AI ürünlerinin kötü veriler nedeniyle başarısız olduğu yaygın nedenler

Yapay Zeka (AI), yenilikçi çözümler ve verimlilikler sunan çeşitli endüstrilerde devrim yaratmıştır. Bununla birlikte, birçok AI ürünü, genellikle düşük veri kalitesi nedeniyle vaatlerini yerine getirememektedir. Verilerle ilgili ortak tuzakları anlamak, kuruluşların riskleri azaltmasına ve AI girişimlerinin başarısını artırmasına yardımcı olabilir.

AI gelişiminde verilerin önemi

Veriler, performanslarını ve güvenilirliklerini doğrudan etkileyen AI modellerinin temeli olarak hizmet eder. Yüksek kaliteli, alakalı ve çeşitli veriler, AI sistemlerinin etkili bir şekilde öğrenmesini ve doğru tahminler yapmasını sağlar. Tersine, kötü veriler önyargılı, yanlış ve hatta zararlı sonuçlara yol açabilir.

AI projelerinde veri ile ilgili yaygın tuzaklar

1. Yetersiz veri kalitesi

Düşük kaliteli veriler üzerinde eğitilmiş AI modelleri genellikle güvenilmez sonuçlar üretir. Bu, gürültülü, eksik veya tutarsız verileri içerir. Örneğin, bir AI sistemi çok sayıda hata veya eksik değerle veriler üzerinde eğitilirse, doğru tahminler yapmak için mücadele edebilir.

2. Verilerdeki önyargı

Eğitim verilerindeki önyargı, mevcut toplumsal önyargıları sürdüren veya hatta güçlendiren AI sistemlerine yol açabilir. Bu konu, özellikle önyargılı verilerin belirli grupların haksız tedavisine neden olabileceği yüz tanıma veya işe alım algoritmaları gibi uygulamalarla ilgilidir. Dikkate değer bir örnek, Microsoft'un önyargılı eğitim verileri nedeniyle önyargılı davranış sergileyen chatbot Tay'dir. (fortune.com)

3. Veri çeşitliliği eksikliği

Homojen veri kümeleri üzerinde eğitilmiş AI modelleri, çeşitli gerçek dünyadaki senaryolara genelleşemez. Eğitim verilerinin çok çeşitli senaryoları ve demografiyi kapsadığından emin olmak, sağlam AI sistemleri geliştirmek için çok önemlidir.

4.

Aşırı sığdırma, bir AI modeli, modelin yeni verilerdeki performansını olumsuz etkilediği ölçüde eğitim verilerindeki ayrıntıları ve gürültüyü öğrendiğinde gerçekleşir. Bu genellikle eğitim verileri çok spesifik olduğunda veya daha geniş bağlamı temsil etmediğinde olur.

5. Veri Kıtlığı

Bazı durumlarda, etkili bir AI modelini eğitmek için yetersiz veri mevcut olabilir. Bu kıtlık, AI uygulamalarının geliştirilmesini engelleyebilir, özellikle veri toplamanın zor olduğu özel alanlarda.

Veri ile ilgili sorunları azaltmak için stratejiler

1. Sağlam veri toplama işlemlerini uygulayın

Kapsamlı veri toplama protokollerinin oluşturulması, AI modellerini eğitmek için kullanılan verilerin doğru, eksiksiz ve alakalı olmasını sağlar. Bu, net veri gereksinimlerini ve standartlarını tanımlamayı içerir.

2. Düzenli veri denetimleri yapın

Verilerin düzenli olarak gözden geçirilmesi ve denetlenmesi, önyargılar, tutarsızlıklar veya yanlışlıklar gibi sorunların tanımlanmasına ve düzeltilmesine yardımcı olur. Bu proaktif yaklaşım, AI geliştirme yaşam döngüsü boyunca veri kalitesini korur.

3. Veri çeşitliliğini sağlayın

Çeşitli demografik özellikleri ve senaryoları yansıtan çeşitli veri kümelerini dahil etmek, AI modellerinin genelleme yeteneklerini geliştirir. Bu uygulama, adil ve tarafsız AI sistemlerinin oluşturulmasına yardımcı olur.

4. Veri büyütme tekniklerini uygulayın

Veri büyütme, dönme, ölçeklendirme veya çevirme gibi dönüşümleri uygulayarak mevcut verilerden yeni veri noktaları oluşturulmayı içerir. Bu teknik, veri kıtlığının üstesinden gelmeye ve model sağlamlığını artırmaya yardımcı olabilir.

5. Model sürüklenmesini izleyin ve adres

Üretimde AI modellerinin sürekli olarak izlenmesi, modelin performansının temel veri modellerindeki değişiklikler nedeniyle zamanla bozulduğu model sürüklenmesini tespit etmeye ve ele almaya yardımcı olur. Düzenli güncellemeler ve taze verilerle yeniden eğitilmesi bu sorunu azaltabilir.

Çözüm

AI ürünlerinin başarısı, gelişimlerinde kullanılan verilerin kalitesiyle karmaşık bir şekilde bağlantılıdır. Organizasyonlar, veri ile ilgili ortak tuzakları tanıyarak ve ele alarak, AI çözümlerinin etkinliğini ve güvenilirliğini artırabilir. Sağlam veri yönetimi uygulamalarının uygulanması, hem doğru hem de adil olan AI sistemleri oluşturmak için gereklidir.

Yapay zeka ve veri kalitesi hakkında daha fazla okuma için aşağıdaki kaynakları araştırmayı düşünün:

• Unmasking A.I.’s Bias Problem
• Over half of Fortune 500 companies cite AI as a business risk
• Many corporate boards have no experience or expertise with AI

Bu zorlukları proaktif olarak ele alarak, işletmeler somut değer sağlayan ve kamu güvenini koruyan başarılı AI ürün dağıtımlarının yolunu açabilir.