Kaliteli Verilerin Yokluğu Yapay Zekanın Büyümesini Sınırlıyor mu?

Yapay Zekanın Geleceği Kaliteli Verilerin Ellerindedir

Biraz saçma geliyor değil mi? Gelecek insanın elinde olmamalı mı? Ancak Makine Öğrenimi ve Yapay Zekanın büyümesine bakarsanız, en son yeniliklerin günümüzde insanlar ve makineler tarafından üretilen devasa miktarda veriyi desteklediğini fark edebilirsiniz. Kendi kendini süren arabalar ve doğal dil işleme gibi en son yeniliklerde kullanılan sinir ağlarının ve derin öğrenme algoritmalarının büyümesi, ancak veri miktarı ve kalitesindeki büyüme sayesinde mümkün olmuştur. Daha az veriye sahip olduğunuzda, neredeyse tüm AI algoritmaları benzer sonuçlar üretir, ancak Petabaytlarca veriye sahip olduğunuzda derin öğrenme algoritmalarının parladığını görebilirsiniz.

İnsanlar yalnızca sınırlı miktarda veri üretebilir ve büyük veri devrimi , esas olarak giderek daha fazla cihazın internete bağlanması ve daha fazla veri üretmesinden kaynaklanmıştır. IoT devrimi, her zamankinden daha fazla veri üretti. Hiçbir insan bu kadar büyük veriyi ayrıştıramaz ve bu da derin öğrenmenin temellerine yol açmıştır.

Verilerle İlgili Üç Ana Sorun

Son teknoloji AI projeniz için veri toplarken tek sorun miktar değildir. Ne kadar veriye sahip olursanız olun, algoritmanızdan en iyi sonuçları almak istiyorsanız, verilerin kalitesi, temizliği ve çeşitliliği de aynı derecede önemlidir.

a). Miktar

Yalnızca birkaç bin satırlık veri ile otonom arabalar için bir algoritma oluşturmaya çalışıyorsanız, engellerle karşılaşmanız kaçınılmazdır. Algoritmanızın gerçek dünya senaryolarında uygun sonuçlar ürettiğinden emin olmak için, algoritmanızı tonlarca eğitim verisi üzerinde eğitmeniz gerekir. Web'den neredeyse sonsuz veri akışı ile birlikte bugün hemen hemen her cihazdan günlüklere erişme yeteneği sayesinde, veri toplamak çok zor değil; doğru araçlara sahip olduğunuz ve bunları nasıl kullanacağınızı bildiğiniz sürece.

b). Çeşitlilik

Algoritmalarınızı yapay zeka kullanarak gerçek dünyadaki sorunları çözmek için eğitirken, sisteminizin mümkün olan tüm olası veri noktalarını anlaması gerekir. Çeşitli veriler elde edemiyorsanız, sisteminiz doğal bir önyargıya sahip olacak ve yanlış sonuçlar üretecektir.

Bu, ABD'de The Literary Digest tarafından düzenlenen 1936 Başkanlık Anketi de dahil olmak üzere birçok kez oldu . Öngörülen aday, başkanlık yarışını kazanacaktı ve sonunda %20'den fazla büyük bir farkla kaybetti. Ancak dergi 10 milyon kişiyle anket yaptı ve 2,27 milyonu yanıt verdi - bugünün standartlarına göre bile astronomik bir sayı. İşler nerede yanlış gitti?

Ülke büyük bir bunalımın derinliklerindeyken bir dergiye abone olmayı göze alamayanlarla birlikte yanıt vermeyen çok daha büyük okuyucu yüzdesinin duygularını anlayamamışlardı.

c). Kalite

Son iki faktör gerçekten önemli olsa ve bazı çabalarla kontrol edilebilir olsa da, sonuçlarınız eşleşmese bile veri kalitesini gözden kaçırmak daha kolay ve tespit etmek zordur. Verilerin kirli olduğunu bilmenin tek yolu, üretime girdikten sonra verileri tekrar analiz etmenizdir.

