Wrth ddelio â deallusrwydd artiffisial (AI), weithiau dim ond effeithlonrwydd a chywirdeb y system benderfynu yr ydym yn ei gydnabod. Rydym yn methu â nodi brwydrau di-feth gweithrediadau AI ar ben arall y sbectrwm. O ganlyniad, mae cwmnïau'n buddsoddi gormod yn eu huchelgeisiau ac yn y pen draw gyda ROI llethol. Yn anffodus, mae hon yn senario y mae llawer o gwmnïau'n ei brofi wrth fynd trwy'r broses o weithredu AI.
Ar ôl adolygu achosion ROI gwael, gan gynnwys systemau AI aneffeithlon, oedi wrth lansio cynnyrch, neu unrhyw ddiffygion eraill o ran gweithredu AI, y ffactor cyffredin sy'n agored fel arfer yw data gwael.
Dim ond cymaint y gall gwyddonwyr data ei wneud. Os cyflwynir setiau data annigonol iddynt, ni fyddant yn adfer unrhyw wybodaeth ddefnyddiol. Yn aml, mae'n rhaid iddynt weithio gyda data na ellir ei ddefnyddio, yn anghywir, yn amherthnasol neu'r cyfan o'r uchod. Yn fuan iawn daw cost data gwael yn amlwg yn ariannol ac yn dechnegol unwaith y bydd yn rhaid gweithredu'r wybodaeth mewn prosiect.
Yn ôl arolwg gan TechRepublic a ganolbwyntiodd ar reoli AI a ML, achosodd data gwael i 59% o'r mentrau a gymerodd ran gamgyfrifo'r galw. Yn ogystal, targedodd 26% o'r ymatebwyr dargedu'r rhagolygon anghywir.
Bydd y swydd hon yn archwilio canlyniadau data gwael a sut y gallwch osgoi gwastraffu adnoddau a chynhyrchu ROI arwyddocaol o'ch cyfnod hyfforddi AI.
Dewch inni ddechrau.
Beth yw data gwael?
Sbwriel yn Garbage Out yw'r protocol a ddilynir gan systemau dysgu peiriannau. Os ydych chi'n bwydo data gwael i'ch modiwl ML at ddibenion hyfforddi, bydd yn sicrhau canlyniadau gwael. Mae mewnbynnu data o ansawdd isel yn eich system yn peryglu eich cynnyrch neu wasanaeth o fod yn ddiffygiol. I ddeall ymhellach y cysyniad o ddata gwael, isod mae tair enghraifft gyffredin:
- Unrhyw ddata sy'n anghywir - er enghraifft, rhifau ffôn yn lle cyfeiriadau e-bost
- Data anghyflawn neu ar goll - os yw gwerthoedd hanfodol yn absennol, nid yw'r data'n ddefnyddiol
- Data Rhagfarnllyd - mae cyfanrwydd y data a'i ganlyniadau yn cael eu peryglu oherwydd rhagfarn wirfoddol neu anwirfoddol
Y rhan fwyaf o'r amser, mae'r data y cyflwynir dadansoddwyr iddo i hyfforddi modiwlau AI yn ddiwerth. Fel arfer, mae o leiaf un o'r enghreifftiau uchod yn bodoli. Mae gweithio gyda gwybodaeth anghywir yn gorfodi gwyddonwyr data i dreulio eu hamser gwerthfawr yn glanhau data yn lle ei ddadansoddi neu hyfforddi eu systemau.
Cyflwr Gwyddor Data a Dadansoddeg adrodd yn datgelu bod bron i 24% o wyddonwyr data yn treulio hyd at 20 awr o'u hamser yn chwilio a pharatoi data. Canfu’r astudiaeth hefyd fod 22% ychwanegol wedi treulio 10-19 awr yn delio â data gwael yn lle defnyddio eu harbenigedd i adeiladu systemau mwy effeithlon.
