Un concetto futuristico che affonda le sue radici nei primi anni '60 ha aspettato che quel momento rivoluzionario diventasse non solo mainstream ma anche inevitabile. Sì, stiamo parlando dell'ascesa dei Big Data e di come questo abbia reso possibile che un concetto altamente complesso come l'Intelligenza Artificiale (AI) diventi un fenomeno globale.
Proprio questo fatto dovrebbe darci l'idea che l'IA è incompleta o meglio impossibile senza i dati e le modalità per generarli, archiviarli e gestirli. E poiché tutti i principi sono universali, questo vale anche nello spazio dell'IA. Affinché un modello di intelligenza artificiale funzioni senza problemi e fornisca risultati accurati, tempestivi e pertinenti, deve essere addestrato con dati di alta qualità.
Tuttavia, questa condizione determinante è ciò che le aziende di ogni dimensione e scala hanno difficoltà a combattere. Sebbene non manchino idee e soluzioni ai problemi del mondo reale che potrebbero essere risolti dall'IA, la maggior parte di esse è esistita (o esiste) sulla carta. Quando si tratta della praticità della loro implementazione, la disponibilità dei dati e la buona qualità degli stessi diventa un ostacolo primario.
Quindi, se sei nuovo nello spazio dell'IA e ti chiedi in che modo la qualità dei dati influisca sui risultati dell'IA e sulle prestazioni delle soluzioni, ecco un resoconto completo. Ma prima, capiamo rapidamente perché la qualità dei dati è importante per prestazioni ottimali dell'IA.
Ruolo dei dati di qualità nelle prestazioni dell'IA
- I dati di buona qualità garantiscono che i risultati o i risultati siano accurati e che risolvano uno scopo o un problema del mondo reale.
- La mancanza di dati di buona qualità potrebbe avere conseguenze legali e finanziarie indesiderabili per gli imprenditori.
- Dati di alta qualità possono ottimizzare costantemente il processo di apprendimento dei modelli di intelligenza artificiale.
- Per lo sviluppo di modelli predittivi, dati di alta qualità sono inevitabili.
5 modi in cui la qualità dei dati può influire sulla tua soluzione AI
Cattivi dati
Ora, dati errati è un termine generico che può essere utilizzato per descrivere set di dati incompleti, irrilevanti o etichettati in modo impreciso. La comparsa di uno o tutti questi alla fine rovina i modelli di intelligenza artificiale. L'igiene dei dati è un fattore cruciale nello spettro di addestramento dell'IA e più alimenti i tuoi modelli di intelligenza artificiale con dati errati, più li rendi inutili.
Per darti un'idea rapida dell'impatto di dati non validi, tieni presente che diverse grandi organizzazioni non sono state in grado di sfruttare i modelli di intelligenza artificiale al massimo del loro potenziale nonostante abbiano posseduto decenni di dati su clienti e business. Il motivo: la maggior parte erano dati errati.
Bias dei dati
A parte i dati errati e i suoi concetti secondari, esiste un'altra preoccupazione grave chiamata pregiudizi. Questo è qualcosa che le aziende e le aziende di tutto il mondo stanno lottando per affrontare e risolvere. In parole semplici, la distorsione dei dati è l'inclinazione naturale dei set di dati verso una particolare credenza, ideologia, segmento, dati demografici o altri concetti astratti.
La distorsione dei dati è pericolosa per il tuo progetto di intelligenza artificiale e, in definitiva, per il business in molti modi. I modelli di intelligenza artificiale addestrati con dati distorti potrebbero generare risultati favorevoli o sfavorevoli a determinati elementi, entità o strati della società.
Inoltre, la distorsione dei dati è per lo più involontaria, derivante da convinzioni umane, ideologie, inclinazioni e comprensione innate. Per questo motivo, la distorsione dei dati potrebbe penetrare in qualsiasi fase dell'addestramento dell'IA, come la raccolta dei dati, lo sviluppo di algoritmi, l'addestramento del modello e altro ancora. Avere un esperto dedicato o reclutare un team di professionisti del controllo qualità potrebbe aiutarti a mitigare la distorsione dei dati dal tuo sistema.
Volume di dati
Ci sono due aspetti di questo:
- Avere enormi volumi di dati
- E avendo pochissimi dati
Entrambi influiscono sulla qualità del tuo modello di intelligenza artificiale. Sebbene possa sembrare che avere enormi volumi di dati sia una buona cosa, si scopre che non lo è. Quando si generano grandi volumi di dati, la maggior parte finisce per essere insignificante, irrilevante o incompleta, ovvero dati errati. D'altra parte, avere pochissimi dati rende inefficace il processo di addestramento dell'IA poiché i modelli di apprendimento senza supervisione non possono funzionare correttamente con pochissimi set di dati.
Le statistiche rivelano che sebbene il 75% delle aziende in tutto il mondo miri a sviluppare e implementare modelli di intelligenza artificiale per la propria attività, solo il 15% di esse riesce a farlo a causa della mancanza di disponibilità del giusto tipo e volume di dati. Quindi, il modo più ideale per garantire il volume ottimale di dati per i tuoi progetti di intelligenza artificiale è esternalizzare il processo di approvvigionamento.
Dati presenti nei silos
Quindi, se ho un volume di dati adeguato, il mio problema è risolto?
Ebbene, la risposta è, dipende ed è per questo che questo è il momento perfetto per portare alla luce quelli che vengono chiamati dati silos. I dati presenti in luoghi o autorità isolati sono pessimi come nessun dato. Ciò significa che i dati di allenamento dell'IA devono essere facilmente accessibili da tutte le parti interessate. La mancanza di interoperabilità o di accesso ai set di dati si traduce in una scarsa qualità dei risultati o, peggio, in un volume inadeguato per avviare il processo di formazione.
Problemi di annotazione dei dati
Annotazione dei dati è quella fase nello sviluppo del modello di intelligenza artificiale che impone alle macchine e ai loro algoritmi di alimentazione di dare un senso a ciò che viene loro fornito. Una macchina è una scatola indipendentemente dal fatto che sia accesa o spenta. Per infondere una funzionalità simile al cervello, vengono sviluppati e implementati algoritmi. Ma affinché questi algoritmi funzionino correttamente, i neuroni sotto forma di meta-informazione attraverso l'annotazione dei dati devono essere attivati e trasmessi agli algoritmi. Questo è esattamente il momento in cui le macchine iniziano a capire cosa devono vedere, accedere ed elaborare e cosa devono fare in primo luogo.
Set di dati scarsamente annotati possono far deviare le macchine da ciò che è vero e spingerle a fornire risultati distorti. I modelli di etichettatura dei dati errati rendono anche irrilevanti tutti i processi precedenti come la raccolta, la pulizia e la compilazione dei dati, costringendo le macchine a elaborare i set di dati in modo errato. Pertanto, è necessario prestare la massima attenzione per garantire che i dati siano annotati da esperti o PMI, che sanno cosa stanno facendo.
Avvolgere Up
Non possiamo ribadire l'importanza di dati di buona qualità per il buon funzionamento del tuo modello di intelligenza artificiale. Quindi, se stai sviluppando una soluzione basata sull'intelligenza artificiale, prenditi il tempo necessario per lavorare per eliminare queste istanze dalle tue operazioni. Collabora con fornitori di dati, esperti e fai tutto il necessario per garantire che i tuoi modelli di intelligenza artificiale vengano addestrati solo da dati di alta qualità.
In bocca al lupo!
