Даже в нынешнюю эру искусственного интеллекта старая компьютерная мудрость «Мусор на входе, мусор на выходе» актуальна как никогда. Для успешной реализации ИИ важно работать с данными, готовыми для модели машинного обучения (ML).
Инженеры, обучающие модели машинного обучения, все чаще сталкиваются с грязными данными. Это создает сложности в упорядочении и анализе этих данных для ИИ-инструментов.
Необорные и разнородные данные: враг ИИ-проектов
Основная проблема при работе с неструктурированными и разнородными данными заключается в зависимости ML моделей от данных, на которых они обучаются. Если данные изменяются неожиданно, это может значительно повлиять на общее качество модели. Поэтому важно понимать происхождение данных, чтобы избежать подачи неподтвержденной информации, которая может привести к ошибочным предсказаниям или решениям.
Для борьбы с этой проблемой инженеры должны внедрять процессы отслеживания данных и изменения данных. Процесс отслеживания данных включает мониторинг данных на протяжении всего их жизненного цикла. Создавая четкую аудиторскую запись этой информации, компании могут контролировать любые изменения и обеспечивать правильность источников данных, что позволит моделям ML работать наиболее эффективно.
Помимо отслеживания данных, еще одной техникой обработки данных, которую следует использовать, является семантическое моделирование. Семантическое моделирование помогает улучшить качество данных путем представления информации таким образом, чтобы точно отразить ее источник и значимость. Это позволяет организациям более точно интерпретировать данные и обрабатывать их максимально эффективно, что ведет к повышению производительности моделей ML.
Используя отслеживание данных и функции изменения данных, модели ML будут строиться на более надежной основе, улучшая доверие к их решениям и общую производительность.
Важность учета этики во всех аспектах
Этика является критически важным, но часто незамеченным аспектом процесса внедрения ИИ. Создание и развертывание ИИ безопасно и ответственно — это вызов для всех компаний. Для решения этих задач предприятия должны всегда обеспечивать участие человека в процессе реализации. Это добавляет дополнительный уровень безопасности и позволяет выявлять и устранять предвзятости в обучающих данных, а также вносить этическое суждение в процесс обучения, что крайне важно.
Использование отслеживания данных и семантических описаний поможет компаниям полностью понимать жизненный цикл данных и контекст их использования. Это поддерживает соблюдение политик защиты и управления данными с самого начала, предоставляя разрешения на использование данных и минимизируя этические проблемы.
С учетом того, что внедрение ИИ становится важным приоритетом для компаний, стремящихся оптимизировать процессы и улучшить продукты и услуги, важно, чтобы модели ML эффективно обучались, и этические аспекты принимались во внимание на всех этапах. Без этого компании рискуют создать неэффективные и неэтичные модели ML, что приводит к недостаточной реализации ИИ.
Эта статья была подготовлена для канала Expert Insights. Выраженные здесь мнения принадлежат автору и не обязательно отражают точку зрения TechRadarPro или Future plc.
Источник: TechRadar
