ستساعدك المقالة التالية: أهمية جودة البيانات في تنفيذ الذكاء الاصطناعي
يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة أن تفيد بشكل كبير الصناعات من جميع الأحجام. وفقا لماكينزي تقرير، ستضاعف الشركات التي تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي تدفقها النقدي بحلول عام 2030. وعلى العكس من ذلك ، ستشهد الشركات التي لا تنشر الذكاء الاصطناعي انخفاضًا بنسبة 20٪ في تدفقها النقدي. ومع ذلك ، فإن هذه الفوائد تتجاوز الموارد المالية. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد الشركات مكافحة نقص العمالة. يعمل الذكاء الاصطناعي أيضًا على تحسين تجربة العملاء ونتائج الأعمال بشكل كبير ، مما يجعل الشركات أكثر موثوقية.
نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي يتمتع بالعديد من المزايا ، فلماذا لا يتبنى الجميع الذكاء الاصطناعي؟ في عام 2019 ، أ برايس ووترهاوس كوبرز كشف الاستطلاع أن 76٪ من الشركات تخطط لاستخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين قيمة أعمالها. ومع ذلك ، لا يملك سوى 15٪ فقط إمكانية الوصول إلى بيانات عالية الجودة لتحقيق أهداف أعمالهم. آخر يذاكر من Refinitiv أشار إلى أن 66 ٪ من المستجيبين قالوا إن البيانات ذات الجودة الرديئة تضعف قدرتهم على نشر واعتماد الذكاء الاصطناعي بشكل فعال.
وجد الاستطلاع أن أهم ثلاثة تحديات للعمل مع تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي تدور حول – “معلومات دقيقة حول تغطية البيانات وتاريخها وعدد سكانها” و “تحديد السجلات غير المكتملة أو الفاسدة” و “تنظيف وتطبيع البيانات” البيانات.” يوضح هذا أن البيانات ذات الجودة الرديئة هي العائق الرئيسي أمام الشركات للحصول على تحليلات عالية الجودة مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
ما سبب أهمية البيانات؟
هناك العديد من الأسباب التي تجعل جودة البيانات أمرًا بالغ الأهمية في تنفيذ الذكاء الاصطناعي. فيما يلي بعض أهمها:
1. إدخال القمامة والقمامة
من السهل جدًا فهم أن المخرجات تعتمد بشكل كبير على المدخلات. في هذه الحالة ، إذا كانت مجموعات البيانات مليئة بالأخطاء أو منحرفة ، فإن ملف نتيجة سوف تضعك أيضًا في القدم الخاطئة. معظم القضايا المتعلقة بالبيانات ليست بالضرورة حول كمية من البيانات ولكن جودة من البيانات التي تغذيها في نموذج الذكاء الاصطناعي. إذا كانت لديك بيانات منخفضة الجودة ، فلن تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك بشكل صحيح مهما كانت جيدة.
2. ليست كل أنظمة الذكاء الاصطناعي متساوية
عندما نفكر في مجموعات البيانات ، عادة ما نفكر في البيانات الكمية. ولكن هناك أيضًا بيانات نوعية في شكل مقاطع فيديو ومقابلات شخصية وآراء وصور وما إلى ذلك. في أنظمة الذكاء الاصطناعي ، تكون مجموعات البيانات الكمية منظمة ومجموعات البيانات النوعية غير منظمة. لا يمكن لجميع نماذج الذكاء الاصطناعي التعامل مع كلا النوعين من مجموعات البيانات. لذلك ، يعد اختيار نوع البيانات المناسب للنموذج المناسب أمرًا ضروريًا للحصول على المخرجات المتوقعة.
3. الجودة مقابل الكمية
يُعتقد أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى استيعاب الكثير من البيانات للتعلم منها. في النقاش حول الجودة مقابل الكمية ، عادة ما تفضل الشركات النوع الأخير. ومع ذلك ، إذا كانت مجموعات البيانات عالية الجودة ولكنها أقصر بطبيعتها ، فستمنحك بعض الضمانات بأن المخرجات ملائمة وقوية.
4. خصائص مجموعة البيانات الجيدة
قد تكون خصائص مجموعة البيانات الجيدة ذاتية وتعتمد بشكل أساسي على التطبيق الذي يقدمه الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، هناك بعض الميزات العامة التي يجب على المرء أن يبحث عنها أثناء تحليل مجموعات البيانات.
