Підготовка даних для штучного інтелекту: чек-ліст з ключовими етапами

Як правильно підготувати набір даних для бізнесу, який має намір використовувати штучний інтелект в своїй роботі? Ділимось досвідом, який компанія ZFORT Group набула, працюючи над цим завданням разом з нашими клієнтами.

В епоху прийняття рішень в умовах невизначеності часто буває так, що компанії сидять на золотій жилі, якою зараз є інформація. Але щоб перетворити цей скарб, тобто дані на практичні ідеї для бізнесу за допомогою штучного інтелекту (ШІ) або машинного навчання (МН), має першочергове значення належна підготовка цих даних для роботи з ними. Добре структурований набір даних може пришвидшити процес розробки й скоротити необхідні для цього ресурси. Це особливо важливо в ситуації, якщо бізнес збирається співпрацювати з компанією, яка розробляє штучний інтелект. Бо час і ресурси це гроші, які можна заощадити або направити на вирішення інших задач. Тим, хто хоче розібратись з основними етапами із підготовки набору даних для розробки штучного інтелекту для бізнесу ми б порадили зосередитись на головних з них, які ми розмістили в наступній послідовності.

1. Зрозумійте свою бізнес-ціль

Перш ніж приступати до підготовки даних, визначте проблеми, які ви збираєтеся вирішити за допомогою використання цих даних. Бажаєте прогнозувати продажі, покращити обслуговування клієнтів або оптимізувати роботу всередині компанії? Наявність чітких цілей забезпечує напрямок подальших дій і коло задач, які треба буде вирішити для того, щоб їх досягти.

2. Зберіть відповідні документи та таблиці, бо структура даних дуже важлива

• Документи: якщо ваш бізнес покладається на текстові дані, такі як контракти, електронні листи чи звіти, переконайтеся, що вони всі збираються, оцифровуються (якщо цього ще не зроблено), зберігаються і легко можуть бути доступні в разі необхідності.
• Таблиці: дані, які знаходяться в структурованих формах, як-от таблиці Excel, файли CSV або бази даних, мають бути консолідовані. Переконайтеся, що стовпці та записи однаково позначені й мають все необхідні мітки.

3. Вирішення проблем великих даних

Великі дані характеризуються значним обсягом, різноманітністю та швидкістю. Зупинимось на кожній з цих характеристик.

• Обсяг: розгляньте можливість використання хмарних рішень для зберігання даних, а також для їхньої обробки у вже наявних обсягах та у випадках, коли вони будуть постійно зростати.
• Різноманітність: ваші дані можуть мати різні формати – текстові, числові, категорійні чи навіть зображення. Дуже важливо забезпечити однаковість у представленні цих даних та чіткий розподіл по форматах.
• Швидкість: якщо ваш бізнес генерує дані з великою швидкістю (наприклад, дані про транзакції в реальному часі), переконайтеся, що у вас є інфраструктура для збору, обробки та зберігання їх без перерв або провалів в динамічній роботі з ними.

4. Посилене навчання та приклади тонкого налаштування

Для того, щоб ефективно використовувати моделі машинного навчання, їх потрібно навчити за допомогою посиленого навчання та точно налаштувати для роботи.

• Посилене навчання: по суті, це навчання моделі за допомогою механізмів винагороди. Якщо ви хочете, щоб ваш ШІ рекомендував клієнту продукти, прикладом відповіді на дії клієнта може бути: «Якщо користувач A купує продукт X, тоді запропонуй йому продукт Y».
• Тонка настройка: це вдосконалення попередньо підготовлених моделей для конкретних завдань. Наведіть приклади відповідей чи результатів, які ви очікуєте, створіть скрипти. Наприклад, для чат-бота ви можете вказати: «Якщо клієнт запитує про політику відшкодування, штучний інтелект має направити його на сторінку «Відшкодування та повернення».

5. Очистіть і попередньо обробіть свої дані для того, щоб ними користуватись

• Обробка відсутніх даних: заповніть прогалини за допомогою таких методів, як імпутація середнього значення, регресія або навіть видалення у випадках, коли дані неможливо відновити.
• Відкиньте все зайве: визначте та керуйте аномаліями, які можуть спотворити результати.
• Нормалізація та стандартизація: переконайтеся, що дані мають узгоджений масштаб і формат, особливо для числових наборів даних.

6. Анотація та маркування даних

Для навчання під наглядом ваш набір даних повинен мати мітки. Якщо ваш штучний інтелект призначений для класифікації скарг клієнтів, наприклад, тоді кожну скаргу в навчальному наборі слід позначити відповідною категорією і розподілити всі дані згідно з цими категоріями.

7. Розподіл даних

Зарезервуйте частину своїх даних для тестування та перевірки. Як правило, хорошим емпіричним правилом є розподіл 70-20-10 для навчання, перевірки та тестування відповідно.

8. Співпраця з компанією-розробником ШІ:

Після етапу підготовки свого набору даних, можна переходити до розробки власними силами або звернутись до компанії, що розробляє ШІ. Наші клієнти звертаються до команди ZFORT Group на різних етапах роботи зі штучним інтелектом. Ми підключаємось на будь-якому з них, тому маємо досвід не лише з підготовки даних, головна наша експертиза полягає в керуванні всім процесом розробки для досягнення запланованих результатів, а також подальшими їх удосконаленням.

Підсумок

Добре підготовлений набір даних є наріжним каменем успішного впровадження ШІ. Переконавшись, що ваші дані чисті, релевантні та систематично впорядковані, ви не лише прокладаєте шлях до більш плавної розробки, але й закладаєте основу для більш точних і надійних результатів впровадження ШІ. Вирушаючи на цю подорож, пам’ятайте, що якість вхідних даних значною мірою визначає якість вихідних даних (інсайтів). Бажаємо вам успіхів у розробці і впровадженні штучного інтелекту. А якщо ви готові приєднатись до нашої команди, зв'яжіться з нами прямо зараз, ми будемо раді співпраці з тими, хто так само, як і ми захоплюється ШІ і перспективами, які відкриває ця технологія для бізнесу!