AI

5 Möglichkeiten, wie sich die Datenqualität auf Ihre KI-Lösung auswirken kann

Ein futuristisches Konzept, dessen Wurzeln bis in die frühen 60er Jahre zurückreichen, hat auf diesen einen bahnbrechenden Moment gewartet, um nicht nur Mainstream, sondern auch unvermeidlich zu werden. Ja, wir sprechen über den Aufstieg von Big Data und wie dies ein hochkomplexes Konzept wie Künstliche Intelligenz (KI) zu einem globalen Phänomen gemacht hat.

Gerade diese Tatsache sollte uns den Hinweis geben, dass KI ohne Daten und die Möglichkeiten, diese zu generieren, zu speichern und zu verwalten, unvollständig oder eher unmöglich ist. Und so wie alle Prinzipien universell sind, gilt dies auch im KI-Bereich. Damit ein KI-Modell nahtlos funktioniert und genaue, zeitnahe und relevante Ergebnisse liefert, muss es mit hochwertigen Daten trainiert werden.

Diese entscheidende Bedingung ist jedoch für Unternehmen aller Größen und Größenordnungen schwer zu bekämpfen. Es mangelt zwar nicht an Ideen und Lösungen für reale Probleme, die durch KI gelöst werden könnten, aber die meisten von ihnen existierten (oder existieren) auf dem Papier. Wenn es um die Praktikabilität ihrer Implementierung geht, wird die Verfügbarkeit von Daten und deren gute Qualität zu einem Haupthindernis.

Wenn Sie also neu im KI-Bereich sind und sich fragen, wie sich die Datenqualität auf die KI-Ergebnisse und die Leistung von Lösungen auswirkt, finden Sie hier eine umfassende Zusammenfassung. Aber vorher sollten wir schnell verstehen, warum Qualitätsdaten für eine optimale KI-Leistung wichtig sind.

Rolle von Qualitätsdaten für die KI-Leistung

Rolle von Qualitätsdaten für die KI-Leistung

  • Daten von guter Qualität stellen sicher, dass Ergebnisse oder Ergebnisse genau sind und dass sie einen Zweck oder ein reales Problem lösen.
  • Der Mangel an qualitativ hochwertigen Daten könnte für Unternehmer unerwünschte rechtliche und finanzielle Konsequenzen nach sich ziehen.
  • Hochwertige Daten können den Lernprozess von KI-Modellen konsequent optimieren.
  • Für die Entwicklung von Vorhersagemodellen sind qualitativ hochwertige Daten unabdingbar.

5 Möglichkeiten, wie sich die Datenqualität auf Ihre KI-Lösung auswirken kann

Schlechte Daten

Schlechte Daten ist ein Überbegriff, der verwendet werden kann, um Datensätze zu beschreiben, die unvollständig, irrelevant oder ungenau gekennzeichnet sind. Das Auftauchen eines oder aller dieser KI-Modelle verdirbt schließlich. Datenhygiene ist ein entscheidender Faktor im KI-Trainingsspektrum und je mehr Sie Ihre KI-Modelle mit schlechten Daten füttern, desto mehr machen Sie sie nutzlos.

Um Ihnen eine schnelle Vorstellung von den Auswirkungen fehlerhafter Daten zu geben, sollten Sie verstehen, dass mehrere große Unternehmen KI-Modelle trotz jahrzehntelanger Kunden- und Geschäftsdaten nicht voll ausschöpfen konnten. Der Grund – das meiste waren schlechte Daten.

Lassen Sie uns noch heute Ihre Anforderungen an KI-Trainingsdaten besprechen.

Datenbias

Abgesehen von schlechten Daten und ihren Unterkonzepten gibt es ein weiteres quälendes Problem, das als Bias bezeichnet wird. Dies ist etwas, mit dem Unternehmen und Unternehmen auf der ganzen Welt Schwierigkeiten haben, anzugehen und zu beheben. In einfachen Worten ist Data Bias die natürliche Neigung von Datensätzen zu einer bestimmten Überzeugung, Ideologie, einem Segment, einer Demografie oder anderen abstrakten Konzepten.

Datenverzerrungen sind in vielerlei Hinsicht gefährlich für Ihr KI-Projekt und letztendlich für Ihr Geschäft. Mit verzerrten Daten trainierte KI-Modelle könnten Ergebnisse liefern, die für bestimmte Elemente, Einheiten oder Schichten der Gesellschaft günstig oder ungünstig sind.

