Datakvalitet kontra datamengde i anvendt maskinlæring

I verdenen for dataanalyse og -tolkning dukker to begreper ofte opp: datakvalitet og datamengde. Datakvalitet viser til nøyaktigheten, konsistensen og påliteligheten til data gjennom hele livssyklusen.

Det understreker betydningen av å samle inn presise, relevante og tidsriktige data til bruk i beslutningsprosesser, analyser og drift. Data av høy kvalitet er rene, velorganiserte, riktig klassifisert og fri for redundans eller feil. Dette er avgjørende for å sikre troverdighet og gi verdifull innsikt som kan føre en virksomhet mot den ønskede utviklingen.

Datamengde viser på den annen side til volumet av data som samles inn, lagres og behandles. Det antas ofte at jo mer data man har, desto tydeligere blir mønstrene og trendene. Store datamengder fører imidlertid ikke alltid til bedre innsikt, særlig hvis dataene har lav kvalitet.

Det er avgjørende å finne en balanse mellom datakvalitet og datamengde. Dette sikrer at stordataanalyser oppfyller formålet sitt ved å fremme innovasjon, forutsi markedstrender og danne grunnlag for strategisk planlegging.

Den endeløse jakten på data: mer er alltid bedre, ikke sant? Feil! Innen maskinlæring trumfer kvalitet kvantitet hver eneste gang.

Denne artikkelen utforsker to sider av samme sak – hvorfor begge deler er avgjørende for å bygge pålitelige maskinlæringsmodeller, og hvordan man finner den perfekte balansen for å avdekke kraftfull innsikt og unngå misvisende resultater.

Datakvalitet kontra datamengde: Hvordan passer de inn i maskinlæring?

Selv om det er lett å se på kunstig intelligens som en tryllestav som kan løse problemer med datakvalitet ved å gå gjennom ustrukturerte, ikke-standardiserte og ufullstendige data for å gi oss et ønsket resultat, er virkeligheten det stikk motsatte.

Data utgjør det grunnleggende fundamentet for maskinlæringsmodeller (ML). Disse modellene identifiserer trender og mønstre og bruker deretter denne informasjonen til å lage prediksjoner og ta beslutninger basert på nye, tidligere usette data. Jo mer data modellen trenes på, desto mer nøyaktig kan den bli når den skal forutsi resultater eller ta beslutninger.

Men ikke la deg lure – en betydelig datamengde er ikke nødvendigvis tilstrekkelig for å trene en god modell. Faktisk er uttrykket «søppel inn, søppel ut» et velkjent konsept blant maskinlæringsingeniører, og det fremhever at feilaktige data eller instruksjoner i siste instans vil generere feilaktige resultater.

Til tross for at dette uttrykket brukes ofte, blir bekymringer knyttet til datakvalitet og dataintegritet fortsatt ofte oversett i anvendt kunstig intelligens. Det meste av opplæringsmateriellet fokuserer på det matematiske grunnlaget for maskinlæring og bruker rene, organiserte og forhåndsmerkede «leketøy»-datasett.

I de fleste bruksområder er det imidlertid avgjørende å ta høyde for et mer realistisk scenario: Implementering av maskinlæring innen et bestemt domene må ta hensyn til at data fra den virkelige verden er mangelfulle, og at dårlige data er en mulighet.

De fleste ML-ingeniører eller dataforskere som arbeider med å sette ML-modeller i produksjon, er godt kjent med dette, ettersom de fleste utfordringene med å lage ML-modeller som gir resultater av høy kvalitet, er knyttet til datavitenskap.

Hvorfor er datakvalitet viktig?

Et kvalitativt datasett innen maskinlæring bør representere det underliggende problemet så nøyaktig som mulig. Data av høy kvalitet er avgjørende for å produsere pålitelige maskinlæringsmodeller. Flere aspekter bidrar til datakvalitet.

• Nøyaktighet: Data bør være fri for feil, inkonsistenser og unøyaktigheter. Unøyaktige data kan føre til skjeve eller misvisende modeller.
• Fullstendighet: Data bør inneholde all relevant informasjon som er nødvendig for den aktuelle maskinlæringsoppgaven. 
• Konsistens på tvers av ulike datakilder og over tid: Inkonsistente data kan føre til forvirring og feil under trening og evaluering av modeller.
• Relevans for problemet som maskinlæringsoppgaven skal løse: Inkludering av irrelevante egenskaper eller duplikater kan øke kompleksiteten og redusere modellens ytelse.
• Oppdatert: Data bør være oppdatert og gjenspeile de nyeste observasjonene for enkelte bruksområder, for eksempel sanntidsprediksjoner eller trendanalyse.

