Konsep futuristik yang berakar pada awal 60-an telah menunggu momen yang mengubah permainan itu menjadi tidak hanya arus utama tetapi juga tak terhindarkan. Ya, kita berbicara tentang kebangkitan Big Data dan bagaimana hal ini memungkinkan konsep yang sangat kompleks seperti Artificial Intelligence (AI) menjadi fenomena global.
Fakta ini seharusnya memberi kita petunjuk bahwa AI tidak lengkap atau lebih tepatnya tidak mungkin tanpa data dan cara untuk menghasilkan, menyimpan, dan mengelolanya. Dan seperti semua prinsip bersifat universal, ini juga berlaku di ruang AI. Agar model AI berfungsi dengan lancar dan memberikan hasil yang akurat, tepat waktu, dan relevan, model tersebut harus dilatih dengan data berkualitas tinggi.
Namun, kondisi yang menentukan inilah yang sulit dihadapi oleh perusahaan dari semua ukuran dan skala. Meskipun tidak ada kelangkaan ide dan solusi untuk masalah dunia nyata yang dapat diselesaikan oleh AI, kebanyakan dari mereka telah ada (atau sudah ada) di atas kertas. Dari sisi kepraktisan implementasinya, ketersediaan data dan kualitasnya yang baik menjadi kendala utama.
Jadi, jika Anda baru mengenal ruang AI dan bertanya-tanya bagaimana kualitas data memengaruhi hasil AI dan kinerja solusi, berikut adalah artikel lengkapnya. Namun sebelum itu, mari kita cepat memahami mengapa data berkualitas penting untuk kinerja AI yang optimal.
Peran Data Berkualitas Dalam Kinerja AI
- Data berkualitas baik memastikan hasil atau hasil yang akurat dan bahwa mereka memecahkan tujuan atau masalah dunia nyata.
- Kurangnya kualitas data yang baik dapat menimbulkan konsekuensi hukum dan keuangan yang tidak diinginkan bagi pemilik bisnis.
- Data berkualitas tinggi dapat secara konsisten mengoptimalkan proses pembelajaran model AI.
- Untuk pengembangan model prediktif, data berkualitas tinggi tidak dapat dihindari.
5 Cara Kualitas Data Dapat Mempengaruhi Solusi AI Anda
Data Buruk
Sekarang, data buruk adalah istilah umum yang dapat digunakan untuk menggambarkan kumpulan data yang tidak lengkap, tidak relevan, atau diberi label yang tidak akurat. Pemotongan salah satu atau semua ini pada akhirnya merusak model AI. Kebersihan data adalah faktor penting dalam spektrum pelatihan AI dan semakin banyak Anda memberi makan model AI Anda dengan data yang buruk, semakin Anda membuatnya sia-sia.
Untuk memberi Anda gambaran singkat tentang dampak data yang buruk, pahami bahwa beberapa organisasi besar tidak dapat memanfaatkan model AI secara maksimal meskipun telah memiliki data pelanggan dan bisnis selama puluhan tahun. Alasannya – sebagian besar adalah data yang buruk.
bias data
Selain data yang buruk dan subkonsepnya, ada kekhawatiran lain yang mengganggu yang disebut bias. Ini adalah sesuatu yang perusahaan dan bisnis di seluruh dunia sedang berjuang untuk atasi dan perbaiki. Dengan kata sederhana, bias data adalah kecenderungan alami kumpulan data terhadap keyakinan, ideologi, segmen, demografi, atau konsep abstrak tertentu lainnya.
Bias data berbahaya bagi proyek AI Anda dan pada akhirnya bisnis dalam banyak hal. Model AI yang dilatih dengan data bias dapat memuntahkan hasil yang menguntungkan atau tidak menguntungkan bagi elemen, entitas, atau strata masyarakat tertentu.
