एआई अनुप्रयोगों के लिए डेटा गुणवत्ता कितनी महत्वपूर्ण है?

उद्योगों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के अनुप्रयोग उग्र क्षमता से बढ़ रहे हैं। हालांकि, मूलमंत्र के बारे में गंभीर वास्तविकता यह है कि लगभग एआई परियोजनाओं का 80% हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू के अनुसार, असफल हो गया। अपनी परिवर्तनकारी क्षमताओं के बावजूद, एआई एप्लिकेशन वांछित परिणाम प्राप्त करने में सफल नहीं होते हैं। यही वह जगह है जहां किसी को डेटा गुणवत्ता के महत्व को समझना चाहिए।

एआई मॉडल की सफलता में डेटा गुणवत्ता महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। खराब गुणवत्ता वाले डेटा के साथ, सटीक एआई मॉडल भी कम पड़ जाएंगे। इस ब्लॉग में, हम एआई मॉडल में डेटा गुणवत्ता के महत्व और इसे बनाए रखने के तरीके पर चर्चा करेंगे।

डेटा एआई एल्गोरिदम के कामकाज के पीछे ईंधन है। मॉडल को खिलाने और उन्हें प्रशिक्षित करने के लिए एआई अनुप्रयोगों को खिलाया जाने वाला डेटा उनके सीखने और कार्यप्रणाली को निर्धारित करता है। खराब डेटा गुणवत्ता का एआई अनुप्रयोगों के कार्य करने के तरीके और ऐसे परिणामों के वास्तविक जीवन के परिणामों पर गंभीर प्रभाव पड़ सकता है।

सटीक होने के लिए, गार्टनर की रिपोर्ट बताती है कि संगठनों को नुकसान होता है 12.9 मिलियन डॉलर खराब डेटा गुणवत्ता के कारण सालाना। इसलिए, कंपनियां कभी भी खराब डेटा गुणवत्ता को हल्के में नहीं ले सकती हैं और इसे दूर करना चाहिए। यह भी बताता है कि कंपनियां सटीक डेटा प्राप्त करने में इतना समय और प्रयास क्यों खर्च करती हैं। डेटा वैज्ञानिक डेटा को फ़िल्टर करने और संभावित बाधाओं पर काबू पाने में यहां बहुत महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।

खराब डेटा एआई अनुप्रयोगों को कई तरह से बाधित कर सकता है। खराब गुणवत्ता वाले डेटा के कुछ परिणाम यहां दिए गए हैं:

खराब या गलत डेटा पर प्रशिक्षित एमएल मॉडल अपेक्षा के अनुरूप कार्य नहीं कर सकते हैं और गलत निर्णय ले सकते हैं। वास्तविक जीवन में, इसका मतलब यह हो सकता है कि डेटा की गुणवत्ता खराब होने पर एआई समाधान गलत भविष्यवाणियां या खराब परिणाम पेश करते हैं।

अधूरा या पक्षपाती डेटा AI मॉडल की विविध परिणामों तक पहुँचने की क्षमता को सीमित कर सकता है, जिससे AI अविश्वसनीय हो जाता है। ये उदाहरण डील-ब्रेकर हैं, विशेष रूप से वित्त, स्वास्थ्य देखभाल और नौकरियों के भीतर संवेदनशील अनुप्रयोगों के लिए।

खराब डेटा असत्यापित या अपर्याप्त डेटा को संदर्भित करता है जो एआई मॉडल के कामकाज को प्रभावित कर सकता है। ऐसा डेटा मॉडलों की सटीकता और प्रदर्शन से समझौता करता है। इस तरह के डेटा के साथ प्रशिक्षण मॉडल एआई अनुप्रयोगों को कई त्रुटियों और अक्षमताओं की ओर ले जा सकते हैं।

एआई मॉडल अक्षम रूप से कार्य कर सकते हैं यदि प्रशिक्षण डेटा अविश्वसनीय या असत्यापित स्रोत से प्राप्त होता है। ऐसी सीमाओं को कम करने के लिए कंपनियों को डेटा फ़िल्टर करने के लिए अपना समय, संसाधन और लागत निवेश करने की आवश्यकता होगी। एक बार डेटा फ़िल्टर हो जाने के बाद, AI मॉडल को सटीक होने के लिए सटीक डेटा के साथ फिर से प्रशिक्षित करना होगा।

