Cách bộ dữ liệu chất lượng cao có thể cách mạng hóa kết quả kinh doanh với Machine Learning

Trong học máy, chất lượng của tập dữ liệu cũng quan trọng như độ phức tạp của mô hình. Nếu không có dữ liệu chất lượng cao, ngay cả các thuật toán và mô hình tiên tiến nhất cũng không thể mang lại kết quả chính xác. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá mối tương quan giữa bộ dữ liệu và mô hình cũng như mức độ chính xác của mô hình có thể tác động đến kết quả kinh doanh.

Mối quan hệ giữa bộ dữ liệu và mô hình

Trong học tập có giám sát, mô hình được đào tạo trên tập dữ liệu được dán nhãn. Bộ dữ liệu bao gồm dữ liệu đầu vào và các giá trị đầu ra tương ứng. Mô hình sử dụng dữ liệu này để tìm hiểu các mẫu và mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra, sau đó mô hình sẽ sử dụng để đưa ra dự đoán về dữ liệu mới, chưa nhìn thấy.

Chất lượng của bộ dữ liệu có thể ảnh hưởng lớn đến độ chính xác của mô hình kết quả. Một bộ dữ liệu chất lượng cao phải đa dạng, đại diện và chính xác. Nó cũng không được có lỗi, trùng lặp và ngoại lệ.

Nếu tập dữ liệu bị sai lệch, không chính xác hoặc không đầy đủ, thì mô hình kết quả cũng sẽ bị sai lệch, không chính xác hoặc không đầy đủ. Điều này có thể dẫn đến dự đoán không chính xác và kết quả có thể gây hại. Do đó, điều cần thiết là phải đảm bảo rằng tập dữ liệu có chất lượng cao trước khi sử dụng nó để huấn luyện một mô hình.

Vậy điều gì tạo nên một tập dữ liệu chất lượng cao?

Về tính đa dạng, bộ dữ liệu phải chứa một loạt các ví dụ bao gồm các kịch bản và trường hợp cạnh khác nhau. Để có tính đại diện, tập dữ liệu phải bao gồm các ví dụ tương tự với dữ liệu trong thế giới thực mà mô hình sẽ xử lý. Độ chính xác là rất quan trọng và việc làm sạch và xử lý trước dữ liệu phải được thực hiện để loại bỏ mọi dữ liệu không chính xác hoặc không nhất quán.

Mức độ liên quan cũng rất cần thiết và tập dữ liệu phải bao gồm các tính năng và nhãn cần thiết để đào tạo mô hình một cách hiệu quả. Kích thước của tập dữ liệu phải đủ để cung cấp đủ ví dụ cho mô hình nhằm tìm hiểu các mẫu và mối quan hệ. Trong các nhiệm vụ phân loại, tập dữ liệu phải có các lớp cân bằng, với số lượng ví dụ gần như bằng nhau trong mỗi lớp để ngăn mô hình bị thiên vị đối với một lớp cụ thể.

Độ chính xác của mô hình có thể giúp gì cho doanh nghiệp

Độ chính xác của mô hình học máy là thước đo mức độ dự đoán của mô hình đối với dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy.

Một mô hình có độ chính xác cao có thể mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, chẳng hạn như:

1. Cải thiện quá trình ra quyết định: Các mô hình máy học có thể cung cấp thông tin chi tiết có giá trị giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt hơn. Ví dụ: mô hình dự đoán có thể giúp doanh nghiệp xác định khách hàng nào có khả năng rời bỏ nhất, cho phép doanh nghiệp thực hiện các bước chủ động để giữ chân những khách hàng đó.

   
   

2. Tăng hiệu quả : Các mô hình máy học có thể tự động hóa nhiều quy trình, tiết kiệm thời gian và tiền bạc cho doanh nghiệp. Ví dụ: mô hình nhận dạng hình ảnh có thể tự động kiểm soát chất lượng trong quy trình sản xuất, giảm nhu cầu kiểm tra thủ công.

   
   

3. Nâng cao trải nghiệm của khách hàng: Các mô hình học máy có thể cung cấp các đề xuất và dịch vụ được cá nhân hóa cho khách hàng, cải thiện trải nghiệm tổng thể của họ. Ví dụ: một công cụ đề xuất có thể đề xuất các sản phẩm hoặc dịch vụ mà khách hàng có thể quan tâm dựa trên các tương tác trước đây của họ với doanh nghiệp.

Xử lý các bộ dữ liệu chất lượng thấp có thể là một thách thức đáng kể đối với các công ty dựa vào công nghệ máy học và trí tuệ nhân tạo để thúc đẩy hoạt động kinh doanh của họ. Các bộ dữ liệu này có thể chứa các điểm không chính xác và không nhất quán, điều này có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của các mô hình được đào tạo trên chúng. Trong nhiều trường hợp, các bộ dữ liệu này được gắn nhãn bởi các công ty bên thứ ba, điều này có thể dẫn đến các vấn đề khác.

Để khắc phục vấn đề về bộ dữ liệu chất lượng thấp, công ty chúng tôi đã nhận ra tầm quan trọng của việc đưa chú thích dữ liệu vào nội bộ, dưới sự hướng dẫn của các kỹ sư AI của chúng tôi. Bằng cách đó, chúng tôi có thể đảm bảo rằng dữ liệu được gắn nhãn chính xác và nhất quán, giúp cải thiện đáng kể độ chính xác của mô hình.

Một trong những lợi ích chính của việc để các kỹ sư của chúng tôi giám sát quy trình ghi nhãn là khả năng đào tạo và giáo dục người chú thích về các phương pháp hay nhất và quy trình vận hành tiêu chuẩn. Khóa đào tạo này giúp đảm bảo rằng dữ liệu được dán nhãn chính xác và nhất quán, đồng thời mọi vấn đề hoặc sự khác biệt đều được xác định và giải quyết kịp thời.

Tóm lại, các bộ dữ liệu chất lượng cao rất cần thiết để các mô hình máy học mang lại kết quả chính xác và đáng tin cậy. Bằng cách đảm bảo rằng tập dữ liệu đa dạng, đại diện và chính xác, các doanh nghiệp có thể xây dựng các mô hình có độ chính xác cao để cung cấp thông tin chi tiết có giá trị, tăng hiệu quả và nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Do đó, các doanh nghiệp nên đầu tư thời gian và nguồn lực vào việc tạo và duy trì các bộ dữ liệu chất lượng cao để khai thác toàn bộ tiềm năng của máy học.

Hình ảnh chính cho bài viết này được tạo bởiTrình tạo hình ảnh AI của HackerNoon thông qua lời nhắc "rô-bốt là sinh viên trong lớp học".