Schlechte Daten in KI

Wie wirken sich schlechte Daten auf Ihre Ambitionen bei der KI-Implementierung aus?

Im Umgang mit Künstlicher Intelligenz (KI) erkennen wir manchmal nur die Effizienz und Genauigkeit des Entscheidungssystems. Wir versäumen es, die unermesslichen Schwierigkeiten von KI-Implementierungen am anderen Ende des Spektrums zu identifizieren. Infolgedessen investieren Unternehmen zu viel in ihre Ambitionen und erzielen am Ende einen überwältigenden ROI. Leider ist dies ein Szenario, das viele Unternehmen erleben, wenn sie den Prozess der KI-Implementierung durchlaufen.

Nach der Überprüfung der Ursachen für einen schlechten ROI, einschließlich ineffizienter KI-Systeme, verspäteter Produkteinführungen oder anderer Mängel bei der KI-Implementierung, werden normalerweise schlechte Daten aufgedeckt.

Data Scientists können nur so viel tun. Wenn ihnen unzureichende Datensätze angezeigt werden, werden keine hilfreichen Informationen wiederhergestellt. Oft müssen sie mit Daten arbeiten, die unbrauchbar, ungenau, irrelevant oder alle der oben genannten sind. Die Kosten für fehlerhafte Daten werden finanziell und technisch schnell deutlich, sobald die Informationen in ein Projekt umgesetzt werden müssen.

Gemäß einer Umfrage von TechRepublic, das sich auf die Verwaltung von KI und ML konzentrierte, führten schlechte Daten dazu, dass 59 % der teilnehmenden Unternehmen die Nachfrage falsch einschätzten. Darüber hinaus haben 26 % der Befragten die falschen Interessenten angesprochen.

In diesem Beitrag werden die Folgen von schlechten Daten untersucht und wie Sie Ressourcenverschwendung vermeiden und einen signifikanten ROI aus Ihrer KI-Trainingsphase erzielen können.

Lass uns anfangen.
Was sind schlechte Daten?

Was sind schlechte Daten?

Garbage in Garbage Out ist das Protokoll, dem maschinelle Lernsysteme folgen. Wenn Sie zu Schulungszwecken schlechte Daten in Ihr ML-Modul einspeisen, liefert es schlechte Ergebnisse. Wenn Sie Daten von geringer Qualität in Ihr System eingeben, besteht die Gefahr, dass Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung fehlerhaft ist. Um das Konzept fehlerhafter Daten besser zu verstehen, finden Sie im Folgenden drei gängige Beispiele:

  • Alle Daten, die nicht korrekt sind – zum Beispiel Telefonnummern anstelle von E-Mail-Adressen
  • Unvollständige oder fehlende Daten – wenn entscheidende Werte fehlen, sind die Daten unbrauchbar
  • Voreingenommene Daten – die Integrität der Daten und ihrer Ergebnisse sind aufgrund freiwilliger oder unfreiwilliger Vorurteile gefährdet

Meistens sind die Daten, die Analysten zum Trainieren von KI-Modulen vorgelegt werden, nutzlos. Normalerweise existiert mindestens eines der oben genannten Beispiele. Die Arbeit mit ungenauen Informationen zwingt die Data Scientists, ihre wertvolle Zeit damit zu verbringen, Daten zu bereinigen, anstatt sie zu analysieren oder ihre Systeme zu trainieren.

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

Ein State of Data Science und Analytics berichten zeigt, dass fast 24 % der Datenwissenschaftler bis zu 20 Stunden ihrer Zeit damit verbringen, Daten zu suchen und aufzubereiten. Die Studie ergab auch, dass weitere 22 % 10-19 Stunden damit verbrachten, mit schlechten Daten umzugehen, anstatt ihr Fachwissen zum Aufbau effizienterer Systeme zu nutzen.

Nun, da wir schlechte Daten erkennen können, lassen Sie uns besprechen, wie Sie Ihre Ambitionen mit KI erreichen können.

