Veri kalitesi: Makine öğreniminin görünmeyen kötü adamı

Modern bir makine öğrenimi (ML) mühendisi, sadece modeller oluşturma ve veri analiziyle ilgili değildir. Başarılı işletmeler için verilerin etkin kullanımı çok önemlidir ve verilerin edinilmesi, güvenli olarak paylaşılması ve yaşam döngüsü boyunca analizi gerekmektedir. Bulut hesaplama ve kurumsal ML benimseme, bu veri yolculuğun başında ve sonunda kolaylaştırmaktadır, ancak orta adımlar genellikle veri kalitesine ilişkin sorunlarla karşılaştırmaktadır. Kötü kaliteli veriler, veri kullanıcıları için bir yük oluşturuyor ve veri bilimcilerin modeller oluşturma ve analizler yapmasını engelliyor. Veri bilimciler, güvenilir sonuçlar elde etmek için verilerin temizlenmesi için önemli bir zaman harcamaktadır, bu da hayal kırıcı ve verimsiz olabilir. Temiz veriler, ML projeleri için çok önemlidir, çünkü modellerin değişen veri manzaralarına dayanabilmesini sağlar. Etkin veri yönetimi, veri kaydırma ve model doğruluğunu sürdürmek için sürekli olarak değerlendirme ve elden geçirmeyle ilgilidir. Tüm organizasyonu, teknik olmayan paydaşlar da dahil olmak üzere, veri odaklı uygulamalar etrafında uyumlu hale getirmek, veri kalitesine ilişkin sorunlardan kaçınmak için çok önemlidir. Veri kalitesine öncelik veren organizasyonlar, AI etkinliğini artırabilir ve güvenilir ticari sonuçlar elde edebilir, AI projelerindeki yüksek başarısızlık oranlarının önüne geçerek kötü veri kalitesinden kaynaklanmaktadır.