Datakvalitet kontra datamängd inom tillämpad maskininlärning

Det är avgörande att hitta en balans mellan datas kvalitet och mängd. Detta säkerställer att analys av stordata fyller sitt syfte genom att driva innovation, förutsäga marknadstrender och ligga till grund för strategisk planering.

Den ständiga jakten på data: mer är alltid bättre, eller hur? Fel! Inom maskininlärning överträffar kvalitet kvantitet varje gång.

Den här artikeln utforskar två sidor av datafrågan – varför båda är avgörande för att bygga tillförlitliga maskininlärningsmodeller och hur man hittar den perfekta balansen för att frigöra kraftfulla insikter och undvika missvisande resultat.

Bästa programvaran för maskininlärning

1. 

   Databricks

   This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   4.5

   Visit Website
2. 

   RapidMiner

   This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   4.6

   Visit Website
3. 

   Vertex AI

   This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   4.3

   Visit Website

Datakvalitet kontra datamängd: Hur passar de in i maskininlärning?

Även om det är lätt att se artificiell intelligens som en trollstav som kan lösa problem med datakvalitet genom att gå igenom ostrukturerade, icke-standardiserade och ofullständiga data för att ge oss önskat resultat – är verkligheten den rakt motsatta.

Data utgör den grundläggande basen för modeller för maskininlärning (ML). Dessa modeller identifierar trender och mönster och använder sedan denna information för att göra förutsägelser och fatta beslut baserat på nya, tidigare osedda data. Ju mer data modellen tränas på, desto bättre kan den bli på att förutsäga utfall eller fatta beslut.

Låt dig dock inte luras—att ha en betydande mängd data är inte nödvändigtvis tillräckligt för att träna en bra modell. Faktum är att uttrycket ”skräp in, skräp ut” är ett välkänt koncept bland ingenjörer inom maskininlärning och belyser att bristfälliga data eller instruktioner i slutändan genererar bristfälliga resultat.

Trots att denna fras används ofta förbises problem med datakvalitet och dataintegritet fortfarande inom tillämpad AI. Det mesta utbildningsmaterialet fokuserar på den matematiska grunden för maskininlärning och använder rena, organiserade och förmärkta ”leksaksdatamängder”.

I de flesta användningsområden är det dock avgörande att ta hänsyn till ett mer realistiskt scenario: att implementera maskininlärning inom ett visst område innebär att man måste räkna med att data från verkligheten är bristfälliga och att dåliga data är möjliga.

De flesta ML-ingenjörer eller dataforskare som arbetar med att produktionssätta ML-modeller är väl insatta i detta, eftersom de flesta utmaningarna med att skapa ML-modeller som ger resultat av hög kvalitet är relaterade till datavetenskap.

Varför är datakvalitet viktigt?

Ett dataset av hög kvalitet inom maskininlärning bör så nära som möjligt representera det underliggande problemet. Data av hög kvalitet är avgörande för att producera tillförlitliga maskininlärningsmodeller. Flera aspekter bidrar till datakvalitet.

• Noggrannhet: Data bör vara fria från fel, inkonsekvenser och felaktigheter. Felaktiga data kan leda till partiska eller missvisande modeller.
• Fullständighet: Data bör innehålla all relevant information som behövs för den aktuella maskininlärningsuppgiften. 
• Konsekvens mellan olika datakällor och över tid: Inkonsekventa data kan leda till förvirring och fel vid träning och utvärdering av modeller.
• Relevans för det problem som hanteras av maskininlärningsuppgiften: Att inkludera irrelevanta egenskaper eller dubbletter kan öka komplexiteten och försämra modellens prestanda.
• Aktuella data: Data bör vara aktuella och återspegla de senaste observationerna för vissa tillämpningar, såsom förutsägelser i realtid eller trendanalys.

Att åtgärda problem med datakvalitet innebär ofta förbehandlingssteg som datarensning, ifyllnad av saknade värden, normalisering och urval av egenskaper. 

Bästa programvaran för datakvalitet

Opens new window

Visit WebsiteOpens new window

Opens new window

Price:

Pricing upon request

Trial:

Free trial + demo available

Visit WebsiteOpens new window

Datakvalitet i praktiken

Så hur ser detta faktiskt ut i praktiken? När du börjar samla in data i syfte att utveckla en maskininlärningsmodell bör du börja med att ställa dig följande frågor:

• Är data korrekta och fria från fel? Saknas det värden eller har vi felaktiga värden?
• Är data kopplade till problemet vi försöker lösa?
• Innehåller data tillräckligt många exempel för att träna maskininlärningsmodellen effektivt?
• Innehåller data motstridig eller motsägelsefull information?
• Återspeglar data ett verkligt scenario?

