कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) से निपटते समय, कभी-कभी हम केवल निर्णय लेने की प्रणाली की दक्षता और सटीकता को ही पहचानते हैं। हम स्पेक्ट्रम के दूसरे छोर पर एआई कार्यान्वयन के अनकहे संघर्षों की पहचान करने में विफल हैं। परिणामस्वरूप, कंपनियां अपनी महत्वाकांक्षाओं में बहुत अधिक निवेश करती हैं और अंतत: उनका आरओआई बहुत कम हो जाता है। अफसोस की बात है कि यह एक ऐसा परिदृश्य है जिसका अनुभव कई कंपनियां एआई कार्यान्वयन की प्रक्रिया से गुजरते समय करती हैं।
खराब आरओआई के कारणों की समीक्षा करने के बाद, जिसमें अकुशल एआई सिस्टम, विलंबित उत्पाद लॉन्च, या एआई कार्यान्वयन के संबंध में कोई अन्य कमियां शामिल हैं, जो सामान्य कारक उजागर होता है वह आमतौर पर खराब डेटा होता है।
डेटा वैज्ञानिक केवल इतना ही कर सकते हैं। यदि उन्हें अपर्याप्त डेटासेट प्रस्तुत किए जाते हैं, तो वे कोई भी उपयोगी जानकारी पुनर्प्राप्त नहीं कर पाएंगे। अक्सर, उन्हें ऐसे डेटा के साथ काम करना पड़ता है जो अनुपयोगी, गलत, अप्रासंगिक या उपरोक्त सभी होता है। एक बार किसी परियोजना में जानकारी लागू करने के बाद खराब डेटा की लागत वित्तीय और तकनीकी रूप से तुरंत स्पष्ट हो जाती है।
एक के अनुसार सर्वेक्षण TechRepublic द्वारा AI और ML के प्रबंधन पर ध्यान केंद्रित करने के कारण, खराब डेटा के कारण 59% भाग लेने वाले उद्यमों ने मांग का गलत अनुमान लगाया। इसके अतिरिक्त, 26% उत्तरदाताओं ने गलत संभावनाओं को लक्षित किया।
यह पोस्ट खराब डेटा के परिणामों का पता लगाएगी और आप संसाधनों को बर्बाद करने से कैसे बच सकते हैं और अपने एआई प्रशिक्षण चरण से एक महत्वपूर्ण आरओआई उत्पन्न कर सकते हैं।
आइये शुरुआत करते हैं|
ख़राब डेटा क्या है?
गारबेज इन गारबेज आउट वह प्रोटोकॉल है जिसका पालन मशीन लर्निंग सिस्टम द्वारा किया जाता है। यदि आप प्रशिक्षण उद्देश्यों के लिए अपने एमएल मॉड्यूल में खराब डेटा फीड करते हैं, तो यह खराब परिणाम देगा। आपके सिस्टम में निम्न-गुणवत्ता वाला डेटा इनपुट करने से आपके उत्पाद या सेवा के त्रुटिपूर्ण होने का खतरा रहता है। ख़राब डेटा की अवधारणा को और अधिक समझने के लिए, नीचे तीन सामान्य उदाहरण दिए गए हैं:
- कोई भी डेटा जो गलत है - उदाहरण के लिए, ईमेल पते के स्थान पर फ़ोन नंबर
- अपूर्ण या अनुपलब्ध डेटा - यदि महत्वपूर्ण मान अनुपस्थित हैं, तो डेटा उपयोगी नहीं है
- पक्षपातपूर्ण डेटा - स्वैच्छिक या अनैच्छिक पूर्वाग्रह के कारण डेटा की अखंडता और उसके परिणामों से समझौता किया जाता है
अधिकांश समय, एआई मॉड्यूल को प्रशिक्षित करने के लिए विश्लेषकों को जो डेटा प्रस्तुत किया जाता है वह बेकार होता है। आमतौर पर, ऊपर दिए गए उदाहरणों में से कम से कम एक उदाहरण मौजूद होता है। गलत जानकारी के साथ काम करने से डेटा वैज्ञानिकों को डेटा का विश्लेषण करने या अपने सिस्टम को प्रशिक्षित करने के बजाय अपना बहुमूल्य समय डेटा साफ करने में खर्च करना पड़ता है।
डेटा साइंस और एनालिटिक्स का एक राज्य रिपोर्ट पता चलता है कि लगभग 24% डेटा वैज्ञानिक अपना 20 घंटे तक का समय डेटा खोजने और तैयार करने में बिताते हैं। अध्ययन में यह भी पाया गया कि अतिरिक्त 22% ने अधिक कुशल सिस्टम बनाने के लिए अपनी विशेषज्ञता का उपयोग करने के बजाय खराब डेटा से निपटने में 10-19 घंटे खर्च किए।
