Dhana ya baadaye ambayo mizizi yake inaanzia miaka ya mapema ya 60 imekuwa ikingojea wakati huo mmoja wa kubadilisha mchezo kuwa sio wa kawaida tu lakini pia hauepukiki. Ndio, tunazungumza juu ya kuongezeka kwa Takwimu Kubwa na jinsi hii imefanya iwezekane kwa dhana ngumu sana kama Akili ya bandia (AI) kuwa jambo la ulimwengu.
Ukweli huu unapaswa kutupa dokezo kuwa AI haijakamilika au haiwezekani bila data na njia za kuizalisha, kuihifadhi na kuisimamia. Na kama kanuni zote ni za ulimwengu wote, hii ni kweli pia katika nafasi ya AI. Kwa mfano wa AI kufanya kazi bila mshono na kutoa matokeo sahihi, kwa wakati unaofaa, na muhimu, inapaswa kufundishwa na data ya hali ya juu.
Walakini, hali hii ya kufafanua ndio kampuni za saizi na mizani zote zinaona kuwa ngumu kupigana. Wakati hakuna uhaba wa maoni na suluhisho kwa shida za ulimwengu halisi ambazo zinaweza kutatuliwa na AI, wengi wao wamekuwepo (au wapo) kwenye karatasi. Linapokuja suala la ufanisi wa utekelezaji wao, upatikanaji wa data na ubora mzuri inakuwa kizingiti cha msingi.
Kwa hivyo, ikiwa wewe ni mpya kwa nafasi ya AI na unajiuliza ni vipi ubora wa data unaathiri matokeo ya AI na utendaji wa suluhisho, hapa kuna maandishi kamili. Lakini kabla ya hapo, hebu tuelewe haraka kwanini data ya ubora ni muhimu kwa utendaji bora wa AI.
Jukumu la Takwimu za Ubora katika Utendaji wa AI
- Takwimu bora zinahakikisha matokeo au matokeo ni sahihi na kwamba yanasuluhisha kusudi au shida ya ulimwengu halisi.
- Ukosefu wa data bora inaweza kuleta athari mbaya za kisheria na kifedha kwa wamiliki wa biashara.
- Takwimu zenye ubora wa hali ya juu zinaweza kuboresha mchakato wa ujifunzaji wa mifano ya AI.
- Kwa maendeleo ya mifano ya utabiri, data ya hali ya juu haiwezi kuepukika.
Njia 5 Ubora wa Takwimu Inaweza Kuathiri Suluhisho lako la AI
Takwimu Mbaya
Sasa, data mbaya ni neno mwavuli ambalo linaweza kutumiwa kuelezea hifadhidata ambazo hazijakamilika, hazina umuhimu, au zina lebo isiyo sahihi. Kupanda yoyote au hizi zote mwishowe huharibu mifano ya AI. Usafi wa data ni jambo muhimu katika wigo wa mafunzo wa AI na kadri unavyowalisha mifano yako ya AI na data mbaya, ndivyo unavyozidi kuwa bure.
Ili kukupa maoni ya haraka juu ya athari za data mbaya, elewa kuwa mashirika kadhaa makubwa hayakuweza kukuza mifano ya AI kwa uwezo wao kamili licha ya kuwa na data ya wateja na biashara kwa miongo kadhaa. Sababu - nyingi ilikuwa data mbaya.
Upendeleo wa Takwimu
Mbali na data mbaya na dhana zake ndogo, kuna wasiwasi mwingine unaosumbua unaoitwa upendeleo. Hili ni jambo ambalo kampuni na wafanyabiashara kote ulimwenguni wanajitahidi kushughulikia na kurekebisha. Kwa maneno rahisi, upendeleo wa data ni mwelekeo wa asili wa hifadhidata kuelekea imani fulani, itikadi, sehemu, idadi ya watu, au dhana zingine za kufikirika.
Upendeleo wa data ni hatari kwa mradi wako wa AI na mwishowe biashara kwa njia nyingi. Mifano ya AI iliyofunzwa na data ya upendeleo inaweza kutoa matokeo ambayo ni mazuri au yasiyofaa kwa vitu fulani, vyombo, au matabaka ya jamii.