Die Folgen fehlerhafter Daten für Ihr Unternehmen

Die Folgen fehlerhafter Daten für Ihr Unternehmen Um zu erklären, inwieweit schlechte Daten Ihre Ziele haben, gehen wir einen Schritt zurück. Wenn ein Data Scientist bis zu 80 % seiner Zeit mit der Datenbereinigung verbringt, sinkt die Produktivität dramatisch (sowohl einzeln als auch kollektiv). Ihre finanziellen Ressourcen werden einem hochqualifizierten Team zugewiesen, das die meiste Zeit mit redundanten Arbeiten verbringt.

Lass das Waschbecken in.

Sie verschwenden nicht nur Geld, indem Sie einen hochqualifizierten Fachmann für die Dateneingabe bezahlen, sondern auch die Schulungsdauer Ihrer KI-Systeme wird aufgrund des Mangels an Qualitätsdaten (Ihre Projekte nehmen 40% mehr Zeit in Anspruch). Eine schnelle Produkteinführung ist völlig vom Tisch und verschafft Ihrer Konkurrenz einen Wettbewerbsvorteil, wenn sie ihre Data Scientists effizient einsetzt.

Der Umgang mit fehlerhaften Daten ist nicht nur zeitaufwändig. Es kann auch aus technischer Sicht Ressourcen verbrauchen. Im Folgenden sind einige wichtige Konsequenzen aufgeführt:

  • Die Pflege und Speicherung fehlerhafter Daten ist zeit- und kostenaufwendig.
  • Schlechte Daten können finanzielle Ressourcen aufzehren. Studien zeigen, dass fast 9.7 Millionen von Unternehmen verschwendet werden, die mit schlechten Daten umgehen.
  • Wenn Ihr Endprodukt ungenau, langsam oder irrelevant ist, verlieren Sie schnell an Glaubwürdigkeit im Markt.
  • Schlechte Daten können Ihre KI-Projekte behindern, da die meisten Unternehmen die Verzögerungen bei der Bereinigung unzureichender Datensätze nicht erkennen.

Wie können Unternehmer schlechte Daten vermeiden?

Die logischste Lösung ist, vorbereitet zu werden. Eine gute Vision und eine Reihe von Zielen für Ihre KI-Implementierungsambitionen können Geschäftsinhabern helfen, viele Probleme im Zusammenhang mit schlechten Daten zu vermeiden. Als nächstes müssen Sie eine vernünftige Strategie haben, um alle wahrscheinlichen Anwendungsfälle mit KI-Systemen aufzuschlüsseln.

Sobald das Unternehmen richtig auf die KI-Implementierung vorbereitet ist, besteht der nächste Schritt darin, mit einem erfahrenen Datenerfassungsanbieter wie Experten bei Shaip, um hochwertige, relevante Daten, die auf Ihr Projekt zugeschnitten sind, zu beschaffen, zu kommentieren und bereitzustellen. Bei Shaip haben wir einen unglaublichen Modus Operandi in Bezug auf Datenerfassung und Annotation. Da wir in der Vergangenheit mit Hunderten von Kunden zusammengearbeitet haben, stellen wir sicher, dass Ihre Datenqualitätsstandards bei jedem Schritt des KI-Implementierungsprozesses eingehalten werden.

Wir befolgen strenge Qualitätsbewertungsmetriken, um die von uns gesammelten Daten zu qualifizieren und implementieren ein lückenloses Verfahren zur Verwaltung fehlerhafter Daten unter Verwendung von Best Practices. Unsere Methoden ermöglichen es Ihnen, Ihre KI-Systeme mit den genauesten und genauesten Daten zu trainieren, die in Ihrer Nische verfügbar sind.

Buchen Sie noch heute eine persönliche Beratung mit uns, um Ihre KI-Trainingsdatenstrategie zu beschleunigen.

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