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揭示不良數據的影響

08-02 22:11:05

物聯網、大數據分析、人工智能和其他數據相關技術的有效性在很大程度上依賴于它們處理的數據質量。
 
您可以擁有最復雜的算法,您也可以擁有最強大的硬件架構,您更可以擁有最有能力的數據科學家和研究人員,然而,您的分析或人工智能計劃仍然會失敗。為什么?最有可能的答案是缺乏干凈、高質量的數據。也就是說,數據的質量決定了任何依賴于它的應用所獲得結果的好壞。
 
使用任何未經過濾、未組織和不干凈的數據將導致不準確、不理想的結果。由于這些應用可以推動關鍵業務決策,因此其輸出的任何不準確性都有可能導致無效的操作,而且,根據應用程序的復雜性,使用不干凈數據的結果可能比無效操作更糟糕,例如,在不良數據上訓練人工智能系統可能會導致極其扭曲的反應。
 
因此,確保用于人工智能分析和培訓的數據沒有錯誤、偏差和其他不良成分是確保這些工具無風險運行的必要條件。
 
什么是不良數據?
 
不良數據雖然沒有準確的定義,但卻有許多形式或特征。不良數據可以是任何數據,它給出的情況及描述不太清晰,從而導致任何決策都不理想。由于不良的信息比沒有信息更糟糕,不良的數據會導致在錯誤的假設和前提下做出決策,從而導致從輕微的失誤到徹底的災難性決策。以下是不良數據的幾個主要特征:
 
不良數據不準確
 
如上所述,不準確數據比沒有數據更糟糕。由于多種原因,主要是手工數據輸入,導致存儲在企業數據庫中的數據不準確。因此,它并不代表它聲稱準確代表的狀態或情況。這些錯誤不容易被發現,除非出現不合理的結果。不準確數據的影響可能會很嚴重,具體取決于數據的關鍵程度及其用途,例如,在醫療保健應用中使用不準確數據可能會對人類生命造成嚴重傷害,更不用說影響相關組織了。
 
不良數據不完整
 
不完整的數據和不準確的數據一樣糟糕。這是因為類似于不準確的數據,它沒有給決策者錯誤的畫面,而是給了一個不完整的畫面。因此,不完整數據會導致缺乏根據的決策。
 
不良數據不一致
 
羿戓設計所了解,當數據來自不同的位置、不同的硬件或不同的平臺時,數據庫中可能會出現不一致。這意味著用于分析的數據庫或輸入到人工智能算法數據庫中的數據可能包含以不同格式存儲的信息,從而導致解讀錯誤。這可能導致對正在考慮的主題或情況的分析出現偏差,并再次導致錯誤的決定和結果。
 
不良數據是無效的
 
用于分析或任何其他目的的數據應與正在做出的決策或正在解決的問題盡可能相關。相關性可以是日期、位置或任何其他變量參數。比如,用來自歐洲客戶情緒調查報告的數據來衡量亞太地區的客戶情緒,那么這些數據將是無效的。雖然數據并非完全不準確,但它僅在特定的約束和條件下才是準確和有效的。
 
不良數據是重復的
 
盡管重復數據似乎是一個無害的缺陷,但非唯一的記錄可能和其他記錄一樣是個大問題。使用此類數據庫是不合適的,因為分析此類數據庫中的大量數據可能會產生與使用不準確數據相同的結果。
 
不良數據如何影響人工智能、分析和業務?
 
使用不良數據進行分析意味著會做出不良的決策,或者至少是不明智的決策。在商業環境中,它意味著非盈利的決策和行動。據估計,僅在美國,不良數據每年的損失就超過3萬億美元。使用這些數據做出決策無異于盲目猜測。依賴使用不良數據的分析是一個很大的風險,使用類似的不良數據來訓練和驅動人工智能算法會導致災難性的后果。這是因為,人工智能算法除了能夠分析數據外,還能夠在沒有人為干預情況下對分析結果采取行動。人工智能的自主行為能力意味著使用不良數據的效果只有在事實發生后才會變得明顯。根據分配給人工智能的任務,這種影響可能是災難性的,例如,如果與特定患者的病史和健康狀況相關的數據不正確,那么使用人工智能為患者提供藥物建議可能會出現嚴重錯誤。同樣,用于通過支持決策來管理企業運營的人工智能系統必須具有良好、高質量的數據,任何不準確、不完整、不一致和無效的數據都會導致糟糕的決策。
 
如何利用人工智能進行數據清理?
 
數據清理盡管很重要,但它可能是困難的、耗時的、低效的,而且可能是無效的。為了使清理過程更有效,數據科學家可以使用人工智能進行數據清理。企業可以使用人工智能在更短的時間內**大量數據,以確保數據的一致性、完整性和有效性。人工智能還可以幫助使用插值和插補等統計技術來處理不完整的數據集。這可以確;诂F有值合理估計缺失的值,以保持數據集的完整性。企業可以通過人工智能自動化數據收集、數據驗證和數據清理的整個過程,以確保相關人員隨時可以訪問正確的信息。
 
因此,好數據和人工智能之間存在明顯的相互依賴關系。企業應該認識到這一點,并且在投資于更好地利用數據進行業務決策的同時,還應該投資于清理所使用數據的工具。人工智能可能無法完全取代數據科學家的角色,但使用人工智能進行數據清理肯定可以讓他們的工作更輕松,并幫助他們提高效率。



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人工智能培訓 人工智能機器人 ai人工智能
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