一个起源于 60 年代初的未来主义概念一直在等待那个改变游戏规则的时刻不仅成为主流而且不可避免。 是的，我们正在谈论大数据的兴起以及它如何使像人工智能 (AI) 这样高度复杂的概念成为一种全球现象。
这个事实应该给我们暗示，如果没有数据以及生成、存储和管理数据的方法，人工智能是不完整的，或者说不可能的。 就像所有原则都是通用的，这在人工智能领域也是如此。 为了让 AI 模型无缝运行并提供准确、及时和相关的结果，必须使用高质量的数据对其进行训练。
然而，这种决定性条件是各种规模和规模的公司都难以应对的。 虽然人工智能可以解决的现实世界问题的想法和解决方案并不缺乏，但其中大多数已经（或已经存在）纸上谈兵。 当谈到其实施的实用性时，数据的可用性和良好的质量成为主要障碍。
因此，如果您是 AI 领域的新手，并且想知道数据质量如何影响 AI 结果和解决方案的性能，这里有一篇全面的文章。 但在此之前，让我们快速了解为什么质量数据对于优化 AI 性能很重要。
质量数据在 AI 性能中的作用
- 高质量的数据可确保结果或结果准确无误，并能解决某个目的或现实世界中的问题。
- 缺乏高质量数据可能会给企业主带来不良的法律和财务后果。
- 高质量的数据可以持续优化 AI 模型的学习过程。
- 对于预测模型的开发，高质量的数据是不可避免的。
数据质量影响 AI 解决方案的 5 种方式
坏数据
现在，不良数据是一个总称，可用于描述不完整、不相关或标记不准确的数据集。 任何或所有这些的出现最终都会破坏 AI 模型。 数据卫生是 AI 训练范围中的一个关键因素，您向 AI 模型提供的不良数据越多，它们就越无效。
为了让您快速了解不良数据的影响，请了解一些大型组织尽管拥有数十年的客户和业务数据，但仍无法充分利用 AI 模型。 原因——大部分是坏数据。
数据偏差
除了不良数据及其子概念之外，还存在另一个令人担忧的问题，称为偏见。 这是世界各地的公司和企业都在努力解决和解决的问题。 简单来说，数据偏差是数据集对特定信仰、意识形态、细分、人口统计或其他抽象概念的自然倾向。
数据偏差对您的 AI 项目以及最终在很多方面的业务都是有害的。 用有偏见的数据训练的 AI 模型可能会产生对社会的某些元素、实体或阶层有利或不利的结果。
此外，数据偏差大多是非自愿的，源于人类与生俱来的信念、意识形态、倾向和理解。 因此，数据偏差可能会渗透到 AI 训练的任何阶段，例如数据收集、算法开发、模型训练等。 拥有专门的专家或招聘质量保证专业人员团队可以帮助您减少系统中的数据偏差。
数据量
这有两个方面：
- 拥有海量数据
- 而且数据很少
两者都会影响 AI 模型的质量。 虽然看起来拥有大量数据是一件好事，但事实证明并非如此。 当您生成大量数据时，大部分数据最终都变得无关紧要、不相关或不完整——坏数据。 另一方面，数据很少会使 AI 训练过程无效，因为无监督学习模型无法在数据集很少的情况下正常运行。
统计数据显示，尽管全球 75% 的企业旨在为其业务开发和部署 AI 模型，但由于缺乏正确类型和数量的数据的可用性，只有 15% 的企业能够做到这一点。 因此，确保 AI 项目获得最佳数据量的最理想方法是外包采购流程。
筒仓中的数据
那么，如果我有足够的数据量，我的问题是否解决了？
嗯，答案是，这取决于，这就是为什么现在是揭示所谓数据的最佳时机 筒仓. 存在于偏远地区或当局的数据与没有数据一样糟糕。 这意味着，您的所有利益相关者都必须可以轻松访问您的 AI 训练数据。 缺乏互操作性或对数据集的访问会导致结果质量差或更糟，不足以启动训练过程。
数据注释问题
数据注释 是人工智能模型开发的那个阶段，它指示机器及其强大的算法来理解提供给它们的东西。 机器是一个盒子，不管它是开还是关。 为了灌输类似于大脑的功能，需要开发和部署算法。 但是为了让这些算法正常运行，需要通过数据注释以元信息形式的神经元被触发并传输给算法。 这正是机器开始了解他们必须看到、访问和处理什么以及他们首先必须做什么的时候。
注释不佳的数据集会使机器偏离真实情况，并促使它们提供有偏差的结果。 错误的数据标记模型还迫使机器错误地处理数据集，从而使之前的所有过程（例如数据收集、清理和编译）变得无关紧要。 因此，必须采取最佳措施以确保数据由知道自己在做什么的专家或中小企业进行注释。
总结
我们无法重申高质量数据对于 AI 模型顺利运行的重要性。 因此，如果您正在开发 AI 驱动的解决方案，请抽出必要的时间努力从您的运营中消除这些实例。 与数据供应商、专家合作，尽一切努力确保您的 AI 模型只接受高质量数据的训练。
祝你好运！