Außerdem sind Datenverzerrungen meist unfreiwillig und resultieren aus angeborenen menschlichen Überzeugungen, Ideologien, Neigungen und Verständnis. Aus diesem Grund können Datenverzerrungen in jede Phase des KI-Trainings eindringen, wie z. B. Datensammlung, Algorithmusentwicklung, Modelltraining und mehr. Einen dedizierten Experten zu haben oder ein Team von Qualitätssicherungsexperten zu rekrutieren, könnte Ihnen dabei helfen, Datenverzerrungen in Ihrem System zu vermeiden.

Datenvolumen

Das hat zwei Aspekte:

  • Große Datenmengen haben
  • Und mit sehr wenigen Daten

Beides wirkt sich auf die Qualität Ihres KI-Modells aus. Auch wenn es den Anschein hat, dass riesige Datenmengen eine gute Sache sind, stellt sich heraus, dass dies nicht der Fall ist. Wenn Sie große Datenmengen generieren, sind die meisten davon unbedeutend, irrelevant oder unvollständig – schlechte Daten. Andererseits machen sehr wenige Daten den KI-Trainingsprozess ineffektiv, da unüberwachte Lernmodelle mit sehr wenigen Datensätzen nicht richtig funktionieren können.

Statistiken zeigen, dass, obwohl 75 % der Unternehmen weltweit darauf abzielen, KI-Modelle für ihr Geschäft zu entwickeln und einzusetzen, dies nur 15 % gelingt, da die richtige Art und Menge an Daten nicht verfügbar ist. Der beste Weg, um das optimale Datenvolumen für Ihre KI-Projekte sicherzustellen, besteht also darin, den Sourcing-Prozess auszulagern.

Daten in Silos vorhanden

Daten in Silos vorhanden Ist mein Problem also gelöst, wenn ich über ein ausreichendes Datenvolumen verfüge?

Nun, die Antwort ist, es kommt darauf an und deshalb ist dies der perfekte Zeitpunkt, um ans Licht zu bringen, was man Daten nennt Silos. Daten, die an isolierten Orten oder Behörden vorhanden sind, sind so schlecht wie keine Daten. Das heißt, Ihre KI-Trainingsdaten müssen für alle Ihre Stakeholder leicht zugänglich sein. Der Mangel an Interoperabilität oder Zugang zu Datensätzen führt zu einer schlechten Qualität der Ergebnisse oder, schlimmer noch, zu einem unzureichenden Volumen, um den Schulungsprozess anzukurbeln.

Bedenken bezüglich der Datenanmerkung

Datenanmerkung ist die Phase in der KI-Modellentwicklung, die Maschinen und ihren Antriebsalgorithmen diktiert, was ihnen zugeführt wird. Eine Maschine ist eine Box, unabhängig davon, ob sie ein- oder ausgeschaltet ist. Um eine dem Gehirn ähnliche Funktionalität zu vermitteln, werden Algorithmen entwickelt und eingesetzt. Damit diese Algorithmen jedoch richtig funktionieren, müssen Neuronen in Form von Metainformationen durch Datenannotation getriggert und an die Algorithmen übermittelt werden. Genau dann beginnen Maschinen zu verstehen, was sie sehen, abrufen und verarbeiten müssen und was sie überhaupt tun müssen.

Schlecht annotierte Datensätze können dazu führen, dass Maschinen von der Wahrheit abweichen und sie dazu bringen, verzerrte Ergebnisse zu liefern. Falsche Datenkennzeichnungsmodelle machen auch alle bisherigen Prozesse wie das Sammeln, Bereinigen und Kompilieren irrelevant, indem sie Maschinen zwingen, Datensätze falsch zu verarbeiten. Es muss also optimal darauf geachtet werden, dass die Daten von Experten oder KMUs kommentiert werden, die wissen, was sie tun.

Fazit

Wir können die Bedeutung qualitativ hochwertiger Daten für das reibungslose Funktionieren Ihres KI-Modells nicht wiederholen. Wenn Sie also eine KI-gestützte Lösung entwickeln, nehmen Sie sich die erforderliche Zeit, um diese Instanzen aus Ihrem Betrieb zu eliminieren. Arbeiten Sie mit Datenanbietern und Experten zusammen und tun Sie alles, um sicherzustellen, dass Ihre KI-Modelle nur mit hochwertigen Daten trainiert werden.

Viel Glück!

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