Pia, upendeleo wa data haujitolei, unatokana na imani za kibinadamu, itikadi, mwelekeo, na uelewa. Kwa sababu ya hii, upendeleo wa data unaweza kuingia katika awamu yoyote ya mafunzo ya AI kama vile ukusanyaji wa data, ukuzaji wa algorithm, mafunzo ya mfano, na zaidi. Kuwa na mtaalam aliyejitolea au kuajiri timu ya wataalamu wa uhakikisho wa ubora inaweza kukusaidia kupunguza upendeleo wa data kutoka kwa mfumo wako.
Kiasi cha data
Kuna mambo mawili kwa hii:
- Kuwa na idadi kubwa ya data
- Na kuwa na data kidogo sana
Zote mbili zinaathiri ubora wa mfano wako wa AI. Ingawa inaweza kuonekana kuwa kuwa na idadi kubwa ya data ni jambo zuri, inageuka kuwa sio. Unapozalisha idadi kubwa ya data, nyingi huishia kuwa data isiyo na maana, isiyo na maana, au isiyo kamili - mbaya. Kwa upande mwingine, kuwa na data kidogo sana hufanya mchakato wa mafunzo ya AI usifanye kazi kwani mifano ya ujifunzaji isiyodhibitiwa haiwezi kufanya kazi vizuri na hifadhidata chache sana.
Takwimu zinafunua kuwa ingawa 75% ya biashara kote ulimwenguni zinalenga kukuza na kupeleka mifano ya AI kwa biashara yao, ni 15% tu yao wanafanikiwa kufanya hivyo kwa sababu ya ukosefu wa upatikanaji wa aina sahihi na kiwango cha data. Kwa hivyo, njia bora zaidi ya kuhakikisha kiwango cha juu cha data kwa miradi yako ya AI ni kutoa nje mchakato wa kutafuta.
Takwimu Zilizopo Katika Silos
Kwa hivyo, ikiwa nina idadi ya kutosha ya data, je! Shida yangu imetatuliwa?
Kweli, jibu ni, inategemea na ndio sababu huu ni wakati mzuri wa kutoa mwanga kwa kile kinachoitwa data maghala. Takwimu zilizopo katika maeneo yaliyotengwa au mamlaka ni mbaya kama hakuna data. Maana, data yako ya mafunzo ya AI inapaswa kupatikana kwa urahisi na wadau wako wote. Ukosefu wa ushirikiano au ufikiaji wa hifadhidata husababisha matokeo duni au mbaya zaidi, kiwango cha kutosha cha kuanzisha mchakato wa mafunzo.
Wasiwasi wa Ufafanuzi wa Takwimu
Maelezo ya data ni ile awamu katika ukuzaji wa mfano wa AI ambayo inaamuru mashine na algorithms zao za kuwezesha kufanya maana ya kile wanachopewa. Mashine ni sanduku bila kujali ikiwa imewashwa au imezimwa. Kuweka utendaji sawa na ubongo, algorithms hutengenezwa na kutumiwa. Lakini ili hizi algorithms zifanye kazi vizuri, neurons kwa njia ya habari ya meta kupitia ufafanuzi wa data, zinahitaji kusababishwa na kupitishwa kwa algorithms. Hapo ndipo mashine zinapoanza kuelewa kile wanachopaswa kuona, kufikia na kusindika na kile wanachopaswa kufanya mwanzoni.
Hifadhidata ambazo hazijafafanuliwa vizuri zinaweza kufanya mashine kupotoka kutoka kwa ukweli na kuzisukuma kutoa matokeo yaliyopotoka. Mifano isiyo sahihi ya uwekaji data pia hufanya michakato yote ya hapo awali kama vile ukusanyaji wa data, kusafisha, na kukusanya haina maana kwa kulazimisha mashine kusindika seti za data vibaya. Kwa hivyo, utunzaji mzuri lazima uchukuliwe ili kuhakikisha kuwa data inafafanuliwa na wataalam au SMEs, ambao wanajua wanachofanya.
Kumalizika kwa mpango Up
Hatuwezi kurudia umuhimu wa data bora ya utendaji mzuri wa mfano wako wa AI. Kwa hivyo, ikiwa unatengeneza suluhisho linalotumia AI, chukua muda unaohitajika kufanya kazi ya kuondoa hali hizi kutoka kwa shughuli zako. Fanya kazi na wauzaji wa data, wataalam na fanya chochote kinachohitajika ili kuhakikisha mifano yako ya AI inapata mafunzo na data ya hali ya juu.
Bahati nzuri!
