BLOG

Vier hacks voor gegevensbeheer voor AI

Ontdek hoe u de AI-gegevensverwerking van uw organisatie kunt optimaliseren met technieken voor hergebruiken, recyclen, herbestemmen en reduceren.

Inhoudsopgave

Slecht gegevensbeheer is als het bouwen van een huis op een wankele fundering. Zonder de juiste gegevensverwerking kunnen AI-modellen kampen met slechte prestaties, hogere kosten en tijdverspilling. Efficiënt gegevensbeheer is de sleutel tot succesvolle AI-projecten. We bieden hier een referentiekader om gegevensbeheer te beschouwen als een onderdeel van de AI-strategie van uw organisatie. De vier pijlers van dat referentiekader zijn: hergebruiken, recyclen, herbestemmen en reduceren.

1. Hergebruiken.

De gegevens van een organisatie zijn een schatkamer met waardevolle pareltjes die met een oppoetsbeurt weer kunnen schitteren. 

De methode van hergebruik van het gegevensbeheer houdt in dat bestaande gegevens opnieuw worden gebruikt voor nieuwe analyses of toepassingen. Dit maximaliseert de waarde van gegevensbronnen, vermindert redundantie en verbetert de efficiëntie van gegevensgestuurde besluitvorming. Hier zijn twee strategieën voor hergebruik:

  • Transfer learning en fine-tuning. Zie transfer learning en fine-tuning als het verbeteren van een bestaand huis dat degelijk is gebouwd, in plaats van een architect een nieuw huis vanaf nul te laten ontwerpen. Vooraf getrainde modellen, zoals Microsoft® Copilot, bieden een robuuste basis. Bestaande modellen zijn in eerste instantie getraind op basis van enorme gegevenssets en kunnen worden aangepast voor specifieke taken, zoals chatbots, samenvattingen of het schrijven van gedichten. Deze methode maakt gebruik van bestaande kennis en bespaart tijd, rekenkracht en inspanning. Vanuit het oogpunt van gegevensbeheer is deze aanpak zeer efficiënt. Het verfijnen van funderingsmodellen in de GenAI-ruimte helpt de uitgebreide rekenkracht en grote hoeveelheden gelabelde gegevens tot een minimum te beperken. Dit maakt het haalbaarder om grote modellen te ontwikkelen die zijn afgestemd op specifieke gebruikssituaties en bedrijfsbehoeften.
  • Hergebruik van gelabelde gegevenssets. Gelabelde gegevens zijn als een goed georganiseerde bibliotheek: waardevol en onmiddellijk toegankelijk. Over projecten heen kunnen we geannoteerde gegevenssets hergebruiken. Zo vormt een beeldgegevensset die gelabeld is voor objectdetectie een stevige basis voor verschillende beeldherkenningstaken. Waarom zouden we labels opnieuw uitvinden als we op bestaande labels kunnen voortbouwen? Het is voordelig, versnelt de ontwikkeling en vermindert de inspanning voor annotatie, waardoor het een slimme investering is. Hergebruik van gelabelde gegevens kan leiden tot hogere nauwkeurigheid in modellen en efficiëntere evaluatieprocessen.

Door gegevens effectief te hergebruiken, kunnen we het volledige potentieel ervan benutten en zo innovatie en efficiëntie bevorderen. Door deze strategieën te omarmen, maken we optimaal gebruik van onze bestaande middelen en maken we de weg vrij voor slimmere en snellere ontwikkelingen.

2. Recyclen.

Recycling verwijst naar het proces van het opnieuw verwerken en herbestemmen van gegevens die niet langer actief worden gebruikt. Dit houdt in dat oude gegevens worden opgeschoond, getransformeerd en geïntegreerd om ze bruikbaar te maken voor nieuwe toepassingen of analyses, waardoor de waarde ervan wordt gemaximaliseerd en verspilling wordt tegengegaan. Het Google BERT-model, dat is getraind op basis van een enorme hoeveelheid tekst, demonstreert de impact van het recyclen van gegevens in gegevens. Door enorme hoeveelheden bestaande tekstgegevens opnieuw te verwerken en te herbestemmen, heeft BERT aanzienlijke vooruitgang geboekt in het begrijpen van natuurlijke taal. De beste AI-gegevensarchitecten denken verder dan wat voor de hand ligt, en recyclen gegevens op innovatieve manieren:

  • Extra labels annoteren. Breid de bruikbaarheid van bestaande gegevens uit. Stel dat u een gegevensset voor stemmingsanalyse hebt. Annoteer de gegevensset met extra labels (bijv. sarcasme, urgentie) om de toepasbaarheid ervan te vergroten. Volgens een onderzoek van IBM kan het toevoegen van extra labels modelprestaties tot 15% verbeteren
  • Synthetische gegevens creëren. Wanneer gegevens uit de echte wereld schaars zijn, kunnen synthetische gegevens uitkomst bieden. Generatieve modellen, zoals Generative Adversarial Networks (GAN's), creëren realistische voorbeelden. NVIDIA StyleGAN genereert levensechte gezichten, wat handig is voor het trainen van gezichtsherkenningssystemen. Synthetische gegevens kunnen de behoefte aan echte gegevens tot 80% verminderen, waardoor de kosten aanzienlijk dalen en de privacy behouden blijft.

