BLOG

Cztery sposoby na zarządzanie danymi w sztucznej inteligencji

Dowiedz się, w jaki sposób zoptymalizować obsługę danych AI w organizacji za pomocą technik ponownego wykorzystania, recyklingu, zmiany przeznaczenia i redukcji.

Spis treści

Słabe zarządzanie danymi jest jak budowanie domu na chwiejnych fundamentach. Bez odpowiedniej obsługi danych modele wykorzystujące sztuczną inteligencję mogą ucierpieć z powodu niskiej wydajności, wzrostu kosztów i marnowania czasu. Wydajne zarządzanie danymi to klucz do udanych projektów AI. Oto składający się z czterech filarów model zarządzania danymi w ramach strategii AI w organizacji: ponowne wykorzystanie, recykling, zmiana przeznaczenia i redukcja.

1. Ponowne wykorzystanie.

Skarbnica danych organizacji zawiera cenne skarby, które przy odrobinie dopracowania mogą znów zabłysnąć. 

Metoda zarządzania danymi obejmująca ich ponowne wykorzystanie polega na zmianie przeznaczenia istniejących danych do nowych analiz lub zastosowań. Maksymalizuje ona wartość danych, zmniejsza nadmiarowość i poprawia wydajność w procesie podejmowania decyzji na podstawie danych. Oto dwie strategie ponownego wykorzystania:

  • Uczenie transferowe i dostrajanie. Pomyśl o uczeniu transferowym i dostrajaniu jako o ulepszaniu już dobrze wybudowanego domu, a nie o rozpoczynaniu od projektowania przez architekta nowego domu od podstaw. Wstępnie wytrenowane modele, takie jak Microsoft® Copilot, zapewniają solidne podstawy. Istniejące modele, początkowo szkolone na dużych zbiorach danych, mogą być modyfikowane pod kątem określonych zadań, takich jak chatboty, podsumowania lub generowanie poezji. Ta metoda wykorzystuje istniejącą wiedzę, oszczędzając czas, zasoby obliczeniowe i wysiłki. Z perspektywy zarządzania danymi takie podejście jest bardzo wydajne. Dostosowanie modeli podstawowych w przestrzeni GenAI pomaga zminimalizować wysoką moc przetwarzania i duże ilości oznaczonych danych. Ułatwia to opracowywanie dużych modeli dostosowanych do konkretnych zastosowań i potrzeb biznesowych.
  • Ponowne wykorzystanie oznaczonych zestawów danych. Oznaczone etykietami dane są jak dobrze zorganizowana biblioteka – bezcenne i dostępne natychmiast. W różnych projektach możemy ponownie wykorzystywać zestawy danych z adnotacjami. Na przykład zestaw danych obrazu oznaczony etykietą do wykrywania obiektów staje się solidnym fundamentem dla różnych zadań związanych z widzeniem komputerowym. Po co zawracać sobie głowę wymyślaniem etykiet na nowo, kiedy możemy wykorzystać już istniejące? Jest to metoda oszczędna, przyspiesza rozwój i zmniejsza nakład pracy poświęcany na adnotację, co sprawia, że stanowi rozsądną inwestycję. Ponowne wykorzystanie oznaczonych danych może prowadzić do większej dokładności w modelach oraz wydajniejszych procesów oceny.

Poprzez efektywne ponowne wykorzystywanie danych możemy odblokować ich pełny potencjał, stymulując innowacyjność i wydajność. Wdrażanie tych strategii pozwala maksymalnie wykorzystać istniejące zasoby, torując drogę do bardziej inteligentnego i szybszego rozwoju.

2. Recykling.

Recykling odnosi się do procesu ponownego przetwarzania i zmiany przeznaczenia danych, które nie są już aktywnie wykorzystywane. Wiąże się to z oczyszczaniem, transformacją i integracją starych danych w celu uczynienia ich użytecznymi dla nowych aplikacji lub analiz, tym samym maksymalizując ich wartość i zmniejszając ilość odpadów. Model Google BERT – trenowany na ogromnej ilości tekstu – demonstruje wpływ recyklingu w danych. Dzięki ponownemu przetwarzaniu i zmianie przeznaczenia dużych ilości istniejących danych tekstowych zespół BERT osiągnął znaczący postęp w zakresie rozumienia języka naturalnego. Najlepsi architekci danych wykorzystujący sztuczną inteligencję wykraczają poza to, co oczywiste, dokonując recyklingu danych w innowacyjny sposób:

  • Oznaczaj dodatkowe etykiety. Zwiększ użyteczność istniejących danych. Załóżmy, że dysponujesz zestawem danych do analizy nastrojów. Dodaj do niej adnotacje (np. sarkazm, pilność), aby rozszerzyć jego zastosowanie. Według badania przeprowadzonego przez IBM, dodawanie dodatkowych etykiet może poprawić wydajność modelu nawet o 15%
  • Twórz dane syntetyczne. Kiedy rzeczywistych danych jest niewiele, do akcji wkraczają dane syntetyczne. Modele generatywne, takie jak Generatywne sieci przeciwstawne (GAN), tworzą realistyczne próbki. NVIDIA StyleGAN generuje realistyczne twarze, co jest przydatne do uczenia systemów rozpoznawania twarzy. Dane syntetyczne mogą zmniejszyć potrzebę korzystania z danych rzeczywistych nawet o 80%, znacząco obniżając koszty i pozwalając zachować prywatność.

