Datakwaliteit: De onzichtbare schurk van machine learning

Een moderne machine learning (ML) ingenieur heeft een rol die verder gaat dan alleen modellen bouwen en data analyseren. Efficiënt gebruik van data is cruciaal voor succesvolle bedrijven, wat betekent dat data moet worden verworven, veilig gedeeld en geanalyseerd gedurende zijn levenscyclus. De opkomst van cloud computing en de adoptie van ondernemings-ML heeft het begin en einde van deze datareis gefaciliteerd, maar de middelste stadia hebben vaak problemen met de kwaliteit van de data. Slechte kwaliteit data belast data-gebruikers, waardoor datawetenschappers niet effectief modellen kunnen bouwen en analyses kunnen uitvoeren. Datawetenschappers besteden een aanzienlijk deel van hun tijd aan het schoonmaken van data om betrouwbare resultaten te garanderen, wat frustrerend en inefficiënt kan zijn. Schone data is essentieel voor ML-projecten, omdat het ervoor zorgt dat modellen effectief blijven tegen veranderende datalandschappen. Effectief datamanagement omvat continue evaluatie en afhandeling van data-drift om modelnauwkeurigheid te handhaven. Het hele bedrijf rondom data-gedreven praktijken aligneren, inclusief niet-technische stakeholders, is cruciaal om datakwaliteitsproblemen te voorkomen. Organisaties die prioriteit geven aan datakwaliteit kunnen een hogere AI-effectiviteit bereiken en betrouwbare zakelijke resultaten behalen, waardoor de hoge faalpercentages in AI-projecten door slechte datakwaliteit worden voorkomen.