- الاكتمال: يجب أن تكون مجموعة البيانات كاملة مع عدم وجود شبكات أو نقاط فارغة في مجموعات البيانات. يجب أن تحتوي كل خلية على قطعة بيانات فيها.
- الشمولية: يجب أن تكون مجموعات البيانات شاملة قدر الإمكان. على سبيل المثال ، إذا كنت تبحث عن متجه للتهديد السيبراني ، فيجب أن يكون لديك جميع ملفات تعريف التوقيع وجميع المعلومات الضرورية.
- تناسق: يجب أن تتناسب مجموعات البيانات مع المتغيرات المحددة التي تم تخصيصها لها. على سبيل المثال ، إذا كنت تقوم بتصميم صناديق الحزم ، فيجب أن تحتوي المتغيرات التي اخترتها (البلاستيك ، والورق ، والكرتون ، وما إلى ذلك) على بيانات تسعير مناسبة لتندرج في تلك الفئات المحددة.
- دقة: الدقة هي مفتاح مجموعة البيانات الجيدة. يجب أن تكون جميع المعلومات التي تغذيها في نموذج الذكاء الاصطناعي جديرة بالثقة ودقيقة تمامًا. إذا كانت أجزاء كبيرة من مجموعات البيانات الخاصة بك غير صحيحة ، فسيكون مخرجاتك غير دقيقة أيضًا.
- التفرد: هذه النقطة تشبه الاتساق. يجب أن تكون كل نقطة بيانات فريدة بالنسبة للمتغير الذي تخدمه. على سبيل المثال ، لا تريد أن يندرج سعر الغلاف البلاستيكي تحت أي فئة أخرى من العبوات.
ضمان جودة البيانات
هناك العديد من الطرق للتأكد من أن جودة البيانات عالية ، مثل التأكد من أن مصدر البيانات جدير بالثقة. فيما يلي بعض من أفضل الأساليب للتأكد من حصولك على أفضل بيانات الجودة لنماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك:
1. التنميط البيانات
يعد تصنيف البيانات أمرًا ضروريًا لفهم البيانات قبل استخدامها. يوفر ملف تعريف البيانات نظرة ثاقبة على توزيع القيم ، والحد الأقصى ، والحد الأدنى ، ومتوسط القيم ، والقيم المتطرفة. بالإضافة إلى ذلك ، فهو يساعد في تنسيق التناقضات في البيانات. يساعد تحديد ملفات تعريف البيانات في فهم ما إذا كانت مجموعة البيانات قابلة للاستخدام أم لا.
2. تقييم جودة البيانات
باستخدام مكتبة مركزية لقواعد جودة البيانات سابقة الإنشاء ، يمكنك التحقق من صحة أي مجموعة بيانات بمكتبة مركزية. إذا كان لديك كتالوج بيانات يحتوي على أدوات بيانات مدمجة ، فيمكنك ببساطة إعادة استخدام هذه القواعد للتحقق من صحة أسماء العملاء ورسائل البريد الإلكتروني وأكواد المنتج. بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك أيضًا إثراء بعض البيانات وتوحيدها.
3. مراقبة وتقييم جودة البيانات
يمتلك العلماء جودة بيانات محسوبة مسبقًا لمعظم مجموعات البيانات التي يريدون استخدامها. يمكنهم تضييق نطاقها لمعرفة المشكلة المحددة التي تواجهها سمة ما ، ثم تحديد ما إذا كنت تريد استخدام هذه السمة أم لا.
4. تجهيز البيانات
عادة ما يتعين على الباحثين والعلماء تعديل البيانات قليلاً لإعدادها لنمذجة الذكاء الاصطناعي. يحتاج هؤلاء الباحثون إلى أدوات سهلة الاستخدام لتحليل السمات وتبديل الأعمدة وحساب القيم من البيانات.
يتغير عالم الذكاء الاصطناعي باستمرار. بينما تستخدم كل شركة البيانات بطريقة مختلفة ، تظل جودة البيانات ضرورية لأي مشروع تنفيذ للذكاء الاصطناعي. إذا كانت لديك بيانات موثوقة وذات جودة عالية ، فإنك تلغي الحاجة إلى مجموعات بيانات ضخمة وتزيد من فرص نجاحك. مثل جميع المؤسسات الأخرى ، إذا كانت مؤسستك تتجه نحو تطبيق الذكاء الاصطناعي ، فتحقق مما إذا كان لديك بيانات جيدة النوعية. تأكد من أن مصادرك جديرة بالثقة وقم بإجراء العناية الواجبة للتحقق مما إذا كانت تتوافق مع متطلبات البيانات الخاصة بك.
