BLOG

Yapay zeka için dört veri yönetimi hilesi

Yeniden kullanma, geri dönüştürme, yeniden kullanma ve azaltma teknikleriyle kuruluşunuzun yapay zeka verilerini işlemeyi nasıl optimize edebileceğinizi keşfedin.

İçindekiler

Kötü veri yönetimi, çürük bir temel üzerine ev inşa etmeye benzer. Verilerin uygun şekilde işlenmediği durumlarda yapay zeka modelleri düşük performans, artan maliyetler ve zaman kaybı gibi sorunlarla karşılaşabilir. Verimli veri yönetimi, başarılı yapay zeka projelerinin anahtarıdır. İşte kuruluşunuzun yapay zeka stratejisinin bir parçası olarak veri yönetimi hakkında düşünmeniz için dört sütunlu bir çerçeve: Yeniden kullanın, geri dönüştürün, başka amaçlarla kullanın ve azaltın.

1. Yeniden kullanın.

Bir kuruluşun veri hazinesi, cila ile yeniden parlayabilecek değerli taşlar içerir. 

Veri yönetiminin yeniden kullanım yöntemi, var olan verilerin yeni analizler veya uygulamalar için yeniden kullanılmasını içerir. Veri varlıklarının değerini en üst düzeye çıkarır, fazlalığı azaltır ve veriye dayalı karar alma süreçlerinde verimliliği artırır. Aşağıda iki yeniden kullanım stratejisi verilmiştir:

  • Öğrenme ve ince ayar aktarımı. Öğrenme ve ince ayar aktarımını, bir mimara yeni bir ev tasarlatarak başlamak yerine, zaten iyi inşa edilen bir evi geliştirmek olarak düşünün. Microsoft® Copilot gibi önceden eğitilmiş modeller sağlam bir temel oluşturur. Başlangıçta geniş veri kümeleri üzerinde eğitilen mevcut modeller, sohbet robotları, özetleme veya dize oluşturma gibi belirli görevler için değiştirilebilir. Bu yöntem, mevcut bilgi birikiminden yararlanır, zamandan, bilgi işlem kaynaklarından ve çabadan tasarruf sağlar. Veri yönetimi açısından bakıldığında bu yaklaşım son derece verimlidir. Üretken Yapay Zeka alanındaki temel modellere ince ayar yapmak, yoğun hesaplama gücünü ve büyük miktarda etiketli veriyi en aza indirmeye yardımcı olur. Bu sayede, özel kullanım durumlarına ve iş ihtiyaçlarına göre uyarlanmış büyük modeller geliştirmek daha mümkün hale gelir.
  • Etiketli veri kümelerini yeniden kullanma. Etiketli veriler, iyi organize edilmiş bir kitaplık gibidir; paha biçilmezdir ve anında erişilebilir. Projelerde, açıklamalı veri kümelerini yeniden kullanabiliriz. Örneğin, nesne algılama için etiketlenen bir görüntü veri kümesi, çeşitli bilgisayarlı görü görevleri için sağlam bir temel haline gelir. Var olan etiketlerin üzerinde çalışabilecekken neden yeniden etiket oluşturma zahmetine girelim ki? Uygun maliyetli olması, geliştirmeyi hızlandırması ve ek açıklama çabasını azaltması bu yöntemi akıllı bir yatırım haline getirir. Etiketli verilerin yeniden kullanılması, modellerde daha yüksek doğruluk ve daha verimli değerlendirme süreçleri sağlar.

Verileri etkili bir şekilde yeniden kullanarak verilerin tam potansiyelini ortaya çıkarabilir, yenilikçiliği ve verimliliği artırabiliriz. Bu stratejilerin benimsenmesi, mevcut kaynaklarımızdan en iyi şekilde yararlanmamızı sağlayarak daha akıllı ve daha hızlı ilerlemelerin önünü açmaktadır.