Å håndtere problemer med datakvalitet innebærer ofte forbehandlingstrinn som datarensing, utfylling av manglende verdier, normalisering og funksjonsutvelgelse. 

Beste programvare for datakvalitet

Datakvalitet i praksis

Så hvordan ser dette egentlig ut i praksis? Når du begynner å samle inn data med det formål å utvikle en maskinlæringsmodell, bør du starte med å stille deg selv følgende spørsmål:

• Er dataene nøyaktige og fri for feil? Mangler det verdier, eller har vi feilaktige verdier?
• Er dataene knyttet til problemet vi prøver å løse?
• Inneholder dataene nok eksempler til å trene maskinlæringsmodellen effektivt?
• Inneholder dataene motstridende eller selvmotsigende informasjon?
• Gjenspeiler dataene en situasjon fra den virkelige verden?

Den nødvendige datamengden avhenger av hvor komplekst problemet du prøver å løse er, men hvis datasettet ditt inneholder færre enn noen få tusen oppføringer, er det ikke sikkert at en maskinlæringsmodell er en god løsning for bruksområdet ditt. Kan problemet i stedet løses ved hjelp av en regelbasert algoritme?

Data av høy kvalitet er avgjørende for nøyaktigheten og rettferdigheten til maskinlæringsmodeller. Planlegg å strukturere, forhåndsbehandle og validere dataene nøye for å sikre at de oppfyller de nødvendige standardene for problemet som skal løses.

Hvorfor er datamengde viktig?

Datamengde viser til hvor mye data som er tilgjengelig for analyse, vanligvis målt i volum eller størrelse. Avansert teknologi som skydatabehandling, maskinlæring og IoT-enheter gjør det enkelt å samle inn store datamengder.

Et stort datavolum kan gi bredere innsikt som muliggjør mer informerte beslutninger, gjør det mulig å forutsi atferdsmønstre eller til og med lage komplekse algoritmer. Denne enorme oppsamlingen av data forekommer ofte på områder som sosiale medieplattformer, der hundrevis av terabyte genereres daglig.

Det er likevel viktig å forstå at en større datamengde ikke nødvendigvis innebærer bedre resultater. En omfattende database kan ofte føre til redundans, unøyaktigheter og støy som kan villede analysene.

Derfor er det viktig å dobbeltsjekke kvaliteten på de innsamlede dataene. Innen SaaS-utvikling kan for eksempel en stor mengde data av lav kvalitet føre til feilaktig innsikt som kan påvirke programvareutviklingsprosessene negativt.

Riktig dataforvaltningspraksis, som datarensing, integrasjon og validering, bør benyttes for å sikre at datavolumet ikke går på bekostning av kvaliteten.

Hvordan påvirker datakvalitet beslutningstaking?

Datakvaliteten spiller en avgjørende rolle i beslutningstaking. Den er et viktig grunnlag for prognoser, strategiarbeid og analyse av enhver virksomhets vekstindikatorer. Data av god kvalitet gir ledere et nøyaktig grunnlag for å ta informerte beslutninger, samtidig som muligheten for feil og misvisende fakta elimineres. Data av høy kvalitet eliminerer uoverensstemmelser som, hvis de ikke håndteres, kan fordreie bildet av virksomhetens resultater og fremtidsutsikter.

Innvirkningen datakvalitet har på beslutningstaking ligger i evnen til å gi et korrekt bilde av selskapets situasjon. Korrekte, fullstendige og pålitelige data gjør det mulig for virksomheter å identifisere styrker, svakheter, muligheter og trusler med presisjon. Feilaktige eller ufullstendige data kan derimot føre til feilaktige beslutninger, noe som ofte resulterer i negative konsekvenser for virksomheten.

Data, data og mer data

La oss ta et skritt tilbake og utforske et viktig spørsmål: Hvorfor trenger maskinlæringsmodeller mye data for å ta bedre beslutninger? Det er et godt spørsmål, men et som altfor ofte blir oversett.

\u0026nbsp;

Kort sagt er en maskinlæringsmodell en kombinasjon av et datasett og algoritmen som brukes til å trene på det aktuelle datasettet. Den samme algoritmen som trenes på ulike datasett, vil derfor gi svært forskjellige resultater.

\u0026nbsp;

En maskinlæringsmodell trenger et tilstrekkelig antall eksempler å lære av. Avhengig av hvor komplekst problemet den skal løse er, krever dette ofte ulike datamengder – fra hundrevis av datapunkter for modellering av én enkelt brukerprofil til millioner av datapunkter for store språkmodeller eller datavisjonsmodeller.

\u0026nbsp;

Jo mer komplekst problemet er, desto mer data trenger modellen for å lære å ta nøyaktige forretningsbeslutninger. Hvis dataene i tillegg inneholder mye støy eller mange avvik, kan modellen kreve mer data for å filtrere bort disse anomaliene.

