Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) teknolojileri, birçok endüstride büyük ölçüde devrim yaratma potansiyeline sahiptir. Ancak AI ve ML'nin çok az kişinin bahsettiği bir Aşil topuğu var. Refiniv'in 2019'da yaptığı bir çalışma Daha Akıllı İnsanlar, Daha Akıllı Makineler: Yapay Zeka / Makine Öğrenimi Küresel Çalışması, yapay zeka ve makine öğreniminin konuşlandırılması ve benimsenmesinin önündeki en büyük engelin kötü veri kalitesi olduğunu ortaya çıkardı. Alternatif kaynaklardan ve yapılandırılmamış verilerden elde edilen veriler giderek daha önemli hale geliyor ancak içgörülerinin kullanım için gerçekten değerli hale gelmesinden önce "iyileştirilmesi" gerekiyor. 

"Çöp girdi, çöp çıktı" deyimi AI/ML dağıtımı için geçerlidir; modellere kötü veriler verirseniz analiz ve sonuçlar da ortalamanın altında olacaktır. Refiniv Anketi'ne göre yanıt verenlerin yüzde 66'sı, zayıf veri kalitesinin makine öğrenimi ve yapay zeka teknolojilerini kullanma yeteneklerini etkilediğini söyledi. Rapor ayrıca makine öğrenimi modellerinde yeni verilerle çalışmanın dört zorluğundan üçünün veri kalitesiyle ilgili olduğunu öne sürüyor. Bu zorluklar arasında verilerin geçmişi, kapsamı ve popülasyonu hakkında doğru bilgiler, eksik veya bozuk kayıtların belirlenmesi ve verilerin temizlenmesi ve yönetilmesi yer alır. Veri bilimcilerin karşılaştığı en büyük zorluklardan biri, zamanlarının yüzde 80-90'ını kötü verileri temizleyip normalleştirmeye harcamak zorunda oldukları için kaliteli veri bulmaktır.

Veri Kalitesi Neden Önemlidir?

Veri analizi yapılırken, verinin bir amaç için kullanılıp kullanılmadığına bakılmaksızın veri kalitesi son derece önemlidir. yapay zeka ya da değil. Veri kalitesinin iki bileşeni vardır:

1. Kayıp veri
2. Incorverileri düzeltmek

Her iki konu da son derece sorunludur ve her bir konunun etkisi yalnızca duruma göre belirlenebilir. ML modellerinde veri kalitesi satılmazsa yanlış anlaşılmalara ve yanlış çıkarımlara yol açmaktadır. Araştırmalar şirketlerin kendi şirket verileriyle birlikte piyasa verilerini ve yapılandırılmamış verileri de analiz ettiğini ortaya koydu. Bu, içgörü elde etmek için üç farklı veri kaynağını birleştirdikleri anlamına gelir. Geleneksel olarak yapılandırılmış veriler güçlü niceliksel analizin anahtarı olmuştur. Ancak yapılandırılmamış veriler şirketlerin önündeki en büyük zorluktur. Alternatif kaynaklardan gelen veriler çoğunlukla yapılandırılmamıştır ve doğruluk açısından iyileştirilmesi ve doğrulanması gerekir.  

Metin tabanlı verileri yapılandırmak ve iyileştirmek için doğal dil işleme (NLP) gibi makine öğrenimi yaklaşımları kullanılır. Facebook ve Google, yapılandırılmamış verilere büyük ölçüde odaklanıyor. Başarıları, yapılandırılmamış verileri daha kolay, daha doğru ve daha etkili hale getirmektir. Makine öğrenimi, yapılandırılmamış veri kaynaklarından bilgi çıkarmayı kolaylaştırmış olsa da, bu hâlâ zaman alan bir süreçtir ve makine öğrenimi modellerini eğitmek çok fazla beceri ve sabır gerektirir.

Mobil Uygulamalar: Yapay Zeka Yorumlamanın Eksik Bağlantısı

Verilerin doğru olduğundan emin olmanın en iyi yolu kaliteli erişimi kolay, güvenilir bir kaynaktan almaktır. Güvenilir kaynaklar söz konusu olduğunda mobil uygulamaları kullanmak bunun bir yolu olabilir. Mobil uygulamalar Veri kalitesi üzerinde, birçok kuruluşun hâlâ kullandığı geleneksel kağıt formlara göre daha fazla kontrol sahibi olmanızı sağlar ve ihtiyaç duyduğunuzda dijital verilere kolayca erişebilirsiniz. 

