موږ ټول پوهیږو چې د مصنوعي استخباراتو (AI) ماډل فعالیت په بشپړ ډول د روزنې مرحله کې چمتو شوي ډیټاسیټونو کیفیت پورې اړه لري. په هرصورت، دوی معمولا په سطحي کچه بحث کیږي. ډیری آنلاین سرچینې مشخص کوي چې ولې د کیفیت ډیټا لاسته راوړل ستاسو د AI روزنې ډیټا مرحلو لپاره اړین دي ، مګر د پوهې په شرایطو کې یو تشه شتون لري چې کیفیت د ناکافي ډیټا څخه توپیر کوي.
کله چې تاسو ډیټاسیټونو ته ژوره ګورئ ، نو تاسو به ډیری پیچلتیاوې او فرعي ټکي وګورئ چې ډیری وختونه له پامه غورځول کیږي. موږ پریکړه کړې چې په دې لږ خبرې شوي موضوعاتو رڼا واچوو. د دې مقالې لوستلو وروسته، تاسو به د ځینو غلطیتونو په اړه روښانه نظر ولرئ چې تاسو د معلوماتو راټولولو په جریان کې کوئ او ځینې لارې چې تاسو کولی شئ د خپل AI روزنې ډیټا کیفیت غوره کړئ.
راځه چي پیل یی کړو.
د AI پروژې اناتومي
د غیر پیل شوي لپاره، د AI یا ML (ماشین زده کړې) پروژه خورا سیسټمیکه ده. دا خطي دی او یو قوي کاري جریان لري.
- د مفهوم ثبوت
- د ماډل اعتبار او د ماډل نمرې
- د الګوریتم پراختیا
- د AI روزنې معلوماتو چمتو کول
- د ماډل ځای پرځای کول
- د الګوریتم روزنه
- د ځای پرځای کولو وروسته اصلاح کول
احصایې ښیي چې د ټولو AI پروژو نږدې 78٪ د پلي کولو مرحلې ته رسیدو دمخه په یوه یا بل ځای کې ودرول شوي. په داسې حال کې چې له یوې خوا لویې نیمګړتیاوې، منطقي تېروتنې، یا د پروژې مدیریتي مسایل شتون لري، له بلې خوا داسې فرعي تېروتنې او تېروتنې هم شته چې په پروژو کې د پراخې ماتې لامل کېږي. پدې پوسټ کې ، موږ د ځینې خورا عام فرعي توضیحاتو په اړه یو.
د معلوماتو تعصب
د معلوماتو تعصب د فکتورونو یا عناصرو داوطلبانه یا غیر ارادي معرفي کول دي چې په نا مناسبه توګه د ځانګړو پایلو په لور یا په مقابل کې پایلې کموي. له بده مرغه، تعصب د AI روزنې په ځای کې یوه ویرونکې اندیښنه ده.
که دا پیچلي احساس وکړي، پوه شئ چې د AI سیسټمونه خپل ذهن نه لري. نو لنډیز مفهومونه لکه اخلاق، اخلاق او نور شتون نلري. دوی یوازې هومره هوښیار یا فعال دي لکه منطقي ، ریاضياتي او احصایوي مفکورې چې د دوی په ډیزاین کې کارول شوي. نو، کله چې انسانان دې دریو ته وده ورکړي، په ښکاره ډول به یو څه تعصب او تعصب ځای په ځای شي.
تعصب یو مفهوم دی چې په مستقیم ډول د AI سره تړاو نلري مګر د دې شاوخوا شاوخوا هرڅه سره. پدې معنی چې دا د انساني مداخلې څخه ډیریږي او په هر وخت کې معرفي کیدی شي. دا کیدی شي کله چې ستونزه د احتمالي حلونو لپاره حل کیږي، کله چې د معلوماتو راټولول پیښیږي، یا کله چې ډاټا چمتو کیږي او د AI ماډل ته معرفي کیږي.
ایا موږ کولی شو په بشپړه توګه تعصب له منځه یوسو؟
د تعصب له منځه وړل پیچلي دي. شخصي غوره توب په بشپړه توګه تور او سپین نه دی. دا په خړ ساحه کې وده کوي، او له همدې امله دا موضوعي هم ده. د تعصب سره، دا سخته ده چې د هر ډول هولیسټیک انصاف په ګوته کړئ. برسېره پردې، تعصب هم ستونزمن دی چې پیژندل یا پیژندل کیږي، په سمه توګه کله چې ذهن په غیر ارادي ډول د ځانګړو باورونو، سټیریوټایپونو، یا کړنو په لور متوجه وي.
له همدې امله د AI متخصصین خپل ماډلونه د احتمالي تعصبونو په پام کې نیولو سره چمتو کوي او د شرایطو او شرایطو له لارې یې له مینځه وړي. که په سمه توګه ترسره شي، د پایلو skewing کیدای شي لږ تر لږه وساتل شي.