अब जब हम खराब डेटा को पहचान सकते हैं तो आइए चर्चा करें कि यह एआई के साथ आपकी महत्वाकांक्षाओं तक पहुंचने में कैसे बाधा बन सकता है।
आपके व्यवसाय पर ख़राब डेटा के परिणाम
यह समझाने के लिए कि ख़राब डेटा का आपके लक्ष्यों पर कितना प्रभाव पड़ता है, आइए एक कदम पीछे चलें। यदि कोई डेटा वैज्ञानिक अपना 80% समय डेटा साफ़ करने में बिताता है, तो उत्पादकता नाटकीय रूप से गिर जाती है (व्यक्तिगत और सामूहिक रूप से दोनों)। आपके वित्तीय संसाधनों को एक उच्च योग्य टीम को आवंटित किया जा रहा है जो अपना अधिकांश समय अनावश्यक कार्य करने में बिता रही है।
ऐसा करने दो सिंक अंदर
डेटा एंट्री करने के लिए एक उच्च योग्य पेशेवर को भुगतान करके न केवल आप पैसे बर्बाद कर रहे हैं, बल्कि आपके एआई सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक अवधि भी इसकी कमी के कारण स्थगित हो जाती है। गुणवत्ता डेटा (आपकी परियोजनाओं को पूरा होने में 40% अधिक समय लगता है)। त्वरित उत्पाद लॉन्च प्रदान करना पूरी तरह से तालिका से बाहर है, जिससे आपके प्रतिस्पर्धियों को प्रतिस्पर्धात्मक लाभ मिलता है यदि वे अपने डेटा वैज्ञानिकों का कुशलतापूर्वक उपयोग करते हैं।
ख़राब डेटा से निपटने में न केवल समय लगता है। यह तकनीकी दृष्टिकोण से भी संसाधनों को खत्म कर सकता है। नीचे कुछ महत्वपूर्ण परिणाम दिए गए हैं:
- खराब डेटा को बनाए रखना और संग्रहीत करना समय और लागत की दृष्टि से महंगा है।
- ख़राब डेटा वित्तीय संसाधनों को ख़त्म कर सकता है. अध्ययनों से पता चलता है कि खराब डेटा से निपटने वाले व्यवसायों द्वारा लगभग 9.7 मिलियन डॉलर बर्बाद किए जाते हैं।
- यदि आपका अंतिम उत्पाद गलत, धीमा या अप्रासंगिक है, तो आप बाज़ार में जल्दी ही विश्वसनीयता खो देंगे।
- ख़राब डेटा आपके AI प्रोजेक्ट्स को बाधित कर सकता है क्योंकि अधिकांश कंपनियाँ अपर्याप्त डेटासेट की सफाई से जुड़ी देरी को पहचानने में विफल रहती हैं।
बिज़नेस मालिक ख़राब डेटा से कैसे बच सकते हैं?
सबसे तार्किक समाधान तैयार करना है. आपकी एआई कार्यान्वयन महत्वाकांक्षाओं के लिए एक अच्छी दृष्टि और लक्ष्य निर्धारित करने से व्यवसाय मालिकों को खराब डेटा से संबंधित कई मुद्दों से बचने में मदद मिल सकती है। इसके बाद एआई सिस्टम के साथ संभावित रूप से उपयोग किए जाने वाले सभी मामलों को तोड़ने के लिए एक समझदार रणनीति अपनानी होगी।
एक बार जब व्यवसाय एआई कार्यान्वयन के लिए सही ढंग से तैयार हो जाता है, तो अगला कदम किसी अनुभवी के साथ काम करना होता है डेटा संग्रह विक्रेता शेप के विशेषज्ञों की तरह, आपके प्रोजेक्ट के अनुरूप प्रासंगिक डेटा का स्रोत, व्याख्या और गुणवत्तापूर्ण आपूर्ति करना। शेप में, हमारे पास डेटा संग्रह और एनोटेशन के संबंध में एक अविश्वसनीय कार्यप्रणाली है। अतीत में सैकड़ों ग्राहकों के साथ काम करने के बाद, हम सुनिश्चित करते हैं कि एआई कार्यान्वयन प्रक्रिया के हर चरण पर आपके डेटा गुणवत्ता मानकों को पूरा किया जाए।
हम एकत्र किए गए डेटा को योग्य बनाने के लिए कड़े गुणवत्ता मूल्यांकन मेट्रिक्स का पालन करते हैं और सर्वोत्तम प्रथाओं का उपयोग करके एक वायुरोधी खराब-डेटा प्रबंधन प्रक्रिया लागू करते हैं। हमारे तरीके आपको अपने एआई सिस्टम को आपके क्षेत्र में उपलब्ध सबसे सटीक और सटीक डेटा के साथ प्रशिक्षित करने की अनुमति देंगे।
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