Արհեստական ​​բանականության համար տվյալների կառավարում. գործիքներ, որոնք պետք է դիտարկել

Երբևէ նկատե՞լ եք, թե ինչպես են որոշ արհեստական ​​բանականության գործիքներ թվում սուր և հուսալի, մինչդեռ մյուսները տալիս են անիմաստ պատասխաններ։ Տասը դեպքից ինը թաքնված մեղավորը ոչ թե շքեղ ալգորիթմն է, այլ ձանձրալի բանը, որով ոչ ոք չի պարծենում. տվյալների կառավարումը ։

Ալգորիթմները, անշուշտ, ուշադրության կենտրոնում են, բայց առանց մաքուր, կառուցվածքային և հեշտ հասանելի տվյալների, այդ մոդելները, ըստ էության, խոհարարներ են, որոնք մնացել են փչացած մթերքներով։ Անկարգ։ Ցավոտ։ Իսկապե՞ս։ Կանխարգելելի։.

Այս ուղեցույցը բացատրում է, թե ինչն է արհեստական ​​բանականության տվյալների կառավարումը դարձնում իրականում լավ, որ գործիքները կարող են օգնել, և մի քանի անտեսված գործելակերպեր, որոնք նույնիսկ մասնագետները չեն կիրառում: Անկախ նրանից, թե դուք զբաղվում եք բժշկական գրառումներով, հետևում եք էլեկտրոնային առևտրի հոսքերին, թե պարզապես ուսումնասիրում եք մեքենայական ուսուցման խողովակաշարերը, այստեղ կա ինչ-որ բան ձեզ համար:.

Հոդվածներ, որոնք կարող են ձեզ դուր գալ կարդալ սրանից հետո.

🔗 Արհեստական ​​բանականության ամպային բիզնեսի կառավարման լավագույն հարթակային գործիքներ
Լավագույն արհեստական ​​բանականության ամպային գործիքները՝ բիզնես գործառնությունները արդյունավետորեն հեշտացնելու համար։.

🔗 Լավագույն արհեստական ​​բանականությունը ERP խելացի քաոսի կառավարման համար
Արհեստական ​​բանականության վրա հիմնված ERP լուծումներ, որոնք նվազեցնում են անարդյունավետությունը և բարելավում աշխատանքային հոսքը։.

🔗 Արհեստական ​​բանականության նախագծերի կառավարման 10 լավագույն գործիքները
Արհեստական ​​բանականության գործիքներ, որոնք օպտիմալացնում են նախագծերի պլանավորումը, համագործակցությունը և իրականացումը։.

🔗 Տվյալների գիտություն և արհեստական ​​բանականություն. նորարարության ապագան
Ինչպես են տվյալագիտությունը և արհեստական ​​բանականությունը վերափոխում ոլորտները և խթանում առաջընթացը։.

Ի՞նչն է արհեստական ​​բանականության համար տվյալների կառավարումն իրականում լավ դարձնում։ 🌟

Իր էությամբ, ուժեղ տվյալների կառավարումը կայանում է նրանում, որ տեղեկատվությունը հետևյալն է՝

• Ճշգրիտ - Աղբը մտնում է, աղբը դուրս է գալիս։ Սխալ մարզման տվյալներ → սխալ արհեստական ​​բանականություն։

• Հասանելի - Եթե ձեզ անհրաժեշտ են երեք VPN և աղոթք՝ դրան հասնելու համար, դա չի օգնում։

• Համապատասխան - Սխեմաները, ձևաչափերը և պիտակները պետք է իմաստ ունենան բոլոր համակարգերում։

• Անվտանգ - Ֆինանսական և առողջապահական տվյալները հատկապես կարիք ունեն իրական կառավարման + գաղտնիության պաշտպանիչ պատնեշների։

• Մասշտաբային - Այսօրվա 10 ԳԲ տվյալների բազմությունը կարող է հեշտությամբ վերածվել վաղվա 10 ՏԲ-ի։

Եվ եկեք իրատես լինենք. ոչ մի շքեղ մոդելային հնարք չի կարող շտկել տվյալների անփույթ հիգիենան։.

Արհեստական ​​բանականության համար տվյալների կառավարման լավագույն գործիքների արագ համեմատական ​​աղյուսակ 🛠️

(Գները միայն ուղղորդված են. վաճառողները անընդհատ փոխում են մանրամասները):

Ինչու՞ տվյալների որակը միշտ գերազանցում է մոդելի կարգավորմանը ⚡

Ահա կոպիտ ճշմարտությունը. հարցումները ցույց են տալիս, որ տվյալների մասնագետները իրենց ժամանակի մեծ մասն անցկացնում են տվյալները մաքրելով և պատրաստելով ՝ մոտ 38% մեկ մեծ զեկույցում [1]: Այն ապարդյուն չի վատնվում, այն հիմքն է։

Պատկերացրեք սա. դուք ձեր մոդելին տալիս եք անհամապատասխան հիվանդանոցային գրառումներ: Ոչ մի ճշգրտում չի փրկի այն: Դա նման է շախմատիստին շաշկի կանոններով մարզելու փորձին: Նրանք «կսովորեն», բայց դա սխալ խաղ կլինի:.

