وقتی صحبت از هوش مصنوعی به میان می‌آید، داده‌های شما فقط ورودی نیستند – این پایه و اساس هر تصمیم و بینشی است که هوش مصنوعی شما می‌تواند ارائه دهد. اما وقتی پایه قوی نباشد چه اتفاقی می افتد؟ درست مانند ساختن یک خانه در زمین لرزان، تلاش برای ساخت هوش مصنوعی بر روی داده های متناقض یا ناقص می تواند منجر به نتایج غیر قابل اعتماد، استراتژی های معیوب و ساختار نامطمئن شود.
قبل از شروع هر ابتکار هوش مصنوعی، اطمینان از تمیز و سازماندهی داده های شما ضروری است. برخی از این آماده‌سازی فنی است – و راهنمای آمادگی هوش مصنوعی که در انجمن‌های انجمن ما به اشتراک گذاشته شده است، بهترین شیوه‌های تیم آزمایشگاه‌های هوش مصنوعی Domo را پوشش می‌دهد.
بخش دیگر، قرار دادن افراد، سیستم ها و فرآیندهای مناسب است – و این چیزی است که در زیر بررسی می کنیم. با ایجاد یک پایه قوی، بهبود یکپارچگی و امنیت داده‌های خود، و پرورش فرهنگ کیفیت داده، می‌توانید اطمینان حاصل کنید که داده‌های شما به اندازه شما برای هوش مصنوعی آماده هستند.
با داده های بهتر شروع کنید
با ردیف های صحیح در مجموعه داده خود شروع کنید
اینکه کدام ردیف از داده ها نیاز دارید بستگی به نحوه استفاده از داده ها دارد – و شروع با نمونه مناسب مهم است. در ابتدا، مجموعه داده‌های شما ممکن است دارای برخی از ردیف‌های صحیح، برخی از ردیف‌های اشتباه و برخی از آنها به طور کلی نباشد.
با سهامداران درگیر بنشینید و به طور خاص در مورد آنچه از پروژه هوش مصنوعی خود می خواهید فکر کنید. برای مثال، اگر هدف شما پیش‌بینی گردش مالی کارکنان است، باید موارد زیر را در نظر بگیرید:
- چه کسی واجد شرایط کارمندی است؟
- چه نوع گردش مالی را در نظر می گیرید؟
- به چه دوره زمانی نگاه می کنید؟
ممکن است لازم باشد ردیف هایی از داده ها را حذف کنید یا ردیف های بیشتری را برای تکمیل مجموعه داده خود اضافه کنید. این کار مقدماتی زمان می برد، اما کمتر از این است که به عقب برگردید و داده های خود را از ابتدا آماده کنید.
مجموعه داده را پاک کنید
تمیز کردن داده ها مانند آماده کردن آشپزخانه شما قبل از شروع آشپزی است. این برای موثر و کارآمد نگه داشتن هوش مصنوعی ضروری است. با حذف رکوردهای تکراری شروع کنید تا از تجزیه و تحلیل ناهنجار اطلاعات مشابه جلوگیری کنید. سپس به سازگاری فرمت های داده خود ادامه دهید. به عنوان مثال، تمام تاریخ ها باید در قالب YYYY-MM-DD باشند تا از سردرگمی و خطا در تحلیل های مبتنی بر زمان جلوگیری شود.
مجموعه داده خود را به واقعیت متصل کنید
بیایید به مثال گردش مالی برگردیم – آیا دستمزد ساعتی هر کارمند با توجه به حداقل دستمزد جمعیت منطقی است؟ آیا انحرافات شگفت انگیزی وجود دارد؟ اگر چنین است، فقط از شر این ارزش ها خلاص نشوید – آنها را مطالعه کنید. در این صورت، اعداد را با مدیر منابع انسانی خود چک کنید. حتی اشتباهات تایپی کوچک می تواند تحلیل شما را از مسیر خارج کند.
قوانین اعتبارسنجی را برای یافتن خطاها اعمال کنید
پس از پاک شدن داده‌های شما، قوانین اعتبارسنجی را برای برجسته کردن خودکار خطاهای احتمالی اعمال کنید. به عنوان مثال، یک فیلد حقوق و دستمزد که یک عدد منفی را نشان می دهد باید به طور خودکار بازبینی را آغاز کند. مدل‌های یادگیری ماشینی می‌توانند الگوهای خطای معمولی را بر اساس رفع‌های تاریخی پیش‌بینی کنند و به‌طور خودکار برای آن مشکلات رفع کنند.
یکپارچگی داده های خود را بهبود بخشید
با داده های از دست رفته مقابله کنید
داده های از دست رفته می تواند گمراه کننده باشد. ممکن است تا زمانی که هوش مصنوعی شما شروع به تولید نتایج مغرضانه نکند، مشکل بزرگی به نظر نرسد. هنگامی که قطعات گم شده در مجموعه داده وجود دارد، تصویر کاملی از داده های خود ندارید. برخی از الگوریتم ها نمی توانند مقادیر از دست رفته را مدیریت کنند، به این معنی که از اطلاعات اشتباه یاد می گیرند.
