人工智能中的坏数据

不良数据如何影响您的 AI 实施目标?

在处理人工智能(AI)时,有时我们只认可决策系统的效率和准确性。 我们未能在光谱的另一端识别 AI 实施的无尽挣扎。 结果,公司在其雄心壮志上投资过多,最终导致投资回报率低下。 可悲的是,这是许多公司在执行 AI 实施过程时遇到的情况。

在审查了投资回报率不佳的原因后,包括低效的 AI 系统、延迟的产品发布或任何其他与 AI 实施相关的缺陷,暴露的常见因素通常是不良数据。

数据科学家只能做这么多。 如果他们看到的数据集不足,他们将无法恢复任何有用的信息。 通常,他们必须处理不可用、不准确、不相关或以上所有情况的数据。 一旦信息必须在项目中实施,不良数据的成本在财务和技术上很快就会显现出来。

根据一个  由专注于管理 AI 和 ML 的 TechRepublic,不良数据导致 59% 的参与企业误判了需求。 此外,26% 的受访者最终瞄准了错误的潜在客户。

这篇文章将探讨不良数据的后果以及如何避免浪费资源并从 AI 训练阶段产生显着的投资回报率。

让我们开始吧。
什么是坏数据?

什么是坏数据?

Garbage in Garbage Out 是机器学习系统遵循的协议。 如果出于训练目的将错误数据输入到 ML 模块中,则会产生糟糕的结果。 将低质量数据输入您的系统会使您的产品或服务面临出现缺陷的风险。 为了进一步理解坏数据的概念,下面是三个常见的例子:

  • 任何不正确的数据——例如,电话号码代替电子邮件地址
  • 不完整或缺失的数据——如果缺少关键值,则数据没有用
  • 有偏见的数据 - 由于自愿或非自愿的偏见,数据及其结果的完整性受到损害

大多数情况下,向分析师提供的用于训练 AI 模块的数据是无用的。 通常,至少存在上述示例之一。 处理不准确的信息会迫使数据科学家花费宝贵的时间来清理数据,而不是分析数据或训练他们的系统。

让我们今天讨论一下您的 AI 训练数据需求。

数据科学和分析的现状 报告 显示近 24% 的数据科学家花费了长达 20 小时的时间来搜索和准备数据。 该研究还发现,另外 22% 的人花费了 10-19 个小时处理不良数据,而不是利用他们的专业知识来构建更高效的系统。

现在我们可以识别不良数据,让我们讨论一下它如何阻碍您通过 AI 实现雄心。

不良数据对您业务的影响

不良数据对您业务的影响 为了解释不良数据对您的目标的影响程度,让我们退后一步。 如果数据科学家花费多达 80% 的时间来清理数据,那么生产力(无论是个人还是集体)都会急剧下降。 您的财务资源被分配给一支高素质的团队,大部分时间都在做多余的工作。

让那个 水槽 英寸

聘请高素质的专业人员进行数据录入不仅是在浪费金钱,而且由于缺乏 质量数据 (您的项目需要多花 40% 的时间来完成)。 提供快速的产品发布是完全不可能的,如果您的竞争对手有效地利用他们的数据科学家,那么他们将获得竞争优势。

处理坏数据不仅耗时。 它也可以从技术角度消耗资源。 以下是一些重要的后果:

  • 维护和存储坏数据在时间和成本方面是昂贵的。
  • 糟糕的数据会耗尽财务资源。 研究表明,处理不良数据的企业浪费了近 9.7 万。
  • 如果您的最终产品不准确、缓慢或不相关,您将很快失去市场信誉。
  • 糟糕的数据会阻碍您的 AI 项目,因为大多数公司未能认识到与清理不适当的数据集相关的延迟。

企业主如何避免不良数据?

最合乎逻辑的解决方案是做好准备。 为您的 AI 实施抱负制定良好的愿景和目标可以帮助企业主避免许多与不良数据相关的问题。 接下来是制定一个明智的策略来分解 AI 系统的所有可能用例。

一旦企业为 AI 实施做好了正确的准备,下一步就是与经验丰富的人员合作。 数据收集供应商 像 Shaip 的专家一样,为您的项目获取、注释和提供高质量的相关数据。 在 Shaip,我们在数据收集和注释方面拥有令人难以置信的工作方式。 过去与数百个客户合作过,我们确保在 AI 实施过程的每一步都满足您的数据质量标准。

我们遵循严格的质量评估指标来验证我们收集的数据,并使用最佳实践实施严密的不良数据管理程序。 我们的方法将使您能够使用您的细分市场中可用的最精确和准确的数据来训练您的 AI 系统。

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