Yapay zekâ projelerinde veri kalitesi neden önce gelir?
Başarısız yapay zekâ projelerinin önemli bir kısmı modelden değil, modele verilen veriden kaynaklanır.
· 4 dk okuma
Yapay zekâ projelerinde dikkat çoğunlukla model seçimine ve doğruluk oranlarına yönelir. Ancak başarısız projelerin önemli bir kısmı, modelden değil modele verilen veriden kaynaklanır.
Eksik kayıtlar, tekrarlanan örnekler, dengesiz sınıflar ve tutarsız etiketler, test ortamında yüksek görünen performansın sahada hızla düşmesine yol açar.
Bu nedenle veri hazırlığını bir kalite kontrol kapısı olarak ele almak gerekir: veri profillenir, eksiklikler ölçülür, etiket kalitesi doğrulanır ve verinin kaynağından modele kadar izlenebilirliği sağlanır.
Sanayide kalite mühendisliğinin yıllardır uyguladığı “kaynağında kalite” ilkesi, yapay zekâ projeleri için de geçerlidir.
Hizmet Bul