البيانات السيئة في الذكاء الاصطناعي

كيف تؤثر البيانات السيئة على طموحاتك في تنفيذ الذكاء الاصطناعي؟

عند التعامل مع الذكاء الاصطناعي (AI) ، في بعض الأحيان نتعرف فقط على كفاءة ودقة نظام اتخاذ القرار. لقد فشلنا في تحديد الصعوبات التي لا توصف لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في الطرف الآخر من الطيف. نتيجة لذلك ، تستثمر الشركات كثيرًا في طموحاتها وينتهي بها الأمر بعائد استثمار مخيب. للأسف ، هذا هو السيناريو الذي تواجهه العديد من الشركات عند المرور بعملية تطبيق الذكاء الاصطناعي.

بعد مراجعة أسباب ضعف عائد الاستثمار ، بما في ذلك أنظمة الذكاء الاصطناعي غير الفعالة ، أو تأخر إطلاق المنتجات ، أو أي أوجه قصور أخرى تتعلق بتطبيق الذكاء الاصطناعي ، فإن العامل المشترك الذي يتم الكشف عنه عادة ما يكون البيانات السيئة.

يمكن لعلماء البيانات فقط فعل الكثير. إذا تم تزويدهم بمجموعات بيانات غير كافية ، فلن يستعيدوا أي معلومات مفيدة. في كثير من الأحيان ، يتعين عليهم العمل مع البيانات غير القابلة للاستخدام أو غير الدقيقة أو غير ذات الصلة أو كل ما سبق. تصبح تكلفة البيانات السيئة واضحة ماليًا وتقنيًا بمجرد أن يتم تنفيذ المعلومات في المشروع.

ووفقا ل مسح بواسطة TechRepublic التي ركزت على إدارة الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة ، تسببت البيانات السيئة في إساءة تقدير الطلب بنسبة 59٪ من الشركات المشاركة. كما أن 26٪ من المبحوثين انتهوا باستهداف الآفاق الخاطئة.

سوف يستكشف هذا المنشور عواقب البيانات السيئة وكيف يمكنك تجنب إهدار الموارد وتوليد عائد استثمار كبير من مرحلة تدريب الذكاء الاصطناعي.

هيا بنا نبدأ.
ما هي البيانات السيئة؟

ما هي البيانات السيئة؟

Garbage in Garbage Out هو البروتوكول الذي تتبعه أنظمة التعلم الآلي. إذا قمت بإدخال بيانات سيئة في وحدة ML لأغراض التدريب ، فسيؤدي ذلك إلى نتائج سيئة. يؤدي إدخال بيانات منخفضة الجودة إلى نظامك إلى تعريض منتجك أو خدمتك لخطر التعرض للعيوب. لفهم مفهوم البيانات السيئة بشكل أكبر ، فيما يلي ثلاثة أمثلة شائعة:

  • أي بيانات غير صحيحة - على سبيل المثال ، أرقام الهواتف بدلاً من عناوين البريد الإلكتروني
  • بيانات ناقصة أو مفقودة - في حالة غياب القيم الأساسية ، لن تكون البيانات مفيدة
  • البيانات المتحيزة - تتعرض سلامة البيانات ونتائجها للخطر بسبب التحيز الطوعي أو غير الطوعي

في معظم الأحيان ، تكون البيانات التي يقدمها المحللون لتدريب وحدات الذكاء الاصطناعي غير مجدية. عادة ، يوجد واحد على الأقل من الأمثلة المذكورة أعلاه. يجبر العمل باستخدام المعلومات غير الدقيقة علماء البيانات على قضاء وقتهم الثمين في تنظيف البيانات بدلاً من تحليلها أو تدريب أنظمتهم.

دعنا نناقش متطلبات بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي اليوم.

حالة علم البيانات والتحليلات تقرير يكشف أن ما يقرب من 24٪ من علماء البيانات يقضون ما يصل إلى 20 ساعة من وقتهم في البحث عن البيانات وإعدادها. ووجدت الدراسة أيضًا أن 22٪ إضافية أمضوا 10-19 ساعة في التعامل مع البيانات السيئة بدلاً من استخدام خبراتهم لبناء أنظمة أكثر كفاءة.

