数据质量对 AI 应用程序有多重要？

人工智能在各行各业的应用正在以狂热的速度增长。然而，关于这个流行语的发人深省的现实是，几乎 80% 的 AI 项目 最终不成功，根据《哈佛商业评论》。尽管人工智能应用程序具有变革能力，但并不能成功实现预期的结果。这就是必须了解数据质量重要性的地方。

数据质量对于人工智能模型的成功起着至关重要的作用。如果数据质量差，即使是准确的人工智能模型也会达不到要求。在本博客中，我们将讨论数据质量在人工智能模型中的重要性以及如何维护它。

数据是人工智能算法运行背后的燃料。提供给 AI 应用程序以提供模型并训练它们的数据决定了它们的学习和功能。数据质量差会对人工智能应用程序的运行方式以及此类结果的现实后果产生严重影响。

准确地说，Gartner 的报告表明，组织遭受的损失是 1290万美元 每年，因为数据质量差。因此，企业绝不能掉以轻心，必须克服它。这也解释了为什么公司花费如此多的时间和精力来获取准确的数据。数据科学家在过滤数据和克服潜在障碍方面发挥着非常重要的作用。

不良数据会以多种方式阻碍人工智能应用。以下是低质量数据的一些后果：

在不良或错误数据上训练的机器学习模型可能无法按预期运行并导致误判。在现实生活中，这可能意味着如果数据质量较差，人工智能解决方案会呈现错误的预测或糟糕的结果。

不完整或有偏见的数据会限制人工智能模型获得不同结果的能力，使人工智能变得不可靠。这些实例会破坏交易，特别是对于金融、医疗保健和工作中的敏感应用程序。

数据差是指未经验证或不充分的数据，可能会影响人工智能模型的功能。此类数据会影响模型的准确性和性能。使用此类数据训练模型可能会导致人工智能应用程序出现一些错误和效率低下。

如果从不可靠或未经验证的来源接收训练数据，人工智能模型可能会运行效率低下。为了减轻这些限制，公司需要投入时间、资源和成本来过滤数据。过滤数据后，人工智能模型必须使用准确的数据进行重新训练才能精确。

然后，数据中的差距和错误会影响机器学习模型，从而产生人工智能幻觉和错误。这种人工智能不当行为可能会损害品牌声誉，因为客户最终可能会获得糟糕的客户体验。除了品牌声誉之外，公司还可能因人工智能不当行为而遭受监管和法律纠纷。

然而，这还不是全部，由于数据质量差，人工智能模型可能会产生多种独特的后果。根据行业的不同，人工智能应用程序可能会根据其敏感性产生不同的复杂性和影响。在下一节中，我们将讨论数据质量对多个行业的重要性。

医疗保健、金融、法律和汽车等行业的风险更高，其中人工智能应用程序不能出现故障。以下是这些行业中由于数据质量差而导致的人工智能应用失败的一些示例：

对于医疗保健：  

医疗保健行业是一个风险很高的行业，任何错误都不会造成严重后果。例如，错误的数据可能会损害模型的功能，从而导致误诊并误导错误的治疗。

错误的治疗或药物治疗甚至会使患者的健康状况恶化。因此，当信任人工智能用于医疗保健时，准确的数据就变得不容谈判。

对于金融：

人工智能在金融领域的应用在严重程度上与医疗保健领域的应用非常相似。然而，这里需要担心的不是健康，而是金钱损失。金融人工智能通常用于欺诈识别、风险评估和消除财务损失。糟糕的数据也会导致财务方面不可逆转的损害。

对于汽车：

从 ADAS 到自动驾驶汽车，人工智能正在接管汽车行业的未来。然而，要实现全自动驾驶汽车还有很长的路要走。有关道路、方向和物体的不良数据可能会导致错误判断，因此甚至可能导致事故或危及安全。

对于法律和司法机构：

数据不佳或不完整可能会导致人工智能应用过早的预测和结论。这种判决可能会对法律和司法适用产生严重后果。特别是，作为参考的不完善数据可能会导致有偏见的结论和不公平的定罪。

人工智能应用面临的主要挑战是授权数据源的稀缺性。如果数据是从未经授权的来源获取的，则处理此类数据以消除任何潜在风险至关重要。需要一个顶级流程来处理数据质量。

数据质量是任何成功实施人工智能的基础。如果质量不佳，数据质量对人工智能的影响可能会很严重。作为一家公司，必须在实施任何人工智能应用程序之前评估其数据质量，这最终可以加速人工智能创新。