。 提供快速的產品發布完全是不可能的，如果您的競爭對手有效地利用他們的數據科學家，那麼他們將獲得競爭優勢。
處理壞數據不僅耗時。 它也可以從技術角度消耗資源。 以下是一些重要的後果：
- 維護和存儲壞數據在時間和成本方面是昂貴的。
- 糟糕的數據會耗盡財務資源。 研究表明，處理不良數據的企業浪費了近 9.7 萬。
- 如果您的最終產品不准確、緩慢或不相關，您將很快失去市場信譽。
- 糟糕的數據會阻礙您的 AI 項目，因為大多數公司未能認識到與清理不足的數據集相關的延遲。
企業主如何避免不良數據？
最合乎邏輯的解決方案是做好準備。 為您的 AI 實施抱負制定良好的願景和目標可以幫助企業主避免許多與不良數據相關的問題。 接下來是製定一個明智的策略來分解 AI 系統的所有可能用例。
一旦企業為 AI 實施做好了正確的準備，下一步就是與經驗豐富的人員合作。 數據收集供應商 像 Shaip 的專家一樣，為您的項目獲取、註釋和提供高質量的相關數據。 在 Shaip，我們在數據收集和註釋方面擁有令人難以置信的工作方式。 過去與數百個客戶合作過，我們確保在 AI 實施過程的每一步都滿足您的數據質量標準。
我們遵循嚴格的質量評估指標來驗證我們收集的數據，並使用最佳實踐實施嚴密的不良數據管理程序。 我們的方法將使您能夠使用您的細分市場中可用的最精確和準確的數據來訓練您的 AI 系統。
立即與我們預訂一對一諮詢，以加快您的 AI 訓練數據策略。