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데이터 품질이 AI 솔루션에 영향을 미칠 수 있는 5가지 방법

60년대 초반으로 거슬러 올라가는 미래 지향적인 개념은 그 한 번의 판도를 바꾸는 순간이 주류가 될 뿐만 아니라 피할 수 없는 순간이 되기를 기다리고 있습니다. 예, 우리는 빅 데이터의 부상과 이것이 어떻게 인공 지능(AI)과 같은 고도로 복잡한 개념이 세계적인 현상이 되는 것을 가능하게 했는지에 대해 이야기하고 있습니다.

바로 이 사실이 AI가 데이터와 데이터를 생성, 저장 및 관리하는 방법 없이는 불완전하거나 오히려 불가능하다는 힌트를 제공해야 합니다. 모든 원칙이 보편적인 것처럼 이는 AI 분야에서도 마찬가지입니다. AI 모델이 원활하게 작동하고 정확하고 시기적절하며 관련성 있는 결과를 제공하려면 고품질 데이터로 훈련되어야 합니다.

그러나 이러한 결정적인 조건은 모든 규모와 규모의 기업이 해결하기 어려운 것입니다. AI로 해결할 수 있는 실제 문제에 대한 아이디어와 솔루션은 부족하지 않지만 대부분은 종이에 존재(또는 존재)했습니다. 구현의 실용성과 관련하여 데이터의 가용성과 우수한 품질이 주요 장벽이 됩니다.

따라서 AI 분야를 처음 접하고 데이터 품질이 AI 결과와 솔루션 성능에 어떤 영향을 미치는지 궁금하다면 여기 종합적인 글이 있습니다. 그러나 그 전에 최적의 AI 성능을 위해 양질의 데이터가 왜 중요한지 빠르게 이해합시다.

AI 성능에서 품질 데이터의 역할

AI 성능에서 품질 데이터의 역할

  • 양질의 데이터는 결과 또는 결과가 정확하고 목적 또는 실제 문제를 해결하도록 보장합니다.
  • 양질의 데이터가 부족하면 사업주에게 바람직하지 않은 법적 및 재정적 결과를 초래할 수 있습니다.
  • 고품질 데이터는 AI 모델의 학습 프로세스를 일관되게 최적화할 수 있습니다.
  • 예측 모델의 개발을 위해서는 고품질 데이터가 필수적입니다.

데이터 품질이 AI 솔루션에 영향을 미칠 수 있는 5가지 방법

잘못된 데이터

이제 잘못된 데이터는 불완전하거나 관련이 없거나 레이블이 부정확한 데이터 세트를 설명하는 데 사용할 수 있는 포괄적인 용어입니다. 이들 중 일부 또는 전부를 자르면 결국 AI 모델이 손상됩니다. 데이터 위생은 AI 훈련 스펙트럼에서 중요한 요소이며 AI 모델에 잘못된 데이터를 더 많이 제공할수록 더 많이 쓸모없게 됩니다.

잘못된 데이터의 영향에 대한 빠른 아이디어를 제공하기 위해 수십 년에 걸친 고객 및 비즈니스 데이터를 보유했음에도 불구하고 여러 대규모 조직에서 AI 모델을 최대한 활용하지 못했다는 점을 이해하십시오. 그 이유 - 대부분은 잘못된 데이터였습니다.

오늘 AI 교육 데이터 요구 사항에 대해 논의해 보겠습니다.

데이터 바이어스

잘못된 데이터와 그 하위 개념 외에도 편견이라는 또 다른 골치 아픈 문제가 있습니다. 이것은 전 세계의 기업과 기업이 해결하기 위해 고군분투하고 있는 문제입니다. 간단히 말해서 데이터 편향은 특정 ​​신념, 이데올로기, 세그먼트, 인구 통계 또는 기타 추상적인 개념에 대한 데이터 세트의 자연스러운 성향입니다.

데이터 편향은 여러 면에서 AI 프로젝트와 궁극적으로 비즈니스에 위험합니다. 편향된 데이터로 훈련된 AI 모델은 사회의 특정 요소, 개체 또는 계층에 유리하거나 불리한 결과를 내놓을 수 있습니다.

