5 तरीके जिनसे डेटा गुणवत्ता आपके AI समाधान को प्रभावित कर सकती है

डेटा पूर्वाग्रह

खराब डेटा और इसकी उप अवधारणाओं के अलावा, पूर्वाग्रह नामक एक और चिंताजनक चिंता मौजूद है। यह एक ऐसी चीज़ है जिससे दुनिया भर की कंपनियाँ और व्यवसाय निपटने और ठीक करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं। सरल शब्दों में, डेटा पूर्वाग्रह किसी विशेष विश्वास, विचारधारा, खंड, जनसांख्यिकी या अन्य अमूर्त अवधारणाओं के प्रति डेटासेट का स्वाभाविक झुकाव है।

डेटा पूर्वाग्रह आपके एआई प्रोजेक्ट और अंततः व्यवसाय के लिए कई मायनों में खतरनाक है। पक्षपातपूर्ण डेटा से प्रशिक्षित एआई मॉडल ऐसे परिणाम दे सकते हैं जो समाज के कुछ तत्वों, संस्थाओं या स्तरों के लिए अनुकूल या प्रतिकूल हैं।

इसके अलावा, डेटा पूर्वाग्रह ज्यादातर अनैच्छिक है, जो जन्मजात मानवीय विश्वासों, विचारधाराओं, झुकावों और समझ से उत्पन्न होता है। इसके कारण, डेटा पूर्वाग्रह एआई प्रशिक्षण के किसी भी चरण जैसे डेटा संग्रह, एल्गोरिदम विकास, मॉडल प्रशिक्षण और बहुत कुछ में घुस सकता है। एक समर्पित विशेषज्ञ होने या गुणवत्ता आश्वासन पेशेवरों की एक टीम की भर्ती करने से आपको अपने सिस्टम से डेटा पूर्वाग्रह को कम करने में मदद मिल सकती है।

डेटा की मात्रा

इसके दो पहलू हैं:

• भारी मात्रा में डेटा होना
• और बहुत कम डेटा है

दोनों आपके AI मॉडल की गुणवत्ता को प्रभावित करते हैं। हालाँकि ऐसा प्रतीत हो सकता है कि भारी मात्रा में डेटा रखना अच्छी बात है, लेकिन ऐसा नहीं है। जब आप बड़ी मात्रा में डेटा उत्पन्न करते हैं, तो इसका अधिकांश भाग महत्वहीन, अप्रासंगिक, या अधूरा - खराब डेटा बन जाता है। दूसरी ओर, बहुत कम डेटा होने से एआई प्रशिक्षण प्रक्रिया अप्रभावी हो जाती है क्योंकि बिना पर्यवेक्षित शिक्षण मॉडल बहुत कम डेटासेट के साथ ठीक से काम नहीं कर सकते हैं।

आंकड़े बताते हैं कि हालांकि दुनिया भर में 75% व्यवसायों का लक्ष्य अपने व्यवसाय के लिए एआई मॉडल विकसित करना और तैनात करना है, लेकिन सही प्रकार और डेटा की मात्रा की उपलब्धता की कमी के कारण उनमें से केवल 15% ही ऐसा कर पाते हैं। इसलिए, आपके एआई प्रोजेक्ट्स के लिए डेटा की इष्टतम मात्रा सुनिश्चित करने का सबसे आदर्श तरीका सोर्सिंग प्रक्रिया को आउटसोर्स करना है।

साइलो में मौजूद डेटा

तो, यदि मेरे पास पर्याप्त मात्रा में डेटा है, तो क्या मेरी समस्या हल हो गई है?

खैर, उत्तर यह है कि यह निर्भर करता है और इसीलिए जिसे डेटा कहा जाता है उसे प्रकाश में लाने का यह सही समय है साइलो. पृथक स्थानों या प्राधिकरणों में मौजूद डेटा उतना ही बुरा है जितना कोई डेटा न होना। मतलब, आपका एआई प्रशिक्षण डेटा आपके सभी हितधारकों द्वारा आसानी से उपलब्ध होना चाहिए। इंटरऑपरेबिलिटी या डेटासेट तक पहुंच की कमी के परिणामस्वरूप परिणामों की खराब गुणवत्ता या इससे भी बदतर, प्रशिक्षण प्रक्रिया को शुरू करने के लिए अपर्याप्त मात्रा होती है।

डेटा एनोटेशन संबंधी चिंताएँ

डेटा एनोटेशन एआई मॉडल विकास में वह चरण है जो मशीनों और उनके पावरिंग एल्गोरिदम को यह समझने के लिए निर्देशित करता है कि उन्हें क्या खिलाया जाता है। एक मशीन एक बॉक्स है चाहे वह चालू हो या बंद। मस्तिष्क के समान कार्यक्षमता स्थापित करने के लिए, एल्गोरिदम विकसित और तैनात किए जाते हैं। लेकिन इन एल्गोरिदम के ठीक से काम करने के लिए, डेटा एनोटेशन के माध्यम से मेटा-सूचना के रूप में न्यूरॉन्स को ट्रिगर करने और एल्गोरिदम में प्रसारित करने की आवश्यकता होती है। ठीक यही तब होता है जब मशीनें समझने लगती हैं कि उन्हें क्या देखना, एक्सेस करना और प्रोसेस करना है और सबसे पहले उन्हें क्या करना है।

खराब एनोटेटेड डेटासेट मशीनों को सत्य से भटका सकते हैं और उन्हें विषम परिणाम देने के लिए प्रेरित कर सकते हैं। गलत डेटा लेबलिंग मॉडल मशीनों को डेटासेट को गलत तरीके से संसाधित करने के लिए मजबूर करके डेटा संग्रह, सफाई और संकलन जैसी सभी पिछली प्रक्रियाओं को अप्रासंगिक बना देते हैं। इसलिए, यह सुनिश्चित करने के लिए अधिकतम सावधानी बरतनी होगी कि डेटा को विशेषज्ञों या एसएमई द्वारा एनोटेट किया जाए, जो जानते हैं कि वे क्या कर रहे हैं।

लपेटकर

हम आपके AI मॉडल के सुचारू कामकाज के लिए अच्छी गुणवत्ता वाले डेटा के महत्व को नहीं दोहरा सकते। इसलिए, यदि आप एआई-संचालित समाधान विकसित कर रहे हैं, तो अपने परिचालन से इन उदाहरणों को खत्म करने के लिए आवश्यक समय निकालें। डेटा विक्रेताओं, विशेषज्ञों के साथ काम करें और यह सुनिश्चित करने के लिए हर संभव प्रयास करें कि आपके एआई मॉडल केवल उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा द्वारा प्रशिक्षित हों।

शुभकामनाएं!