Juga, bias data sebagian besar tidak disengaja, yang berasal dari keyakinan, ideologi, kecenderungan, dan pemahaman bawaan manusia. Karena itu, bias data dapat meresap ke dalam fase pelatihan AI apa pun seperti pengumpulan data, pengembangan algoritme, pelatihan model, dan banyak lagi. Memiliki ahli yang berdedikasi atau merekrut tim profesional jaminan kualitas dapat membantu Anda mengurangi bias data dari sistem Anda.
Volume Data
Ada dua aspek dalam hal ini:
- Memiliki volume data yang sangat besar
- Dan memiliki data yang sangat sedikit
Keduanya memengaruhi kualitas model AI Anda. Meskipun tampaknya memiliki volume data yang besar adalah hal yang baik, ternyata tidak. Saat Anda menghasilkan volume data massal, sebagian besar akhirnya menjadi tidak signifikan, tidak relevan, atau tidak lengkap – data buruk. Di sisi lain, memiliki data yang sangat sedikit membuat proses pelatihan AI tidak efektif karena model pembelajaran tanpa pengawasan tidak dapat berfungsi dengan baik dengan set data yang sangat sedikit.
Statistik mengungkapkan bahwa meskipun 75% bisnis di seluruh dunia bertujuan untuk mengembangkan dan menerapkan model AI untuk bisnis mereka, hanya 15% dari mereka yang berhasil melakukannya karena kurangnya ketersediaan jenis dan volume data yang tepat. Jadi, cara paling ideal untuk memastikan volume data yang optimal untuk proyek AI Anda adalah dengan melakukan outsourcing proses pengadaan.
Data Hadir Dalam Silo
Jadi, jika saya memiliki volume data yang memadai, apakah masalah saya terpecahkan?
Ya, jawabannya adalah, itu tergantung dan itulah mengapa ini adalah waktu yang tepat untuk mengungkap apa yang disebut data silo. Data yang ada di tempat atau otoritas yang terisolasi sama buruknya dengan tidak ada data. Artinya, data pelatihan AI Anda harus mudah diakses oleh semua pemangku kepentingan Anda. Kurangnya interoperabilitas atau akses ke kumpulan data menghasilkan kualitas hasil yang buruk atau lebih buruk lagi, volume yang tidak memadai untuk memulai proses pelatihan.
Masalah Anotasi Data
Anotasi data adalah fase dalam pengembangan model AI yang mendikte mesin dan algoritme pengaktifannya untuk memahami apa yang diumpankan ke mesin tersebut. Sebuah mesin adalah sebuah kotak terlepas dari apakah itu hidup atau mati. Untuk menanamkan fungsi yang mirip dengan otak, algoritma dikembangkan dan digunakan. Tetapi agar algoritma ini berfungsi dengan baik, neuron dalam bentuk meta-informasi melalui anotasi data, perlu dipicu dan ditransmisikan ke algoritma. Saat itulah mesin mulai memahami apa yang harus mereka lihat, akses, dan proses dan apa yang harus mereka lakukan sejak awal.
Kumpulan data yang dianotasi dengan buruk dapat membuat mesin menyimpang dari yang sebenarnya dan mendorongnya untuk memberikan hasil yang miring. Model pelabelan data yang salah juga membuat semua proses sebelumnya seperti pengumpulan data, pembersihan, dan kompilasi menjadi tidak relevan dengan memaksa mesin untuk memproses kumpulan data secara salah. Jadi, perawatan optimal harus dilakukan untuk memastikan data dianotasi oleh para ahli atau UKM, yang tahu apa yang mereka lakukan.
Wrapping Up
Kami tidak dapat mengulangi pentingnya data berkualitas baik untuk kelancaran fungsi model AI Anda. Jadi, jika Anda mengembangkan solusi yang didukung AI, luangkan waktu yang diperlukan untuk bekerja menghilangkan instans ini dari operasi Anda. Bekerja dengan vendor data, pakar, dan lakukan apa pun yang diperlukan untuk memastikan model AI Anda hanya dilatih oleh data berkualitas tinggi.
Semoga beruntung!