2. Geri dönüştürün.

Geri dönüşüm, artık aktif olarak kullanılmayan verilerin yeniden işlenmesi ve başka amaçlarla kullanılması sürecidir. Bu, eski verilerin temizlenmesini, dönüştürülmesini ve yeni uygulamalar veya analizler için yararlı hale getirilmesini ve böylece değerlerinin en üst düzeye çıkarılmasını ve israfın azaltılmasını içerir. Büyük miktarda metin üzerinde eğitilen Google BERT modeli, verilerdeki geri dönüşümün etkisini göstermektedir. BERT, mevcut metin verilerinin büyük miktarlarını yeniden işleyerek ve başka amaçlarla kullanarak doğal dil anlamada önemli ilerlemeler kaydetmiştir. Yapay zekanın en iyi veri mimarları, verileri yenilikçi yollarla geri dönüştürerek görünenin ötesini düşünür:

  • Ek etiketlere açıklama ekleyin . Mevcut verilerin kullanışlılığını artırın. Bir yaklaşım analizi veri kümeniz olduğunu varsayalım. Uygulanabilirliğini artırmak için ek etiketlerle (örn. iğneleme, aciliyet) açıklama ekleyin. IBM tarafından yapılan bir araştırmaya göre, ek etiketler eklemek, model performansını %15’e kadar artırabilir
  • Sentetik veriler oluşturun. Gerçek dünya verilerinin az olduğu durumlarda sentetik veriler devreye girer. Üretken çekişmeli ağlar (GAN'lar) gibi üretken modeller, gerçeğe yakın örnekler oluşturur. NVIDIA StyleGAN, yüz tanıma sistemlerini eğitmek için kullanılabilecek gerçekçi yüzler üretir. Sentetik veriler gerçek verilere olan ihtiyacı %80'e kadar azaltabilir, maliyetleri önemli ölçüde düşürür ve gizliliği korur.

3. Farklı amaçlar için kullanın.

Farklı amaçlar için kullanma, mevcut verilerin alınması ve asıl amacının ötesinde yeni analizler, uygulamalar veya bağlamlar için kullanılması anlamına gelir. Verilerin temizlenmesi, yeniden biçimlendirilmesi ve diğer veri kaynaklarıyla entegre edilmesi gibi yeni gereksinimleri karşılayacak şekilde dönüştürülerek uyumlu hale getirilmesini içerir. Kuruluşlar, verileri yeniden kullanarak veri varlıklarından ek değer elde edebilir, fazlalığı azaltabilir ve verimliliği artırabilir ve böylece daha bilinçli karar alma ve yenilik yapma süreçlerini teşvik edebilirler.

Verileri başarılı bir şekilde başka bir amaçla kullanmanın gerektirdiği bazı teknikler şunlardır:

  • Veri temizleme. Yüksek kaliteli veri girişleri sağlamak için yanlışlıkları, tutarsızlıkları ve kopyaları kaldırın. Bu adım, analizlerinizin ve uygulamalarınızın bütünlüğünü korumak için çok önemlidir.
  • Veri dönüşümü. Verileri, yeni analizler veya uygulamalar için daha uygun olan farklı bir biçime veya yapıya dönüştürün. Bu, verileri normalleştirmeyi, veri türlerini değiştirmeyi veya veri kümelerini yeniden yapılandırmayı içerebilir.
  • Veri entegrasyonu. Daha kapsamlı bir görünüm sağlayan birleşik bir veri kümesi oluşturmak için farklı kaynaklardan gelen verileri birleştirin. Bu, izole veri kümelerinde görünmeyen yeni içgörülerin ve korelasyonların ortaya çıkarılmasına yardımcı olabilir.
  • Veri zenginleştirme. Harici kaynaklardan gelen yeni bilgileri ekleyerek mevcut verileri geliştirin, daha değerli ve anlaşılır hale getirin. Bu, demografik verilerin, piyasa verilerinin veya diğer ilgili bilgilerin eklenmesini içerebilir.
  • Veri anonimleştirme. Analiz için faydayı korurken aynı zamanda gizliliği korumak için verileri değiştirin. Bu, özellikle hassas veya kişisel bilgilerle çalışırken önemlidir.
  • Veri görselleştirme. Verileri daha erişilebilir ve anlaşılır bir şekilde sunmak için tabloları, grafikleri ve diğer görsel araçları kullanın. Etkili görselleştirme, karmaşık verileri daha anlaşılır ve işlem yapılabilir hale getirebilir.

