Varför AI och maskininlärning behöver bra data

Varför AI och maskininlärning behöver bra data

Det pågår en oändlig konversation just nu om artificiell (AI) och maskininlärning. Dessa har med rätta kallats framtidens tekniker, och de kommer att fortsätta att förnya och störa i årtionden framöver. Vad som ofta går vilse i denna entusiasm är dock vikten av bra data.

Tänk på AI och maskininlärning som båtar och data som vatten. Om du inte har något vatten behöver du inte en båt. Om du bara har lite vatten kan du antagligen bara simma. Slutligen, om vattnet är förorenat, vill du förmodligen undvika det oavsett vilken typ av båt du har. Poängen är att AI och maskininlärning inte är tillgångar på egen hand. Deras värde baseras helt och hållet på de data som de bygger (eller flyter) på.

Denna insikt är avgörande, men den förbises ofta eller diskonteras eftersom det är svårt att städa upp data. Oavsett om det är sant är bra data viktigt för att AI och maskininlärning ska fungera. Utan den renaste och mest kompletta datauppsättningen som möjligt är datadrivna insikter aldrig tillförlitliga. Följ dessa steg för att säkerställa att din fortsätter att vara en tillgång:

Ange dina mål – Definiera på så tydliga sätt som möjligt varför du vill använda AI / maskininlärning och vad du hoppas kunna uppnå. När dina prioriteringar är klara är det mycket lättare att definiera den data och datakvalitet som din agenda kräver. Plan för dataförbättringar – Att rensa dina data kommer att ta tid och arbete. Det finns ingen väg runt det. Bekräfta detta faktum och bygg sedan upp dataförbättringsprocessen i dina planer och tidslinje. Det kan sätta tillbaka din agenda med veckor eller månader, men det ser till att din ansträngning inte går till spillo.Registrera dina insatser – Analytics är ett systematiskt arbete och datahantering måste följa efter. För att undvika luckor / sprickor eller duplicering / redundans i dina ansträngningar, håll ett noggrant granskningsspår av dina handlingar. Målet är att se till att all data på alla platser får all den uppmärksamhet som krävs.Tilldela en chef – Det är lätt för datahantering att falla ner i att göra-listan. Uppgifta någon med att övervaka och hantera ansträngningen så att den håller sig på rätt spår. Be den här personen att skapa tidslinjer / riktmärken och rapportera sedan regelbundet om framsteg eller bakslag. Få oberoende försäkran – Institutionell bias kan krypa in i datahanteringsprocessen utan varning. Som ett resultat kan data som kan tyckas vara ”högkvalitativa” vara exakt motsatta. Det sista steget i varje förbättringsinitiativ är att få uppgifterna utvärderade oberoende. Det är lätt (och frestande) att hoppa över detta steg, men det är också riskabelt.

Datahantering är ett pågående arbete. Den goda nyheten är att en tidig investering ger långsiktig utdelning. Ju tidigare företag ordnar sina data, desto snabbare kan de rulla ut AI och maskininlärning. Ännu viktigare, eftersom de tog sig tid att förbättra sina data på förhand, lönar sig ny teknik på kortare tid. I detta fall är ansvar och återhållsamhet de sunda strategierna.