Nawr ein bod yn gallu adnabod data gwael, gadewch i ni drafod sut y gall fynd yn y ffordd o gyrraedd eich uchelgeisiau gydag AI.
Canlyniadau Data Gwael ar Eich Busnes
I egluro i ba raddau y mae data gwael ar eich nodau, gadewch i ni gymryd cam yn ôl. Os yw gwyddonydd data yn treulio hyd at 80% o'i amser yn glanhau data, mae cynhyrchiant yn gostwng yn ddramatig (yn unigol ac ar y cyd). Mae eich adnoddau ariannol yn cael eu dyrannu i dîm cymwys iawn sy'n treulio'r rhan fwyaf o'i amser yn gwneud gwaith diangen.
Gadewch hynny sinc i mewn
Nid yn unig ydych chi'n gwastraffu arian trwy dalu gweithiwr proffesiynol cymwys iawn i fewnbynnu data, ond mae'r hyd sy'n ofynnol i hyfforddi'ch systemau AI hefyd yn cael ei ohirio oherwydd y diffyg data o ansawdd (mae eich prosiectau'n cymryd 40% yn fwy o amser i'w cwblhau). Mae cyflwyno lansiad cynnyrch cyflym yn llwyr oddi ar y bwrdd, gan roi mantais gystadleuol i'ch cystadleuaeth os ydynt yn defnyddio eu gwyddonwyr data yn effeithlon.
Nid yw data gwael yn cymryd llawer o amser i ddelio ag ef yn unig. Gall ddraenio adnoddau o safbwynt technegol hefyd. Isod mae rhai canlyniadau arwyddocaol:
- Mae cynnal a storio data gwael yn ddrud o ran amser a chost.
- Gall data gwael ddraenio adnoddau ariannol. Mae astudiaethau'n datgelu bod busnesau sy'n delio â data gwael yn gwastraffu bron i 9.7mn.
- Os yw'ch cynnyrch terfynol yn anghywir, yn araf neu'n amherthnasol, byddwch yn colli hygrededd yn y farchnad yn gyflym.
- Gall data gwael rwystro'ch prosiectau AI oherwydd mae'r rhan fwyaf o gwmnïau'n methu â chydnabod yr oedi sy'n gysylltiedig â glanhau setiau data annigonol.
Sut all Perchnogion Busnes Osgoi Data Gwael?
Yr ateb mwyaf rhesymegol yw cael ei baratoi. Gall bod â gweledigaeth dda a set o nodau ar gyfer eich uchelgeisiau gweithredu AI helpu perchnogion busnes i osgoi llawer o faterion sy'n ymwneud â data gwael. Nesaf yw cael strategaeth synhwyrol i ddadelfennu pob achos sy'n defnyddio systemau AI yn ôl pob tebyg.
Unwaith y bydd y busnes wedi'i baratoi'n gywir ar gyfer gweithredu AI, y cam nesaf yw gweithio gyda rhywun profiadol gwerthwr casglu data fel arbenigwyr yn Shaip, i ddod o hyd i ddata perthnasol o ansawdd wedi'i deilwra ar gyfer eich prosiect, ei anodi a'i gyflenwi. Yn Shaip, mae gennym modus operandi anhygoel o ran casglu ac anodi data. Ar ôl gweithio gyda channoedd o gleientiaid yn y gorffennol, rydym yn sicrhau bod eich safonau ansawdd data yn cael eu cwrdd ar bob cam o'r broses weithredu AI.
Rydym yn dilyn metrigau asesu ansawdd llym i gymhwyso'r data a gasglwn ac yn gweithredu gweithdrefn rheoli data gwael aerglos gan ddefnyddio arferion gorau. Bydd ein dulliau yn caniatáu ichi hyfforddi'ch systemau AI gyda'r data mwyaf manwl gywir a chywir sydd ar gael yn eich arbenigol.
Archebwch ymgynghoriad un i un gyda ni heddiw ar gyfer cyflymu eich strategaeth data hyfforddiant AI.