3. Herbestemmen.

Herbestemmen betekent bestaande gegevens gebruiken voor nieuwe analyses, toepassingen of contexten die verder gaan dan de oorspronkelijke opzet. Het gaat om het transformeren en aanpassen van de gegevens om aan nieuwe vereisten te voldoen, zoals het opschonen, opnieuw formatteren en integreren ervan met andere gegevensbronnen. Door gegevens te herbestemmen, kunnen organisaties extra waarde uit hun gegevensmiddelen halen, redundantie verminderen en de efficiëntie verhogen, wat uiteindelijk meer onderbouwde besluitvorming en innovatie bevordert.

Dit zijn enkele technieken om gegevens met succes te herbestemmen:

  • Gegevensopschoning. Verwijder onnauwkeurigheden, inconsistenties en duplicaten om gegevensinvoer van hoge kwaliteit te garanderen. Deze stap is cruciaal voor het behoud van de integriteit van uw analyses en toepassingen.
  • Gegevenstransformatie. Gegevens converteren naar een ander formaat dat, of andere structuur die, geschikter is voor nieuwe analyses of toepassingen. Dit kan inhouden dat gegevens worden genormaliseerd, gegevenstypen worden gewijzigd of gegevenssets worden geherstructureerd.
  • Gegevensintegratie. Combineer gegevens uit verschillende bronnen om een uniforme gegevensset te maken die een uitgebreider beeld geeft. Dit kan helpen om nieuwe inzichten en correlaties te ontdekken die niet zichtbaar waren in afzonderlijke gegevenssets.
  • Gegevensverrijking. Verbeter bestaande gegevens door nieuwe informatie uit externe bronnen toe te voegen, waardoor ze waardevoller en inzichtelijker worden. Dit kan inhouden dat demografische gegevens, marktgegevens of andere relevante gegevens worden toegevoegd.
  • Gegevensanonimisering. Wijzig gegevens om de privacy te beschermen terwijl de bruikbaarheid voor analyse behouden blijft. Dit is vooral belangrijk wanneer u te maken hebt met gevoelige of persoonlijke informatie.
  • Gegevensvisualisatie. Gebruik grafieken, diagrammen en andere visuele hulpmiddelen om gegevens op een toegankelijkere en begrijpelijkere manier te presenteren. Effectieve visualisatie kan complexe gegevens begrijpelijker en beter bruikbaar maken.

Door deze technieken toe te passen, kunnen organisaties het nut van hun gegevens maximaliseren, nieuwe inzichten ontdekken en strategische initiatieven ondersteunen.

4. Reduceren.

Hoewel de opslag van zoveel mogelijk gegevens vaak tot meer waarde leidt, met name in AI-gebruikssituaties, zijn er momenten waarop de opslagruimte die gegevens innemen, moet worden gereduceerd. Dat kan op de volgende manieren: 

  • Deduplicatie. Beeld u in dat uw gegevensset een rommelige werkruimte is. Deduplicatie is de Marie Kondo-techniek van gegevensbeheer: het identificeert en verwijdert dubbele records. Deduplicatie kan de integriteit en kwaliteit van gegevens verbeteren. Door op te ruimen, stroomlijnen organisaties hun gegevens, waardoor ze efficiënter worden voor modeltraining.
  • Compressie. Gegevenscompressie is hetzelfde als het verkleinen van uw bestanden tot nette, ruimtebesparende pakketjes. Net zoals compressiepakzakken voorkomen dat kleding in reiskoffers extra ruimte innemen, beperken compressietechnieken (zoals JPEG en PNG) de grootte van gegevens tot een minimum, zonder dat dit ten koste gaat van de kwaliteit. Gegevenscompressie versnelt de gegevensoverdracht en verlaagt de kosten. Of het nu gaat om afbeeldingen, tekst of numerieke gegevens, compressie bevordert efficiënte opslag met behoud van essentiële informatie.
  • Normalisering. Als u ooit naar een afspeellijst hebt geluisterd met nummers met ongelijke volumeniveaus, dan zult u de normaliseringsmethode waarderen. Normalisering harmoniseert gegevens door consistente schalen voor verschillende kenmerken te gebruiken. Dit proces beperkt gegevensredundantie tot een minimum, verbetert de integriteit van gegevens en vereenvoudigt zoekopdrachten. Bij het trainen van AI-modellen leidt dit tot snellere convergentie en betere nauwkeurigheid. Zie het als een goed geproduceerde mix van geluidsvolume: een goed genormaliseerde gegevensset levert bruikbare resultaten op.

Versterk uw AI-toepassingen.

Efficiënt AI-gegevensbeheer is geen luxe, maar een noodzaak en de hoeksteen van geslaagde AI-projecten.

Net zoals een stevige fundering resulteert in de bouw van een stabiel huis, is de juiste gegevensverwerking essentieel voor robuuste AI-modellen. Door de vier sleutelmethoden (hergebruiken, recyclen, herbestemmen en reduceren) te implementeren, kunnen organisaties hun AI-gegevensbeheer optimaliseren. Hergebruik van gelabelde gegevenssets maximaliseert de waarde van bestaande gegevens, terwijl het recyclen van gegevens door middel van herverwerking en herbestemming leidt tot innovatieve oplossingen. Het herbestemmen van gegevens voor nieuwe analyses of toepassingen zorgt ervoor dat we de maximale waarde uit onze gegevensbronnen halen. Tot slot kan ook het reduceren van het aantal gegevens het beheer stroomlijnen en versnellen en de prestaties van het model verbeteren.

Succesvolle organisaties omarmen deze strategieën en hun AI-projecten gaan er hierdoor sterk op vooruit.