डेटा में अंतराल और त्रुटियां तब एआई मतिभ्रम और गलतियों का उत्पादन करने के लिए एमएल मॉडल को प्रभावित करती हैं। इस तरह के एआई कदाचार एक ब्रांड की प्रतिष्ठा को बाधित कर सकते हैं, क्योंकि ग्राहक खराब ग्राहक अनुभव के साथ समाप्त हो सकते हैं। ब्रांड प्रतिष्ठा के अलावा, एआई कदाचार के कारण कंपनियों को नियामक और कानूनी जटिलताओं का भी सामना करना पड़ सकता है।

हालाँकि, यह सब नहीं है, खराब डेटा गुणवत्ता के कारण AI मॉडल के कई अनूठे परिणाम हो सकते हैं। उद्योग के आधार पर, एआई अनुप्रयोगों में उनकी संवेदनशीलता के आधार पर विभिन्न जटिलताएं और प्रभाव हो सकते हैं। अगले भाग में, हम चर्चा करेंगे कि कई उद्योगों के लिए डेटा गुणवत्ता कैसे महत्वपूर्ण है।

स्वास्थ्य सेवा, वित्त, कानून और ऑटोमोटिव जैसे उद्योगों में उच्च दांव हैं जहां एआई एप्लिकेशन विफलताओं की अनुमति नहीं दी जा सकती है। खराब डेटा गुणवत्ता के कारण इन उद्योगों के बीच एआई एप्लिकेशन विफलताओं के कुछ उदाहरण नीचे दिए गए हैं:

स्वास्थ्य देखभाल के लिए:  

स्वास्थ्य सेवा उद्योग एक ऐसा उद्योग है जहां दांव ऊंचे हैं, और किसी भी त्रुटि के गंभीर परिणाम नहीं हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, दोषपूर्ण डेटा मॉडल के कामकाज से समझौता कर सकता है, जिससे गलत निदान हो सकता है और गलत उपचार हो सकता है।

गलत इलाज या मेडिसिन थेरेपी से मरीज की तबीयत भी बिगड़ सकती है। इसलिए, स्वास्थ्य सेवा के लिए एआई पर भरोसा करते समय, सटीक डेटा गैर-परक्राम्य हो जाता है।

वित्त के लिए:

वित्त में एआई अनुप्रयोग गंभीरता में स्वास्थ्य सेवा के समान हैं। हालांकि, स्वास्थ्य के बजाय, यहां आर्थिक नुकसान से डरने की जरूरत है। वित्त के लिए एआई आमतौर पर धोखाधड़ी की पहचान, जोखिम मूल्यांकन और वित्तीय नुकसान को खत्म करने के लिए उपयोग किया जाता है। खराब डेटा से वित्त में भी अपरिवर्तनीय क्षति हो सकती है।

मोटर वाहन के लिए:

ADAS से लेकर सेल्फ-ड्राइविंग वाहनों तक, AI ऑटोमोटिव उद्योग के भविष्य को संभालने के रास्ते पर है। हालांकि, पूरी तरह से स्व-चालित वाहनों तक जाने का एक लंबा रास्ता तय करना है। सड़कों, दिशाओं और वस्तुओं के बारे में खराब डेटा गलत निर्णय का कारण बन सकता है और इसलिए, दुर्घटनाओं का कारण बन सकता है या सुरक्षा से समझौता भी कर सकता है।

कानून और न्यायपालिका के लिए:

खराब या अधूरा डेटा एआई अनुप्रयोगों में समय से पहले भविष्यवाणियों और निष्कर्षों को जन्म दे सकता है। इस तरह के फैसले के कानून और न्यायपालिका के अनुप्रयोगों में गंभीर परिणाम हो सकते हैं। विशेष रूप से, संदर्भ के रूप में अपूर्ण डेटा पक्षपातपूर्ण निष्कर्ष और अनुचित दृढ़ विश्वास का कारण बन सकता है।

एआई अनुप्रयोगों के लिए प्रमुख चुनौती अधिकृत डेटा स्रोतों की कमी है। यदि डेटा किसी अनधिकृत स्रोत से प्राप्त किया जाता है, तो किसी भी संभावित जोखिम को खत्म करने के लिए ऐसे डेटा को संसाधित करना महत्वपूर्ण है। डेटा गुणवत्ता को संसाधित करने के लिए एक शीर्ष-स्तरीय प्रक्रिया की आवश्यकता होती है।

डेटा गुणवत्ता किसी भी सफल एआई कार्यान्वयन के पीछे की नींव है। यदि खराब है, तो एआई पर डेटा गुणवत्ता का प्रभाव गंभीर हो सकता है। एक कंपनी के रूप में, किसी को भी एआई एप्लिकेशन कार्यान्वयन से पहले अपने डेटा की गुणवत्ता का मूल्यांकन करना चाहिए जो अंततः एआई नवाचारों को गति दे सकता है।