Den datamängd som krävs beror på komplexiteten hos problemet du försöker lösa, men om din datamängd innehåller färre än några tusen poster kanske en maskininlärningsmodell inte är en bra lösning för ditt användningsområde. Skulle problemet i stället kunna lösas med en regelbaserad algoritm?

Kvalitetsdata är avgörande för maskininlärningsmodellernas noggrannhet och rättvisa. Planera noggrant hur du samlar in, förbehandlar och validerar data för att säkerställa att de uppfyller de krav som behövs för problemet som ska lösas.

Varför är datamängden viktig?

Datamängd avser hur mycket data som finns tillgänglig för analys och mäts vanligtvis i volym eller storlek. Avancerad teknik som molntjänster, maskininlärning och IoT-enheter gör det enkelt att samla in stora mängder data.

En stor datamängd kan ge bredare insikter som möjliggör mer välgrundade beslut, förutsäga beteendemönster eller till och med skapa komplexa algoritmer. Denna massiva ansamling av data förekommer ofta inom områden som sociala medieplattformar, där hundratals terabyte genereras dagligen.

Det är dock viktigt att förstå att en större datamängd inte nödvändigtvis innebär bättre resultat. En omfattande databas kan ofta leda till överflödig information, felaktigheter och brus som kan ge analyserna en missvisande riktning.

Därför är det viktigt att dubbelkontrollera kvaliteten på insamlade data. Inom SaaS-utveckling kan exempelvis stora mängder data av låg kvalitet leda till felaktiga insikter som kan påverka programvaruutvecklingsprocesserna negativt.

Lämpliga metoder för datahantering, såsom datarensning, dataintegration och validering, bör användas för att säkerställa att datamängden inte försämrar kvaliteten.

Hur påverkar datakvalitet beslutsfattandet?

Datakvaliteten spelar en avgörande roll i beslutsfattandet. Den är central för att prognostisera, utforma strategier och analysera alla företags tillväxtmått. Data av hög kvalitet ger chefer ett korrekt underlag för välgrundade beslut och eliminerar risken för fel och missvisande fakta. Data av hög kvalitet eliminerar inkonsekvenser som, om de inte åtgärdas, kan förvränga bilden av företagets resultat och framtidsutsikter.

Datakvalitetens inverkan på beslutsfattandet ligger i dess förmåga att ge en korrekt bild av företagets ställning. Korrekta, fullständiga och tillförlitliga data gör det möjligt för företag att exakt identifiera sina styrkor, svagheter, möjligheter och hot. Felaktiga eller ofullständiga data kan däremot leda till bristfälliga beslut, vilket ofta får negativa konsekvenser för företaget.

Data, data och ännu mer data

Låt oss ta ett steg tillbaka och utforska en viktig fråga: Varför behöver maskininlärningsmodeller stora mängder data för att fatta bättre beslut? Det är en bra fråga, men en som alltför ofta förbises.

 

Kort sagt är en maskininlärningsmodell en kombination av en datamängd och den algoritm som används för att träna på just den datamängden. Samma algoritm som tränas på olika datamängder kommer därför att ge mycket olika resultat.

 

En maskininlärningsmodell behöver ett tillräckligt stort antal exempel att lära sig av. Beroende på hur komplext problemet som ska lösas är, krävs ofta olika datamängder – från hundratals datapunkter för att modellera en enskild användarprofil till miljontals datapunkter för stora språkmodeller eller datorseendemodeller.

 

Ju mer komplext problemet är, desto mer data behöver modellen för att lära sig fatta korrekta affärsbeslut. Om data dessutom innehåller mycket brus eller många avvikande värden kan modellen behöva mer data för att filtrera bort dessa avvikelser.

 

När en modell tränas på en begränsad mängd data kanske den inte har tillräckligt många exempel för att kunna generalisera korrekt till nya data, vilket leder till överanpassning eller underanpassning. I grund och botten lär sig maskininlärningsmodellen datamängden “utantill” eller misslyckas med att fånga de underliggande mönstren i data, vilket leder till dåliga resultat i dataanalysen.