3. Zmiana przeznaczenia.

Zmiana przeznaczenia oznacza przejęcie istniejących danych i wykorzystanie ich do nowych analiz, zastosowań lub kontekstów w sposób wykraczający poza pierwotną intencję. Obejmuje ona transformację i adaptację danych w celu spełnienia nowych wymagań, takich jak czyszczenie, ponowne formatowanie i integracja z innymi źródłami danych. Poprzez zmianę przeznaczenia danych organizacje mogą uzyskać dodatkową wartość ze swoich aktywów danych, zmniejszyć nadmiarowość i poprawić wydajność, prowadząc w efekcie do podejmowania bardziej świadomych decyzji i wprowadzania innowacji.

Oto kilka technik stosowanych w skutecznej zmianie przeznaczenia danych:

  • Czyszczenie danych. Usuń niedokładności, niespójności i duplikaty, aby zapewnić wysoką jakość wprowadzanych danych. Ten krok ma kluczowe znaczenie dla zachowania integralności analiz i aplikacji.
  • Transformacja danych. Konwertuj dane do innego formatu lub struktury, która jest bardziej odpowiednia dla nowych analiz lub zastosowań. Może to obejmować normalizację danych, zmianę typów danych lub restrukturyzację zestawów danych.
  • Integracja danych. Łącz dane z różnych źródeł, aby tworzyć ujednolicony zestaw danych, który zapewnia bardziej kompleksowy obraz. Może to pomóc w odkryciu nowych informacji i korelacji, które nie były widoczne w odizolowanych zestawach danych.
  • Wzbogacanie danych. Popraw istniejące dane, dodając nowe informacje ze źródeł zewnętrznych, co sprawi, że staną się bardziej wartościowe i przydatne. Może to obejmować dołączanie danych demograficznych, danych rynkowych lub innych istotnych informacji.
  • Anonimizacja danych. Modyfikuj dane w celu ochrony prywatności, zachowując przy tym ich użyteczność do analizy. Jest to szczególnie ważne w przypadku danych wrażliwych lub osobowych.
  • Wizualizacja danych. Korzystaj z wykresów, diagramów i innych wizualnych narzędzi, aby prezentować dane w bardziej przystępny i zrozumiały sposób. Skuteczna wizualizacja może sprawić, że złożone dane będą bardziej zrozumiałe i przydatne.

Dzięki zastosowaniu tych technik organizacje mogą zmaksymalizować użyteczność swoich danych, odkryć nowe informacje i wspierać strategiczne inicjatywy.

4. Redukcja.

O ile, zwłaszcza w zastosowaniach wykorzystujących sztuczną inteligencję, zapisanie jak największej ilości danych prowadzi do uzyskania większej wartości, czasami przestrzeń, którą zajmują dane, musi zostać zredukowana. Redukcję można uzyskać za pomocą następujących metod: 

  • Deduplikacja. Wyobraź sobie zestaw danych jako zaśmiecony obszar roboczy. Deduplikacja to technika zarządzania danymi opracowana przez firmę Marie Kondo: pozwala na identyfikację i eliminację duplikatów rekordów. Deduplikacja może poprawić integralność i jakość danych. Poprzez uporządkowanie, organizacje upraszczają swoje dane, sprawiając, że są wydajniejsze pod kątem uczenia modeli.
  • Kompresja. Kompresja danych jest podobna do zmniejszania plików w uporządkowane, oszczędzające przestrzeń pakiety. Podobnie jak kostki kompresyjne do pakowania zapobiegają zajmowaniu dodatkowego miejsca przez ubrania w walizkach, techniki kompresji (takie jak JPEG i PNG) minimalizują rozmiar danych bez poświęcania jakości. Kompresja danych przyspiesza transfer danych i obniża koszty. Niezależnie od tego, czy chodzi o obrazy, tekst, czy dane numeryczne, kompresja wspiera wydajną pamięć masową, zachowując jednocześnie istotne informacje.
  • Normalizacja. Jeśli kiedykolwiek słuchałeś(-aś) listy odtwarzania, na której znajdują się utwory o nierównym poziomie głośności, z pewnością docenisz metodę normalizacji. Normalizacja harmonizuje dane dzięki spójnym skalom w różnych funkcjach. Ten proces minimalizuje nadmiarowość danych, poprawia integralność danych i upraszcza zapytania. Podczas uczenia modeli AI prowadzi to do szybszej konwergencji i większej dokładności. Pomyśl o tym jako o dobrze wyprodukowanej mieszance dźwięku – poprawnie znormalizowany zestaw danych zapewnia użyteczne wyniki.

Wzmocnij swoje aplikacje AI.

Wydajne zarządzanie danymi AI to nie luksus – to konieczność i podstawa udanych projektów AI.

Tak jak solidny fundament skutkuje budową stabilnego domu, tak właściwa obsługa danych ma zasadnicze znaczenie w przypadku niezawodnych modeli AI. Poprzez wdrożenie czterech kluczowych metod – ponownego wykorzystania, recyklingu, zmiany przeznaczenia i redukcji – organizacje mogą zoptymalizować praktyki zarządzania danymi AI. Ponowne wykorzystanie oznaczonych zestawów danych maksymalizuje wartość istniejących danych, natomiast recykling danych poprzez ponowne przetwarzanie i zmianę przeznaczenia prowadzi do innowacyjnych rozwiązań. Zmiana przeznaczenia danych do nowych analiz lub nowych zastosowań pozwala uzyskać maksymalną wartość z naszych zasobów danych. Wreszcie redukcja danych może usprawnić ich działanie, przyspieszyć proces uczenia i poprawić wydajność modelu.

Skuteczne organizacje stosują te strategie, a ich projekty związane ze sztuczną inteligencją dobrze się rozwijają.