الآن بعد أن تمكنا من التعرف على البيانات السيئة ، دعنا نناقش كيف يمكن أن تعيق الوصول إلى طموحاتك باستخدام الذكاء الاصطناعي

عواقب البيانات السيئة على عملك

عواقب البيانات السيئة على عملك لشرح مدى البيانات السيئة في أهدافك ، دعنا نعود خطوة إلى الوراء. إذا قضى عالم البيانات ما يصل إلى 80٪ من وقته في تنظيف البيانات ، فإن الإنتاجية تنخفض بشكل كبير (فرديًا وجماعيًا). يتم تخصيص مواردك المالية لفريق مؤهل تأهيلا عاليا يقضي معظم وقته في القيام بأعمال زائدة عن الحاجة.

دع ذلك بالوعة في.

لا يقتصر الأمر على إهدار المال من خلال الدفع إلى محترف مؤهل تأهيلا عاليا للقيام بإدخال البيانات ، ولكن يتم أيضًا تأجيل المدة المطلوبة لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك بسبب نقصها بيانات جيدة (تستغرق مشاريعك وقتًا أطول بنسبة 40٪ لإكمالها). إن إطلاق منتج سريع أمر غير مطروح تمامًا ، مما يمنح منافسيك ميزة تنافسية إذا كانوا يستخدمون علماء البيانات الخاصين بهم بكفاءة.

البيانات السيئة ليست مجرد مضيعة للوقت للتعامل معها. يمكن أن تستنزف الموارد من منظور تقني كذلك. فيما يلي بعض النتائج المهمة:

  • يعد الاحتفاظ بالبيانات السيئة وتخزينها أمرًا مكلفًا من حيث الوقت والتكلفة.
  • البيانات السيئة يمكن أن تستنزف الموارد المالية. تكشف الدراسات أن ما يقرب من 9.7 مليون يتم إهدارها من قبل الشركات التي تتعامل مع بيانات سيئة.
  • إذا كان منتجك النهائي غير دقيق أو بطيء أو غير ذي صلة ، فسوف تفقد مصداقيتك في السوق بسرعة.
  • يمكن أن تمنع البيانات السيئة مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بك لأن معظم الشركات تفشل في التعرف على التأخيرات المرتبطة بتنظيف مجموعات البيانات غير الكافية.

كيف يمكن لأصحاب الأعمال تجنب البيانات السيئة؟

الحل الأكثر منطقية هو الاستعداد. يمكن أن يساعد امتلاك رؤية جيدة ومجموعة من الأهداف لطموحات تنفيذ الذكاء الاصطناعي أصحاب الأعمال على تجنب العديد من المشكلات المتعلقة بالبيانات السيئة. التالي هو أن يكون لديك إستراتيجية معقولة لتفكيك جميع حالات الاستخدام المحتمل مع أنظمة الذكاء الاصطناعي.

بمجرد أن يتم إعداد العمل بشكل صحيح لتنفيذ الذكاء الاصطناعي ، فإن الخطوة التالية هي العمل مع خبير بائع جمع البيانات مثل الخبراء في Shaip ، للحصول على بيانات ذات صلة مصممة خصيصًا لمشروعك والتعليق عليها وتقديمها. في Shaip ، لدينا طريقة عمل رائعة فيما يتعلق بجمع البيانات والتعليقات التوضيحية. بعد أن عملنا مع مئات العملاء في الماضي ، نضمن تلبية معايير جودة البيانات الخاصة بك في كل خطوة من خطوات عملية تنفيذ الذكاء الاصطناعي.

نتبع مقاييس صارمة لتقييم الجودة لتأهيل البيانات التي نجمعها وننفذ إجراءً محكمًا لإدارة البيانات السيئة باستخدام أفضل الممارسات. ستسمح لك أساليبنا بتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك باستخدام البيانات الأكثر دقة ودقة المتاحة في تخصصك.

احجز استشارة فردية معنا اليوم لتسريع إستراتيجية بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي.

شارك الاجتماعية

قد يعجبك أيضاً