또한 데이터 편향은 타고난 인간의 신념, 이데올로기, 성향 및 이해에서 비롯되는 대부분 비자발적입니다. 이 때문에 데이터 편향은 데이터 수집, 알고리즘 개발, 모델 교육 등과 같은 AI 교육의 모든 단계에 스며들 수 있습니다. 전담 전문가를 두거나 품질 보증 전문가 팀을 모집하면 시스템의 데이터 편향을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 양

여기에는 두 가지 측면이 있습니다.

  • 방대한 양의 데이터 보유
  • 그리고 데이터가 거의 없다.

둘 다 AI 모델의 품질에 영향을 줍니다. 방대한 양의 데이터를 보유하는 것이 좋은 것처럼 보이지만 실제로는 그렇지 않습니다. 대량의 데이터를 생성하면 대부분이 중요하지 않거나 관련이 없거나 불완전한 불량 데이터가 됩니다. 반면에 데이터가 매우 적으면 비지도 학습 모델이 데이터 세트 수가 매우 적으면 제대로 작동할 수 없으므로 AI 교육 프로세스가 비효율적입니다.

통계에 따르면 전 세계 기업의 75%가 비즈니스를 위한 AI 모델을 개발하고 배포하는 것을 목표로 하지만, 올바른 유형과 양의 데이터를 사용할 수 없기 때문에 15%만이 그렇게 하고 있습니다. 따라서 AI 프로젝트를 위한 최적의 데이터 볼륨을 보장하는 가장 이상적인 방법은 소싱 프로세스를 아웃소싱하는 것입니다.

사일로에 존재하는 데이터

사일로에 존재하는 데이터 따라서 충분한 양의 데이터가 있으면 문제가 해결됩니까?

글쎄요, 답은 상황에 따라 다르며 이것이 바로 지금이 데이터라고 불리는 것을 밝히기에 완벽한 시기라는 것입니다. 사일로. 고립된 장소나 당국에 있는 데이터는 데이터가 없는 것만큼 나쁩니다. 즉, AI 교육 데이터는 모든 이해 관계자가 쉽게 액세스할 수 있어야 합니다. 상호 운용성 또는 데이터 세트에 대한 액세스가 부족하면 결과의 품질이 저하되거나 교육 프로세스를 시작하기에 부적절한 볼륨이 발생합니다.

데이터 주석 문제

데이터 주석 AI 모델 개발의 단계는 기계와 기계의 전원 알고리즘이 기계에 공급되는 것을 이해하도록 지시하는 단계입니다. 기계는 켜져 있든 꺼져 있든 상자입니다. 두뇌와 유사한 기능을 주입하기 위해 알고리즘이 개발되고 배포됩니다. 그러나 이러한 알고리즘이 제대로 작동하려면 데이터 주석을 통해 메타 정보 형태의 뉴런이 트리거되어 알고리즘으로 전송되어야 합니다. 바로 그때가 바로 기계가 자신이 보고, 액세스하고, 처리해야 하는 것과 처음에 해야 할 일을 이해하기 시작하는 때입니다.

부적절하게 주석이 달린 데이터 세트는 기계가 사실과 다르게 왜곡된 결과를 제공하도록 만들 수 있습니다. 잘못된 데이터 레이블 지정 모델은 또한 기계가 데이터 세트를 잘못 처리하도록 하여 데이터 수집, 정리 및 컴파일과 같은 이전의 모든 프로세스를 무의미하게 만듭니다. 따라서 자신이 하는 일을 알고 있는 전문가나 중소기업이 데이터에 주석을 달 수 있도록 최적의 주의를 기울여야 합니다.

최대 포장

AI 모델이 원활하게 작동하려면 양질의 데이터가 중요하다는 점을 거듭 강조할 수 없습니다. 따라서 AI 기반 솔루션을 개발하는 경우 작업에서 이러한 인스턴스를 제거하는 데 필요한 시간을 확보하십시오. 데이터 공급업체, 전문가와 협력하고 AI 모델이 고품질 데이터로만 훈련되도록 하는 데 필요한 모든 조치를 취하십시오.

행운을 빕니다!

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