Datakvalitet: Den osynliga skurken i maskininlärning

En modern maskininlärning (ML) ingenjör roll sträcker sig långt bortom att bara bygga modeller och analysera data. Effektiv dataanvändning är avgörande för framgångsrika företag, vilket kräver att data inhämtas, delas säkert och analyseras under hela sin livscykel. Uppkomsten av molnberäkning och företags ML-antagande har underlättat början och slutet av denna dataresa, men mellanstadierna möter ofta problem relaterade till datakvalitet. Dålig datakvalitet belastar dataanvändare, vilket ofta hindrar dataforskare från att bygga effektiva modeller och utföra analyser. Dataforskare spenderar en betydande del av sin tid på att rensa data för att säkerställa pålitliga resultat, vilket kan vara frustrerande och ineffektivt. Rensad data är essentiell för ML-projekt, eftersom det säkerställer att modellerna förblir effektiva mot föränderliga data landskap. Effektiv datahantering innebär kontinuerlig utvärdering och hantering av data-drift för att upprätthålla modellprecision. Att alignera hela organisationen kring data-drivna metoder, inklusive icke-tekniska intressenter, är avgörande för att undvika datakvalitetsproblem. Organisationer som prioriterar datakvalitet kan driva högre AI-effektivitet och uppnå pålitliga affärsresultat, undvika de höga misslyckandefrekvenserna i AI-projekt på grund av dålig datakvalitet.