Hur påverkar datamängden beslutsfattandet?

Utvärderingen av datamängdens inverkan på beslutsfattandet bygger i hög grad på antagandet att mer data leder till mer korrekta och tillförlitliga resultat. Inom SaaS-utveckling möjliggör den stora mängd data som bearbetas en bredare förståelse av användarbeteenden, systematiska mönster eller avvikelser.

Stora datamängder kan leda till högre prognosprecision, vilket möjliggör datadrivna beslut som väsentligt kan förbättra affärsverksamhetens effektivitet och ändamålsenlighet.

Övervakning av serverloggar kan exempelvis ge en enorm mängd datapunkter som, när de analyseras, kan bidra till att identifiera potentiella infrastrukturproblem innan de blir ett problem.

Att uppskatta värdet av datamängden bör dock inte göra att man bortser från de potentiella problem som är förknippade med den. Även om ett överflöd av data ger ett större underlag för meningsfulla mönster och trender innebär hantering av enorma datamängder vissa utmaningar.

En av de viktigaste utmaningarna är att säkerställa kostnadseffektiv datalagring och databearbetning. Dessutom kan en större datamängd öka komplexiteten i att utvinna användbar information, vilket kräver mer tid och resurser.

Att förstå datamängdens roll i beslutsfattandet bör därför innebära en balanserad avvägning mellan fördelarna med omfattande insikter och konsekvenserna av att hantera stora datavolymer.

Lösningar för datalagring

1. 

   MongoDB Atlas

   This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   4.5

   Visit Website
2. 

   Cloudian HyperStore

   This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   4.7

   Visit Website
3. 

   Snowflake

   This rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.

   4.6

   Visit Website

Avvägningar mellan datakvalitet och datamängd

Att samla in stora mängder data är inte nödvändigtvis fördelaktigt om datan inte håller hög kvalitet och är relevant för dina forsknings- eller affärsbehov.

Även om djupgående analyser och prognoser ofta kräver stora datamängder är det minst lika viktigt, om inte viktigare, för maskininlärning att säkerställa att dina data är korrekta, konsekventa och rena. Detta säkerställer att organisationen baserar sina beslutsprocesser på trovärdig och opartisk information.

Att hitta en balans mellan datakvalitet och datamängd innebär därför ofta att använda omfattande och selektiva datahanteringsstrategier. Det handlar om att inkludera fler datakällor, men med ett orubbligt fokus på datans trovärdighet, relevans och värde. Att använda avancerade verktyg och tekniker för att rensa, sortera och analysera data bidrar till att utnyttja stora datamängders fulla potential utan att kompromissa med kvaliteten.

Verkligheten är att det ofta sker en avvägning mellan datans mängd och kvalitet. Även om det stämmer att mer data kan leda till bättre prestanda hos en maskininlärningsmodell gäller det bara om datan håller hög kvalitet och är korrekt.

Även en liten mängd data av hög kvalitet kan dock skapa en användbar maskininlärningsmodell, men bara om modellen inte är alltför komplex. I sådana fall kan du även använda extrapoleringar för att generera mer data från en liten datamängd av hög kvalitet.

Viktiga lärdomar

Tyvärr finns det ingen universallösning. Det finns dock några överväganden som behöver stå i centrum när man söker rätt balans mellan mängden och kvaliteten på data, inklusive: 

1. Att samla in och märka en enorm mängd data kan vara kostsamt och tidskrävande.
2. Om datan är av låg kvalitet kan det leda till en modell med låg träffsäkerhet.
3. Data kan valideras, rensas och förbehandlas för att korrigera fel, till exempel genom att ta bort dåliga exempel eller fylla i saknade värden.
4. Om du har en enorm datamängd behöver du inte använda hela, eftersom det är dyrt att träna en modell med en sådan datamängd. Faktum är att man kan experimentera — genom att variera datamängdens storlek för att mäta hur mycket data som krävs för att uppnå optimal prestanda.

Med det i åtanke är det dock också viktigt att ta hänsyn till den specifika uppgiften och kontexten samt fastställa lämplig mängd och kvalitet på den data som krävs för att bygga en framgångsrik maskininlärningsmodell.

Prenumerera på nyhetsbrevet från The CTO Club för mer information om datakvalitet och datamängd.