資料管理不善就像在搖搖欲墜的地基上建房子。如果資料處理不當，AI 模型可能會出現效能不佳、成本增加和浪費時間的問題。高效的資料管理是 AI 專案成功的關鍵。以下為將資料管理視為組織 AI 策略一環的四大支柱架構：再利用、回收、變更用途和減少資料管理。
1.再利用。
組織資料的寶庫蘊含珍貴的寶石，只要稍加打磨就能再次閃耀。
資料管理的再利用方法，包括將現有資料重新用於新的分析或應用。它能發揮資料資產的最大價值、減少備援並提高以資料為導向的決策效率。以下是兩種再利用策略：
- 轉移學習和微調。將轉移學習和微調視為加強已經建好的房屋，而不是讓建築師設計新家。預先訓練過的模型 (如 Microsoft® Copilot) 可提供穩固的基礎。現有模型最初是在大量資料集上進行訓練後，可針對特定任務進行修改，例如聊天機器人、摘要或詩詞產生。此方法利用現有知識節省時間、運算資源和心力。從資料管理的角度來看這種方法非常有效率。微調 GenAI 空間中的基礎模型有助於將大量運算能力和大量標記資料降至最低。這使得開發針對特定使用案例和業務需求量身打造的大型模型變得更加可行。
- 再利用標記的資料集。標記資料就像組織良好的資料庫，非常寶貴且可立即存取。我們可以跨專案再利用註解資料集。例如標記為物件偵測的影像資料集成為各種電腦視覺任務的穩固基礎。既然可以在現有標籤的基礎上發展，又何必費心改造標籤呢？成本效益高、可加快開發速度、能減少註解工作量，是明智的投資。再利用標記的資料能提高模型的準確度以及更有效率地評估程序。
透過有效地再利用資料，我們就能發揮出資料的全部潛力，推動創新和效率。採用這些策略可充分利用我們現有的資源為更聰明、更快速的發展鋪路。
2.回收。
回收是指將不再經常使用的資料重新處理和變更用途的過程。這包括清理、轉換和整合舊資料，以供新的應用程式或分析使用，藉此發揮資料的最大價值並減少浪費。Google BERT 機型經過大量文字訓練展現資料中資料回收的影響。BERT 重新處理大量現有的文字資料並將其移作他用，在自然語言理解方面取得了長足的進步。最優秀的 AI 資料架構師會跳脫思維框架，以創新的方式回收資料：
- 為其他標籤註解。擴展現有資料的實用性。假設您有一個情緒分析資料集。使用其他標籤 (例如諷刺、緊急) 來註解以擴大其適用性。根據 IBM 的研究，加上標籤可提升模型效能達 15%。
- 建立合成資料。當真實世界的資料稀少時，合成資料就會介入。生成式模型 (如生成對抗網路 (GAN)) 會建立真實的樣本。NVIDIA StyleGAN 可產生栩栩如生的臉部，可用於訓練臉部辨識系統。合成資料可減少對真實資料的需求高達 80%，大幅降低成本並保護隱私。
3.改變用途。
改變用途是指將現有資料用於新的分析、應用或情境以外的用途。其涉及轉換和調整資料以符合新需求，例如清理、重新格式化以及將資料與其他資料來源整合。透過改變資料用途，組織可以從資料資產中提取更多價值、減少備援並提高效率，最終推動更明智的決策和創新。
以下是成功改變資料用途的一些技巧：
- 資料清理。移除不準確、不一致和重複的內容，以確保高品質的資料輸入。此步驟對於維護分析和應用程式的完整性至關重要。
- 資料轉換。將資料轉換為更適合新分析或應用的不同格式或結構。這可能涉及規範化資料、變更資料類型或重組資料集。
- 資料整合。結合不同來源的資料，以建立統一的資料集，來提供更全面的觀點。這有助於發掘在孤立資料集中，看不到的新見解和關聯性。
- 豐富資料。透過新增外部來源的資訊，來強化現有資料，讓資料更有價值、更有深度。這可能涉及附加人口統計資料、市場資料或其他相關資訊。
- 資料匿名化。修改資料以保護隱私，同時保留資料以供分析。這在處理敏感或個人資訊時尤其重要。
- 資料視覺化。使用圖表、圖形和其他視覺化工具，以更易於存取和理解的方式呈現資料。有效的視覺化可以使復雜的資料更易於理解和採取行動。
透過採用這些技術，組織可以將資料的效用最大化、發掘新的深度分析資訊並支援策略計畫。
4.減少。
雖然盡可能地儲存資料，往往會帶來更多價值，但有時候資料佔用的空間需要減少，尤其是在 AI 的使用案例中。可透過以下方式來減少資料量：
- 重複資料刪除。將您的資料集想像成雜亂無章的工作空間。重複資料刪除是 Marie Kondo 的資料管理技術：可識別並消除重複記錄。重複資料刪除可加強資料完整性和品質。透過整理資料，組織可以簡化資料，提高模型訓練的效率。
- 壓縮.資料壓縮類似於將檔案壓縮成整齊、節省空間的資料包。如同壓縮旅行方塊，用來避免行李箱中的衣物佔用額外空間一樣，壓縮技術 (例如 JPEG 和 PNG) 可以在不犧牲品質的情況下，盡可能減少資料大小。資料壓縮可加快資料傳輸速度並降低成本。無論是影像、文字或數字資料，壓縮都能提升儲存效率，同時保留重要資訊。
- 正規化。如果您曾經聽過播放清單中的歌曲音量大小不一，您一定會喜歡正規化的方法。正規化可讓各種功能之間保持一致的規模，來協調資料。此程序盡可能減少資料備援、改善資料完整性並簡化查詢。在訓練 AI 模型時，如此能加快收斂速度並提升準確度。可以將其視為精心製作的音訊量組合 - 正規化的資料集可呈現可用的結果。
強化 AI 應用環境。
高效率的 AI 資料管理並非奢侈，而是必要條件，也是人工智慧專案成功的基石。
如同穩固的地基才能建起穩固的房屋一樣，正確的資料處理方式對於穩健的 AI 模型來說也是不可或缺的要素。透過實施四種關鍵方法 (再利用、回收、改變用途和減少)組織可以最佳化 AI 資料管理實務。再利用標記過的資料集可發揮現有資料的最大價值，同時透過重新處理和改變用途來回收資料，產生創新的解決方案。將資料移作他用以進行新的分析或應用，可確保我們從資料資產中獲得最大價值。最後減少資料量可以簡化資料、加速訓練並提升模型效能。
成功的組織採用這些策略，AI 專案也因此蓬勃發展。