استراتژی ای توسعه دهید که نیازهای هوش مصنوعی شما را برآورده کند، خواه از محاسبه آماری برای پر کردن مقادیر از دست رفته استفاده کند یا از رویکردهای الگوریتمی استفاده کند که با شکاف های داده سازگار است. دانشمندان داده ما شما را در فرآیند خود در قسمت 1 از مجموعه زنده هوش مصنوعی ما راهنمایی می کنند.
به طور منظم داده های خود را بررسی کنید
ممیزی های منظم داده ها را دنبال کنید. ممیزی ها را به عنوان کارآگاهی روی داده های خود در نظر بگیرید، جایی که نادرستی یا قطعات گم شده ای را پیدا می کنید که می تواند پایه های هوش مصنوعی شما را بشکند. همانطور که گفته شد، ابزارهای خودکار می توانند به شما در تشخیص ناهنجاری ها کمک کنند و اطمینان حاصل کنند که داده های شما دست نخورده باقی می مانند.
ایجاد سیاست های مدیریت داده
اکنون که داده های عالی دارید، باید از امنیت آن اطمینان حاصل کنید. همانطور که هوش مصنوعی را پیاده سازی می کنید، یک چارچوب جامع حاکمیت داده ایجاد کنید که مشخص می کند چه کسی به کدام مجموعه داده ها و تحت چه شرایطی دسترسی دارد. این نه تنها باید شامل مجوزها باشد، بلکه باید شامل ردیابی افرادی باشد که به چه داده‌هایی و چه زمانی دسترسی داشته است تا سازمان شما را پاسخگو و مطابق با مقررات حفاظت از داده‌ها نگه دارد.
به تیم خود در مورد بهترین شیوه های امنیت داده آموزش دهید
آموزش‌ها و کارگاه‌های مستمری را برای همه کارکنان در مورد اهمیت کیفیت داده‌ها و نقش آنها در حفظ آن ارائه دهید. همچنین می توانید شاخص های کلیدی عملکرد (KPI) مربوط به کیفیت داده ها را ایجاد کنید و آنها را در ارزیابی عملکرد ادغام کنید.
فرهنگ کیفیت داده را تقویت کنید
تیم خود را درگیر کنید
تیم خود را در حفظ کیفیت داده ها مشارکت دهید. آنها را تشویق کنید تا زمینه های بالقوه برای بهبود را شناسایی کرده و راه حل هایی را پیشنهاد کنند. این نه تنها داده های شما را بهبود می بخشد، بلکه به پرورش فرهنگ کیفیت در سازمان شما نیز کمک می کند. توجه به این مشارکت‌ها می‌تواند روحیه را تقویت کند و رویکردی فعالانه برای مدیریت داده را تشویق کند.
به طور منظم شیوه های داده خود را بررسی و به روز کنید
الزامات داده و فناوری در حال تکامل هستند، بنابراین رویکرد شما به مدیریت داده نیز باید تکامل یابد. به طور منظم شیوه های داده های خود را مرور کنید و از تصمیمات برای بهبود کیفیت و امنیت داده های خود مطلع باشید.
گوش دهید – بازخورد افراد خود را نادیده نگیرید
باز کردن گفتگو در مورد کیفیت داده در سازمان شما می تواند به بینش ها و بهبودهای جدیدی منجر شود. بازخورد را تشویق کنید و از آن به عنوان پله ای برای اقدامات بهتر استفاده کنید.
در اینجا متوقف نشوید – به یادگیری در مورد هوش مصنوعی، داده های خود و Domo ادامه دهید
ایجاد یک پایه محکم تضمین می کند که سیستم هوش مصنوعی شما – و داده های وارد شده به آن – ایمن، ایمن، پایدار و دقیق است. مراحل ذکر شده در اینجا شما را به یک شروع قوی می‌رساند، اما بهبود مداوم و سازگاری با چالش‌ها و فن‌آوری‌های جدید کلید حفظ داده‌های با کیفیت بالا و گرفتن نتایج بهتر از هوش مصنوعی است.
آیا آماده اید تا عمیق تر در استراتژی های داده های هوش مصنوعی غوطه ور شوید؟
وبینار بعدی ما، “پیاده سازی ایمن و موثر هوش مصنوعی” را از دست ندهید، جایی که ما تکنیک های پیشرفته را بررسی خواهیم کرد تا اطمینان حاصل کنیم که ابتکارات هوش مصنوعی شما بر اساس کیفیت و یکپارچگی ساخته شده است. برای قسمت بعدی مجموعه پخش زنده AI Insights ما ثبت نام کنید.
در مورد پاکیزگی داده ها بیشتر می خواهید؟
تیم Domo AI Labs میزبان اولین قسمت از این سری از پخش زنده در ماه مه 2024 بود. ضبط را در اینجا تماشا کنید – کارشناسان داده ما به شما نشان می دهند که چگونه داده های خود را گام به گام تمیز کنید.