Почему правильная подготовка данных критически важна для успеха искусственного интеллекта?

Правильная подготовка данных критически важна для успеха искусственного интеллекта (ИИ) по нескольким причинам:

• Повышение точности модели. www.astera.com Модели машинного обучения основаны на шаблонах данных. www.astera.com Неточные данные приводят к моделям, построенным на «грязных» данных, что приводит к неверным прогнозам. www.astera.com Это может привести как к снижению точности, так и к увеличению затрат. www.astera.com
• Предотвращение сложных ошибок. www.astera.com Во взаимосвязанных системах, где результаты одной модели передаются в другую, низкое качество данных может привести к ошибкам компаундирования. www.astera.com Этот каскадный эффект может привести к крупномасштабным неточностям, особенно в интегрированных цифровых экосистемах или сложных цепочках поставок. www.astera.com
• Снижение риска предвзятых моделей и этических проблем. www.astera.com Когда модели учатся на предвзятых данных, они отражают и усугубляют эти предвзятости, вызывая этические проблемы. www.astera.com В таких областях, как найм или кредитование, это увековечивает несправедливую практику. www.astera.com
• Обеспечение применимости модели. vc.ru Для задач прогнозирования важно, чтобы данные не только были «чистыми», но и соответствовали бизнес-контексту. vc.ru Модель, обученная на устаревших или нерелевантных примерах, не будет приносить пользы, даже если её метрики высоки. vc.ru

Таким образом, правильная подготовка данных — это основа, на которой строится всё остальное: от корректности предсказаний до поведения модели в продакшне. vc.ru