Kuruluşlar bu teknikleri kullanarak verilerinin faydasını en üst düzeye çıkarabilir, yeni bilgiler ortaya çıkarabilir ve stratejik girişimleri destekleyebilir.

4. Azaltın.

Özellikle yapay zeka kullanım durumlarında mümkün olduğunca fazla veri kaydetmek daha fazla değer sağlama eğiliminde olsa da verilerin kapladığı alanın azaltılması gereken zamanlar vardır. Azaltma, aşağıdaki yöntemlerle gerçekleştirilebilir: 

  • Tekilleştirme. Veri kümenizi dağınık bir çalışma alanı olarak hayal edin. Tekilleştirme, Marie Kondo'nun veri yönetimi tekniğidir: Yinelenen kayıtları tanımlar ve ortadan kaldırır. Tekilleştirme, veri bütünlüğünü ve kalitesini artırabilir. Kuruluşlar dağınıklığı gidererek verilerini düzenler ve model eğitimi için daha verimli hale getirir.
  • Sıkıştırma. Veri sıkıştırma işlemi, dosyalarınızı düzenli, az yer kaplayan paketler halinde küçültmek gibidir. Bavullardaki giysilerin fazladan yer kaplamasını önlemek için kullanılan vakumlu çantalar gibi, sıkıştırma teknikleri de (JPEG ve PNG gibi) kaliteden ödün vermeden veri boyutunu en aza indirir. Veri sıkıştırma, veri aktarımını hızlandırır ve maliyetleri düşürür. Sıkıştırma işlemiyle ister görüntü, ister metin, ister sayısal veri olsun, temel bilgiler korunurken verimli depolama sağlanır.
  • Normalleştirme. Daha önce eşit olmayan ses seviyelerine sahip şarkıların yer aldığı bir çalma listesi dinlediyseniz normalleştirme yöntemini oldukça beğeneceksiniz. Normalleştirme, özellikler arasında tutarlı ölçekler sağlayarak verileri uyumlu hale getirir. Bu işlem veri fazlalığını en aza indirir, veri bütünlüğünü geliştirir ve sorguları basitleştirir. Bu sayede yapay zeka modelleri eğitilirken daha hızlı yakınsama ve daha iyi doğruluk elde edilir. Bunu iyi üretilmiş bir ses hacmi karışımı gibi düşünün; iyi bir şekilde normalleştirilen veri kümesi kullanılabilir sonuçlar verir.

Yapay zeka uygulamalarınızı güçlendirin.

Verimli yapay zeka veri yönetimi bir lüks değil; bir gerekliliktir ve başarılı yapay zeka projelerinin temel taşıdır.

Nasıl ki sağlam bir temel sayesinde sağlam bir ev inşa edilebiliyorsa verilerin doğru şekilde işlenmesi de sağlam yapay zeka modelleri için gereklidir. Kuruluşlar, dört temel yöntemi (yeniden kullanma, geri dönüştürme, başka amaçla kullanma ve azaltma) uygulayarak yapay zeka veri yönetimi uygulamalarını optimize edebilir. Etiketli veri kümelerinin yeniden kullanılması mevcut verilerin değerini en üst düzeye çıkarırken, yeniden işleme ve yeniden kullanım yoluyla verilerin geri dönüştürülmesi ise yenilikçi çözümler sağlamaktadır. Verileri yeni analizler veya uygulamalar için yeniden kullanmak, veri varlıklarımızdan maksimum değer elde etmemizi sağlar. Son olarak, verilerin azaltılması süreci kolaylaştırabilir, eğitimi hızlandırabilir ve model performansını artırabilir.

Başarılı kuruluşlar bu stratejileri benimser ve bunun sonucunda da yapay zeka projeleri başarılı olur.