인공 지능(AI)을 다룰 때 의사 결정 시스템의 효율성과 정확성만 인식하는 경우가 있습니다. 우리는 스펙트럼의 반대편 끝에 있는 AI 구현의 말할 수 없는 어려움을 식별하지 못합니다. 결과적으로 기업은 야망에 너무 많은 투자를 하고 결국 낮은 ROI를 얻게 됩니다. 안타깝게도 이는 많은 기업이 AI 구현 과정을 거치면서 경험하는 시나리오입니다.
비효율적인 AI 시스템, 지연된 제품 출시 또는 AI 구현과 관련된 기타 단점을 포함하여 낮은 ROI의 원인을 검토한 후 노출되는 공통 요소는 일반적으로 잘못된 데이터입니다.
데이터 사이언티스트는 할 수 있는 일만큼만 할 수 있습니다. 부적절한 데이터 세트가 제공되면 유용한 정보를 복구하지 못합니다. 종종 그들은 사용할 수 없거나 부정확하거나 관련이 없거나 위의 모든 데이터로 작업해야 합니다. 잘못된 데이터의 비용은 프로젝트에서 정보를 구현해야 하는 경우 재정적으로나 기술적으로 빠르게 명백해집니다.
A에 따라 측량 AI 및 ML 관리에 중점을 둔 TechRepublic에서 잘못된 데이터로 인해 참여 기업의 59%가 수요를 잘못 계산했습니다. 또한 응답자의 26%는 잘못된 잠재 고객을 목표로 삼았습니다.
이 게시물에서는 잘못된 데이터의 결과와 리소스 낭비를 방지하고 AI 교육 단계에서 상당한 ROI를 생성하는 방법을 살펴봅니다.
시작하자.
불량 데이터란 무엇입니까?
Garbage in Garbage Out은 기계 학습 시스템이 따르는 프로토콜입니다. 훈련 목적으로 ML 모듈에 잘못된 데이터를 입력하면 나쁜 결과가 나타납니다. 품질이 낮은 데이터를 시스템에 입력하면 제품이나 서비스에 결함이 생길 위험이 있습니다. 불량 데이터의 개념을 더 자세히 이해하기 위해 다음은 세 가지 일반적인 예입니다.
- 잘못된 데이터(예: 이메일 주소 대신 전화번호)
- 불완전하거나 누락된 데이터 – 중요한 값이 없으면 데이터가 유용하지 않습니다.
- 편향된 데이터 – 자발적 또는 비자발적 편견으로 인해 데이터 및 그 결과의 무결성이 손상됨
대부분의 경우 분석가가 AI 모듈을 훈련하기 위해 제공하는 데이터는 쓸모가 없습니다. 일반적으로 위의 예 중 하나 이상이 존재합니다. 부정확한 정보로 작업하면 데이터 과학자는 데이터를 분석하거나 시스템을 교육하는 대신 데이터를 정리하는 데 귀중한 시간을 할애해야 합니다.
데이터 과학 및 분석의 현황 신고 데이터 과학자의 거의 24%가 데이터를 검색하고 준비하는 데 최대 20시간을 소비한다고 밝혔습니다. 또한 이 연구에서는 추가로 22%가 더 효율적인 시스템을 구축하기 위해 전문 지식을 활용하는 대신 잘못된 데이터를 처리하는 데 10-19시간을 소비한 것으로 나타났습니다.
이제 잘못된 데이터를 인식할 수 있으므로 AI로 목표를 달성하는 데 어떻게 방해가 되는지 논의해 보겠습니다.
비즈니스에 대한 잘못된 데이터의 결과
잘못된 데이터가 목표에 미치는 영향을 설명하기 위해 한 걸음 뒤로 물러나겠습니다. 데이터 과학자가 데이터 정리에 최대 80%의 시간을 할애하면 생산성이 크게 떨어집니다(개별적으로든 집합적으로든). 귀하의 재정 자원은 중복 작업을 수행하는 데 대부분의 시간을 할애하는 우수한 팀에 할당되고 있습니다.
하자 싱크대 인치
자격을 갖춘 전문가에게 데이터 입력을 수행하여 비용을 낭비하고 있을 뿐만 아니라 AI 시스템을 교육하는 데 필요한 기간도 연기됩니다. 품질 데이터 (프로젝트를 완료하는 데 40% 더 많은 시간이 걸립니다). 빠른 제품 출시를 제공하는 것은 전혀 불가능한 일이므로 경쟁업체가 데이터 과학자를 효율적으로 활용한다면 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
잘못된 데이터는 처리하는 데 시간만 소모되는 것이 아닙니다. 기술적 관점에서도 리소스를 고갈시킬 수 있습니다. 다음은 몇 가지 중요한 결과입니다.
- 잘못된 데이터를 유지하고 저장하는 데는 시간과 비용이 많이 듭니다.
- 잘못된 데이터는 재정 자원을 고갈시킬 수 있습니다. 연구에 따르면 비즈니스에서 잘못된 데이터를 처리하는 데 거의 9.7만 달러가 낭비되는 것으로 나타났습니다.
- 최종 제품이 정확하지 않거나 느리거나 관련이 없으면 시장에서 빠르게 신뢰를 잃게 됩니다.
- 대부분의 회사가 부적절한 데이터 세트 정리와 관련된 지연을 인식하지 못하기 때문에 잘못된 데이터는 AI 프로젝트를 방해할 수 있습니다.
비즈니스 소유자는 어떻게 잘못된 데이터를 피할 수 있습니까?
가장 논리적인 솔루션을 준비하는 것입니다. AI 구현 야망에 대한 좋은 비전과 목표 세트를 갖는 것은 비즈니스 소유자가 잘못된 데이터와 관련된 많은 문제를 피하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다음은 AI 시스템의 모든 사용 사례를 분석하는 현명한 전략을 세우는 것입니다.
비즈니스가 AI 구현을 위해 올바르게 준비되면 다음 단계는 숙련된 전문가와 협력하는 것입니다. 데이터 수집 공급업체 Shaip의 전문가처럼 프로젝트에 적합한 관련 데이터를 소싱하고 주석을 달고 품질을 제공합니다. Shaip에서 우리는 데이터 수집 및 주석과 관련하여 놀라운 방식을 가지고 있습니다. 과거에 수백 명의 고객과 협력한 경험을 바탕으로 AI 구현 프로세스의 모든 단계에서 데이터 품질 표준이 충족되도록 합니다.
우리는 수집한 데이터를 검증하기 위해 엄격한 품질 평가 지표를 따르고 모범 사례를 사용하여 완벽한 불량 데이터 관리 절차를 구현합니다. 우리의 방법을 사용하면 틈새 시장에서 사용할 수 있는 가장 정확하고 정확한 데이터로 AI 시스템을 훈련할 수 있습니다.
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