数据质量影响 AI 解决方案的 5 种方式
一个可以追溯到 60 年代初的未来主义概念一直在等待那个改变游戏规则的时刻，不仅成为主流，而且成为必然。是的，我们正在谈论大数据的兴起，以及它如何使人工智能等高度复杂的概念成为可能 […]
来源:Shaip 博客数据偏见
除了坏数据及其子概念之外，还存在另一个困扰人们的问题，即偏见。这是世界各地的公司和企业都在努力解决和解决的问题。简而言之，数据偏见是数据集对特定信仰、意识形态、细分市场、人口统计或其他抽象概念的自然倾向。
数据偏见在很多方面对您的 AI 项目和最终业务都是有害的。使用有偏见的数据训练的 AI 模型可能会产生对社会某些元素、实体或阶层有利或不利的结果。
此外，数据偏见大多是无意识的，源于人类天生的信仰、意识形态、倾向和理解。因此，数据偏见可能会渗透到 AI 训练的任何阶段，例如数据收集、算法开发、模型训练等。聘请专门的专家或招募一支质量保证专业团队可以帮助您减轻系统中的数据偏见。
数据量
这有两个方面：
- 拥有大量数据和拥有非常少的数据
两者都会影响 AI 模型的质量。虽然拥有大量数据似乎是一件好事，但事实并非如此。当您生成大量数据时，其中大部分最终都是无关紧要、无关紧要或不完整的 - 坏数据。另一方面，数据很少会使 AI 训练过程无效，因为无监督学习模型无法在数据集很少的情况下正常运行。
统计数据显示，尽管全球 75% 的企业都致力于为其业务开发和部署 AI 模型，但只有 15% 的企业能够做到这一点，因为缺乏正确类型和数量的数据。因此，确保 AI 项目数据量最佳的最理想方法是外包采购流程。
孤岛中的数据
那么，如果我有足够量的数据，我的问题就解决了吗？