Mobil uygulamalar, veri kalitesini iyileştirebildikleri için yapay zeka uygulamasının anahtarıdır. Geleneksel veriler, genellikle manuel hatalara açık olan kağıt bazlı süreçlerden gelir. Veri kalitesi kötüyse yapay zekanız da zarar görecektir; kağıt formlarda karşılaşacağınız bilgi kaybı veya zaman gecikmelerinden bahsetmiyorum bile. Bu süreçlerin mobil uygulama tabanlı dijital formlarla değiştirilmesi hataları ortadan kaldıracak ve veri kalitesini artıracaktır. Mobil uygulamalar zaman, konum ve veriler gibi bilgileri otomatik olarak yakalayabilir ve hatta hesaplamaları, dijital imzaları, barkodları ve okumaları doğrulayabilir. Özellikle, saha verileri model için önemli bir veri kaynağı olarak kullanıldığında, saha verilerini toplayan mobil uygulamalar, başarılı yapay zeka uygulaması için kritik öneme sahiptir.

Kötü Verilerin Gerçek Maliyetleri

Biz bunun farkında olmayabiliriz ama kötü veri çok paraya mal olabilir (kayıt başına 10 dolara kadar). Veri kalitesi şirketinden gelen bir rapor, “Kötü Verilerin Gerçek Maliyetleri,Personelin topladığı bilgilerin yüzde 20'ye varan kısmının yanlış olduğunu belirtiyor. Rapor, bilgilerin doğrulanmasının kayıt başına bir dolara kadar maliyetli olabileceğini öne sürüyor. Bu para, çalışanlara ödeme yapılmasına, bilgisayar çalıştırma maliyetine ve doğrulama çözümünün kullanılmasına gidiyor. 

Ancak doğrulama için toplu işlem kullanılırsa maliyetler önemli ölçüde artacağından kayıt başına bir dolar yanıltıcı görünebilir. Daha sonra maliyetler kayıt başına 10 dolara çıkacak ve şirketin kayıtları kontrol edecek mekanizmaları yoksa bu rakam bile hafife alınacak. İade edilen postalar, yanlış yere gönderilen gönderiler ve kaybedilen pazarlama fırsatları nedeniyle bu tutar kayıt başına 100 ABD dolarına kadar çıkabilir. Bu, gelir kaybedeceğiniz ve nakliye sürecine çok büyük miktarda para harcamanız gerektiği anlamına gelir. Basitçe söylemek gerekirse, kötü veriler yalnızca iyileştirme ve onarım için paraya mal olmakla kalmaz, aynı zamanda şirketin müşterilere teslimat yapamaması ve potansiyel müşterilere ulaşamaması nedeniyle gelir kaybına da neden olur. 

Kötü verileri en aza indirmenin en iyi yolu kağıtsız hale gelmek ve tüm süreçleri dijitalleştirmektir. Kağıtsız çalışarak, üretkenliği artırarak ve kötü verilerle uğraşmanın gizli maliyetlerini azaltarak çok para tasarrufu sağlayabilirsiniz. Güçlü uygulamalar geliştirmek, şirketinizin zamandan tasarruf etmesine ve maliyetleri düşürmesine yardımcı olacaktır. Her şeyin minimum insan müdahalesiyle dijitalleştirilebildiği bir ortamda, kağıda dayalı süreçleri yönetmek çok fazla zaman ve emek gerektirir. 

Mobil Uygulama Oluşturucu

İş süreçlerinizi kolaylaştırabilecek mobil uygulamalar oluşturmak için, herhangi bir mobil cihaza yönelik mobil formlar oluşturmak ve kağıtsız çalışmak için doğru uygulama oluşturucuya ihtiyacınız olacak. Bunun için düşük kodlu geliştirme platformları izin verdiği ölçüde ideal olabilir. vatandaş geliştiriciler kurumsal uygulamalar oluşturmak için. Birçok düşük kodlu geliştirme platformu, verileri doğru ve hızlı bir şekilde yakalamak için en yeni mobil uygulama özellikleriyle (GPS, kamera vb.) dakikalar içinde mobil tabanlı formlar geliştirebilir. 

• Akıllı para. Avrupa'nın En İyi Bitcoin ve Kripto Borsası.Buraya Tıkla
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.iotforall.com/the-importance-of-data-quality-for-successful-ai