Արագ ստուգում. եթե արտադրության խնդիրները կապված են գաղտնի սյուների, ID-ների անհամապատասխանությունների կամ սխեմաների փոփոխության հետ… դա մոդելավորման ձախողում չէ: Դա տվյալների կառավարման ձախողում է:.

Տվյալների խողովակաշարեր. արհեստական ​​բանականության կենսական նշանակությունը 🩸

Խողովակաշարերն են, որոնք հում տվյալները տեղափոխում են մոդելի համար պատրաստ վառելիքի։ Դրանք ներառում են՝

• Կլանում . API-ներ, տվյալների բազաներ, սենսորներ, ինչ էլ որ լինի։

• Փոխակերպում ՝ մաքրում, վերաձևավորում, հարստացում։

• Պահեստավորում . լճեր, պահեստներ կամ հիբրիդներ (այո, «լճային տունը» իրական է):

• Մատուցում . Տվյալների մատակարարում իրական ժամանակում կամ խմբաքանակով՝ արհեստական ​​ինտելեկտի օգտագործման համար։

Եթե ​​այդ հոսքը կակազում է, ձեր արհեստական ​​բանականությունը կակազում է։ Հարթ խողովակաշար = շարժիչի յուղ՝ հիմնականում անտեսանելի, բայց կարևոր։ Մասնագիտական ​​խորհուրդ. տարբերակեք ոչ միայն ձեր մոդելները, այլև տվյալները + փոխակերպումները ։ Երկու ամիս անց, երբ վահանակի չափանիշը տարօրինակ տեսք ունենա, դուք ուրախ կլինեք, որ կարող եք վերարտադրել ճշգրիտ վազքը։

Կառավարում և էթիկա արհեստական ​​բանականության տվյալների մեջ ⚖️

Արհեստական ​​բանականությունը պարզապես թվեր չի մշակում, այն արտացոլում է թվերի ներսում թաքնվածը։ Առանց պաշտպանիչ ցանկապատերի դուք ռիսկի եք դիմում կողմնակալություն սերմանելու կամ անբարոյական որոշումներ կայացնելու։.

• Կողմնակալության աուդիտներ . կետային աղավաղումներ, փաստաթղթերի ուղղումներ։

• Բացատրելիություն + Տոհմածառ . Ծագման + մշակման հետևում, իդեալականում՝ կոդում, այլ ոչ թե վիքիի նշումներում։

• Գաղտնիություն և համապատասխանություն . համեմատություն շրջանակների/օրենքների հետ: NIST AI RMF-ը սահմանում է կառավարման կառուցվածք [2]: Կարգավորվող տվյալների համար համապատասխանեցրեք GDPR (EU)-ին և, եթե դա ԱՄՆ առողջապահության ոլորտում է, HIPAA կանոններին [3][4]:

Ամփոփելով՝ մեկ էթիկական սխալը կարող է խորտակել ամբողջ նախագիծը։ Ոչ ոք չի ցանկանում «խելացի» համակարգ, որը աննկատ խտրականություն է դրսևորում։.

Արհեստական ​​բանականության տվյալների համար ամպային տարբերակն ընդդեմ On-Prem տարբերակի 🏢☁️

Այս պայքարը երբեք չի մեռնում։.

• Ամպ → առաձգական, հիանալի է թիմային աշխատանքի համար… բայց ժամացույցի արժեքը պարուրաձև է դառնում առանց FinOps կարգապահության։

• Տեղում → ավելի շատ վերահսկողություն, երբեմն ավելի էժան մասշտաբային առումով… բայց ավելի դանդաղ է զարգանում։

• Հիբրիդ → հաճախ փոխզիջում. գաղտնի տվյալները պահել ներսում, մնացածը տեղափոխել ամպային պահեստ։ Անհարմար է, բայց աշխատում է։

Առավելություն. սա հաջողությամբ կատարող թիմերը միշտ վաղ փուլում են նշում ռեսուրսները, սահմանում են ծախսերի մասին ծանուցումներ և ենթա-կոդը համարում են կանոն, այլ ոչ թե տարբերակ։.