\u0026nbsp;

Når en modell trenes på en begrenset mengde data, har den kanskje ikke nok eksempler til å generalisere nøyaktig til nye data. Dette kan føre til overtilpasning eller undertilpasning. I praksis lærer maskinlæringsmodellen datasettet «utenat» eller klarer ikke å fange opp de underliggende mønstrene i dataene, noe som fører til dårlige resultater fra dataanalysen.

Hvordan påvirker datamengden beslutningstaking?

Evalueringen av hvilken innvirkning datamengden har på beslutningstaking, bygger i stor grad på forutsetningen om at mer data gir mer nøyaktige og pålitelige resultater. I SaaS-utvikling gjør den enorme mengden data som behandles det mulig å få en bredere forståelse av brukeratferd, systematiske mønstre eller anomalier.

Store datamengder kan gi større prediksjonsnøyaktighet og muliggjøre datadrevne beslutninger som kan forbedre effektiviteten og virkningen av virksomhetens drift betydelig.

Overvåking av serverlogger kan for eksempel gi enorme mengder datapunkter som, når de analyseres, kan bidra til å identifisere potensielle infrastrukturproblemer før de blir et problem.

Å anerkjenne verdien av datamengde bør imidlertid ikke overskygge de potensielle problemene som følger med. Selv om en overflod av data gir et større grunnlag for meningsfulle mønstre og trender, innebærer håndtering av enorme datasett visse utfordringer.

En av de viktigste utfordringene er å sikre kostnadseffektiviteten ved datalagring og databehandling. I tillegg kan et større datasett øke kompleksiteten ved å hente ut nyttig informasjon, og dermed kreve mer tid og ressurser.

Å forstå hvilken rolle datamengden spiller i beslutningstaking, bør derfor innebære en balansert vurdering av fordelene ved omfattende innsikt og konsekvensene av å håndtere store datamengder.

Avveininger mellom datakvalitet og datamengde

Det er ikke nødvendigvis nyttig å samle inn enorme mengder data med mindre dataene er av høy kvalitet og relevante for forskningen eller virksomhetens behov.

Selv om dyptgående analyser og prediksjoner ofte krever store datamengder, er det like viktig, om ikke viktigere, for maskinlæring å sørge for at datagrunnlaget er nøyaktig, konsistent og renset. Dette sikrer at organisasjonen baserer beslutningsprosessene sine på troverdig og objektiv informasjon.

Å finne balansen mellom datakvalitet og datamengde innebærer derfor ofte å ta i bruk datahåndteringsstrategier som både er omfattende og selektive. Det handler om å inkludere flere datakilder, men samtidig ha et urokkelig fokus på dataenes troverdighet, relevans og verdi. Bruk av avanserte verktøy og teknologier for å rense, sortere og analysere data vil bidra til å utnytte det fulle potensialet i stordata uten at det går på bekostning av kvaliteten.

Realiteten er at det ofte skjer en avveining mellom datamengde og datakvalitet. Selv om det er riktig at mer data kan gi bedre ytelse for en maskinlæringsmodell, gjelder dette bare dersom dataene er av høy kvalitet og korrekte.

Selv en liten mengde data av høy kvalitet kan imidlertid gi en nyttig maskinlæringsmodell, men bare hvis modellen ikke er for kompleks. I slike tilfeller kan du også bruke ekstrapoleringer til å generere mer data fra et lite datasett av høy kvalitet.

Hovedpunkter

Det finnes dessverre ingen universalløsning. Det er imidlertid noen få hensyn som bør stå sentralt når man leter etter den rette balansen mellom mengden og kvaliteten på dataene, blant annet: 

1. Det kan være kostbart og tidkrevende å samle inn og merke en enorm mengde data.
2. Hvis dataene er av lav kvalitet, kan det føre til en modell med dårlig treffsikkerhet.
3. Data kan valideres, renses og forhåndsbehandles for å rette opp feil, for eksempel ved å fjerne dårlige eksempler eller fylle inn manglende verdier.
4. Hvis du har et enormt datasett, trenger du ikke å bruke alt, siden det er kostbart å trene en modell med et så stort datasett. Faktisk kan man eksperimentere ved å variere størrelsen på datasettet for å måle hvor mye data som kreves for å oppnå optimal ytelse.

Med dette i tankene er det også viktig å ta hensyn til den spesifikke oppgaven og konteksten, og å fastslå hvilken mengde og kvalitet på dataene som kreves for å bygge en vellykket maskinlæringsmodell.

Abonner på nyhetsbrevet til The CTO Club for mer informasjon om datakvalitet og datamengde.