Качество данных: невидимый злодей машинного обучения

Модерный инженер по машинному обучению (МО) выполняет задачи, далеко выходящие за рамки простой разработки моделей и анализа данных. Эффективное использование данных является ключевым для успешных компаний, требуя от данных быть полученными, безопасно обмененными и проанализированными на протяжении всего жизненного цикла. Увеличение использования облачных вычислений и внедрения корпоративного машинного обучения способствовало началу и концу этого пути данных, но промежуточные этапы часто сталкиваются с проблемами, связанными с качеством данных. Плохое качество данных обременяет пользователей данных, часто препятствуя ученым по данным в эффективной разработке моделей и проведении анализов. Ученые по данным тратят значительную часть своего времени на очистку данных, чтобы обеспечить надежные результаты, что может быть фрустрирующим и неэффективным. Чистые данные являются необходимым условием для проектов МО, поскольку они обеспечивают эффективность моделей в условиях изменяющегося ландшафта данных. Эффективное управление данными включает в себя постоянную оценку и обработку дрейфа данных, чтобы поддерживать точность моделей. Согласование всей организации вокруг практик, основанных на данных, включая не технических заинтересованных лиц, является критически важным для преодоления проблем с качеством данных. Организации, которые придают высокую ценность качеству данных, могут обеспечивать более высокую эффективность ИИ и достичь надежных результатов в бизнесе, избегая высоких уровней неудач в проектах ИИ из-за плохого качества данных.