د ډاټا کیفیت
د ډیټا کیفیت خورا عام دی، مګر کله چې تاسو ژور وګورئ، تاسو به ډیری ناڅاپه پرتونه ومومئ. د معلوماتو کیفیت کولی شي په لاندې ډولونو مشتمل وي:
- د اټکل شوي ارقامو شتون نشتوالی
- د اړونده او اړونده معلوماتو نشتوالی
- د وروستي یا تازه معلوماتو نشتوالی
- د معلوماتو ډیروالی چې د کارولو وړ ندي
- د اړین ډیټا ډول نشتوالی - د مثال په توګه ، د عکسونو پرځای متن او د ویډیوګانو پرځای آډیو او نور ډیر څه
- بیاب
- هغه بندونه چې د معلوماتو مداخله محدودوي
- په خرابه توګه تشریح شوي ډاټا
- د معلوماتو ناسم طبقه بندي
د AI نږدې 96٪ متخصصین د ډیټا کیفیت مسلو سره مبارزه کوي چې پایله یې د کیفیت اصلاح کولو اضافي ساعتونه دي نو ماشینونه کولی شي په مؤثره توګه غوره پایلې وړاندې کړي.
غیر منظم معلومات
د ډیټا ساینس پوهان او د AI متخصصین د دوی د بشپړ همکارانو په پرتله په غیر منظم شوي ډیټا ډیر کار کوي. د پایلې په توګه، د دوی د پام وړ وخت د غیر منظم شوي معلوماتو احساس کولو او په داسې بڼه کې د راټولولو لپاره مصرف کیږي چې ماشینونه یې پوهیږي.
غیر جوړښت شوي ډاټا هر هغه معلومات دي چې د یو ځانګړي شکل، ماډل، یا جوړښت سره سمون نه لري. دا بې ترتیبه او تصادفي ده. غیر منظم معلومات کیدای شي ویډیو، آډیو، انځورونه، د متن سره انځورونه، سروې، راپورونه، پریزنټشنونه، یادښتونه، یا د معلوماتو نور ډولونه وي. د غیر جوړ شوي ډیټاسیټونو څخه خورا اړونده لیدونه باید د متخصص لخوا پیژندل شوي او په لاسي ډول تشریح شي. کله چې تاسو د غیر منظم معلوماتو سره کار کوئ، تاسو دوه اختیارونه لرئ:
- تاسو د معلوماتو پاکولو ډیر وخت مصرف کوئ
- ناپاکې پایلې ومنئ
د اعتبار وړ ډیټا تشریح لپاره د SMEs نشتوالی
د ټولو فکتورونو څخه چې موږ نن ورځ بحث وکړ، د اعتبار وړ ډیټا تشریح یو فرعي اړخ دی چې موږ یې د پام وړ کنټرول لرو. د ډیټا تشریح د AI پراختیا کې یو مهم پړاو دی چې حکم کوي چې څه او څنګه باید زده کړي. ضعیف یا غلط تشریح شوي ډاټا کولی شي ستاسو پایلې په بشپړ ډول تخریب کړي. په ورته وخت کې، دقیق تشریح شوي ډاټا کولی شي ستاسو سیسټمونه معتبر او فعال کړي.
له همدې امله د معلوماتو تشریح باید د SMEs او تجربه کونکو لخوا ترسره شي چې د ډومین پوهه لري. د مثال په توګه، د روغتیا پاملرنې ډاټا باید د متخصصینو لخوا تشریح شي څوک چې د دې سکټور د معلوماتو سره کار کولو تجربه لري. نو، کله چې ماډل د ژوند ژغورونکي حالت کې ځای پر ځای شي، دا د تمې سره سم ترسره کوي. ورته د املاکو ، فنټیک ای کامرس ، او نورو مناسب ځایونو کې د محصولاتو لپاره ریښتیا ده.
د لوړېدو وخت
دا ټول فکتورونه یو لوري ته اشاره کوي - دا مشوره نه کیږي چې د یو واحد واحد په توګه د AI پراختیا ته وده ورکړي. پرځای یې، دا یو ګډ بهیر دی، چیرې چې تاسو د ټولو برخو متخصصینو ته اړتیا لرئ ترڅو یوځای راشي ترڅو دا یو مناسب حل وړاندې کړي.
له همدې امله موږ وړاندیز کوو چې اړیکه ونیسئ معلومات ټولګه او تشریح د شیپ په څیر ماهرین ستاسو محصولات او حلونه ډیر فعال کړي. موږ د AI پراختیا کې دخیل فرعياتو څخه خبر یو او د سمدستي له مینځه وړو لپاره شعوري پروتوکولونه او کیفیت چیکونه لرو.
ترلاسه کړئ in لمس زموږ سره د دې معلومولو لپاره چې زموږ مهارت څنګه ستاسو د AI محصول پراختیا کې مرسته کولی شي.