Արհեստական ​​բանականության համար տվյալների կառավարման զարգացող միտումները 🔮

• Տվյալների ցանց - դոմեյնները տիրապետում են իրենց տվյալներին որպես «արտադրանք»։

• Սինթետիկ տվյալներ - լրացնում է բացթողումները կամ հավասարակշռում դասերը. հիանալի է հազվագյուտ իրադարձությունների համար, բայց վավերացրեք դրանք ուղարկելուց առաջ։

• Վեկտորային տվյալների բազաներ ՝ օպտիմիզացված ներդրման + սեմանտիկ որոնման համար. FAISS-ը շատերի համար հիմքն է [5]:

• Ավտոմատացված պիտակավորում - թույլ վերահսկողությունը/տվյալների ծրագրավորումը կարող է խնայել հսկայական ձեռքով աշխատանքի ժամեր (չնայած վավերացումը դեռևս կարևոր է):

Սրանք այլևս նորաձև բառեր չեն՝ դրանք արդեն ձևավորում են հաջորդ սերնդի ճարտարապետությունները։.

Իրական աշխարհի դեպք. Մանրածախ արհեստական ​​բանականություն առանց մաքուր տվյալների 🛒

Մի անգամ ես տեսա, թե ինչպես է մանրածախ առևտրի արհեստական ​​բանականության նախագիծը փլուզվում, քանի որ ապրանքի նույնականացուցիչները չէին համընկնում տարբեր տարածաշրջաններում: Պատկերացրեք, որ խորհուրդ էիք տալիս կոշիկներ, մինչդեռ «Product123»-ը մեկ ֆայլում նշանակում էր սանդալներ, իսկ մյուսում՝ ձմեռային կոշիկներ: Հաճախորդները տեսան այնպիսի առաջարկներ, ինչպիսիք են՝ «Դուք գնել եք արևապաշտպան քսուք՝ փորձեք բրդյա գուլպաներ »:

Մենք այն շտկեցինք գլոբալ ապրանքային բառարանի, հարկադրված սխեմաների պայմանագրերի և արագ ստուգման դարպասի միջոցով։ Ճշգրտությունն անմիջապես աճեց՝ մոդելի փոփոխություններ անհրաժեշտ չէին։.

Դաս՝ փոքրիկ անհամապատասխանություններ → մեծ անհարմարություններ։ Պայմանագրերը + տոհմածառը կարող էին ամիսներ խնայել։

Իրականացման խաբկանքներ (որոնք կծում են նույնիսկ փորձառու թիմերին) 🧩

• Լուռ սխեմայի շեղում → կծկումներ + ստուգումներ ընդունման/սպասարկման եզրերին։

• Մեկ հսկա աղյուսակ → սեփականատերերի հետ համատեղ կազմակերպել գործառույթների դիտումները, թարմացնել ժամանակացույցերը, փորձարկել։

• Փաստաթղթերը՝ ավելի ուշ → վատ միտք է. տոհմածառը + չափանիշները նախապես ներառել խողովակաշարերի մեջ։

• Հետադարձ կապի ցիկլ չկա → գրանցեք մուտքային/ելքային տվյալները, հետադարձ կապ մոնիթորինգի համար։

• PII տարածում → դասակարգել տվյալները, կիրառել նվազագույն արտոնություններ, հաճախակի աուդիտ անցկացնել (օգնում է նաև GDPR/HIPAA-ի հետ) [3][4]:

Տվյալները իսկական արհեստական ​​բանականության գերուժն են 💡

Ահա թե ինչն է ամենակարևորը. աշխարհի ամենախելացի մոդելները փլուզվում են առանց ամուր տվյալների։ Եթե ​​ցանկանում եք արհեստական ​​​​բանականություն, որը ծաղկում է արտադրության մեջ, կրկնապատկեք խողովակաշարերը, կառավարումը և պահեստավորումը ։

Մտածեք տվյալների մասին որպես հողի, իսկ արհեստական ​​բանականության մասին՝ որպես բույսի։ Արևի լույսն ու ջուրը օգնում են, բայց եթե հողը թունավորված է, հաջողություն ձեզ ցանկացած բան աճեցնելու հարցում։ 🌱

Հղումներ

1. Անակոնդա — Տվյալների գիտության վիճակի մասին 2022 թվականի զեկույց (PDF): Տվյալների նախապատրաստման/մաքրման վրա ծախսված ժամանակը: Հղում

2. NIST — Արհեստական ​​բանականության ռիսկերի կառավարման շրջանակ (AI RMF 1.0) (PDF): Կառավարման և վստահության ուղեցույց: Հղում

3. ԵՄ — GDPR պաշտոնական հանդես։ Գաղտնիություն + իրավական հիմքեր։ Հղում

4. HHS — HIPAA գաղտնիության կանոնի ամփոփում։ ԱՄՆ առողջապահական գաղտնիության պահանջները։ Հղում

5. Ջոնսոն, Դուզ, Ժեգու — «Միլիարդ մասշտաբի նմանության որոնում գրաֆիկական պրոցեսորների միջոցով» (FAISS): Վեկտորային որոնման հիմքը: Հղում