Verilerin kalitesini korumanın bazı basit yolları, kopyaları kaldırmak, gelen her satırın şemasını doğrulamak, her satıra giren değerleri kontrol etmek için belirli katı sınırlara sahip olmak ve ayrıca aykırı değerleri takip etmektir. Bazı faktörler otomasyon yoluyla kontrol altında tutulamazsa manuel müdahaleler de gerekli olabilir. Hataların ortaya çıkabileceği önemli bir nokta veri dönüşümleridir . Özellikle birden fazla kaynaktan veri toplarken, tüm veri noktaları aynı birimlere sahip olmaz. Değerleri uygun denklemleri kullanarak dönüştürmek bir zorunluluktur ve yönetim kurulu genelinde uygulanması gerekir.

Web'den kazınmış veriler yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden de oluşabilir ve bu farklı veri biçimlerini AI projenizde kullanmak istediğinizde hepsini dönüştürdüğünüzden emin olmanız gerekir. aynı format.

Veri Kalitesi Yapay Zeka Projelerini Nasıl Etkiler?

Veri kalitesi, herhangi bir makine öğrenimini veya yapay zeka projesini etkileyebilir. Projenin ne kadar geniş olduğuna bağlı olarak, verilerdeki basit hatalar bile uzun bir atışla sonuçsuz sonuçlara yol açabilir. Bir öneri motoru oluşturuyorsanız ve eğitim verileriniz yeterince temiz değilse, öneriler kullanıcılar için pek bir anlam ifade etmeyecektir.

Ancak, temiz olmayan verilerin bu sonuçta bir rol oynayıp oynamadığını anlamak zor olabilir. Benzer şekilde, bir tahmin algoritması tasarlıyorsanız ve verilerde belirli kusurlar varsa, bazı tahminler hala iyi durumdayken bazıları biraz eksik olabilir. Kirli verilerin getirdiği farkı anlamak için noktaları birleştirmek, yeniden oluşturmak son derece zor olabilir.

Her AI projesi aşamalar halinde büyür. Bir ilk algoritmik karar verilir - yani, veri kümesi ve belirli kullanım durumu göz önüne alındığında hangi algoritmanın en iyi şekilde çalışacağına karar verilir. Verilerinizde tutarsızlıklar varsa, algoritma seçiminiz ters gidebilir ve bu yanlışlığı çok sonraya kadar fark edemeyebilirsiniz.

Modelinizin gerçek dünyada çalışmasını sağlamanın tek yolu, yapay zeka sistemine temiz verilerin beslenmesini sağlamak ve daha fazla veri üzerinde test etmeye devam etmektir. Modelin yolunu şaşırdığında düzeltmek için güçlendirilmiş öğrenmeyi de kullanabilirsiniz.

Web Kazıma Çözüm Olabilir mi?

Web kazıma bir çözüm olabilir, ancak yalnızca boru hattından gelen verilerin çeşitliliğinin ve miktarının bir projede kullanılmadan önce tamamen temizlendiğinden, doğrulandığından ve doğrulandığından emin olmak için birkaç başka araçla birlikte kullanılırsa. Web'den veri almak için şirket içi veya ücretli bir yazılım olsun, bir web kazıma aracı kullanıyor olsanız bile, aracın verileri hazır hale getirmek için bu işlem sonrası görevleri gerçekleştirmesi olası değildir. kullanmak.

İhtiyacınız olan şey, nihai çıktının bir tak ve çalıştır formatında doğrudan iş akışlarına entegre edilebilmesi için verileri kazıma, temizleme, doğrulama ve doğrulama ile ilgilenen uçtan uca bir sistemdir. Böyle bir sistemi sıfırdan kurmak, temelinden başlayarak dağa tırmanmak kadar zordur.

PromptCloud'daki ekibimiz web kazıma hizmeti sağlar - yani bize gereksinimleri siz verirsiniz ve biz size verileri, DaaS (Hizmet olarak Veri) modelini veririz. Tek yapmanız gereken (seçeceğiniz formatta ve depolama ortamında olacak) verilere erişmek ve mevcut sisteminize entegre etmektir. Verileri yalnızca birden çok web sitesinden kazımakla kalmıyoruz, sağladığımız verilerin temiz olduğundan emin olmak için çeşitli düzeylerde birden çok kontrol kullanıyoruz. Bu veriler, çeşitli sektörlerdeki müşterilerimizin, farklı süreçleri düzene sokmak ve müşterilerini daha iyi anlamak için yapay zeka ve makine öğrenimi gibi en son teknolojileri kullanmalarını güçlendirmeye yardımcı olur.