У сучасному світі, орієнтованому на дані, якість та актуальність інформації мають вирішальне значення для прийняття обґрунтованих рішень і створення ефективних стратегій. Проте очищення даних залишається трудомістким та схильним до помилок завданням для аналітиків. Саме тому інвестиції в штучний інтелект набувають значення. Використання ШІ для покращення очищення даних передбачає застосування потужних інструментів для автоматизації та вдосконалення процесу очищення даних, що робить його швидшим, точнішим і менш схильним до людських помилок. У цьому блозі ми розглянемо, як застосування ШІ для покращення очищення даних може революціонізувати етап попередньої обробки, забезпечуючи вищу якість даних.
Ключові переваги використання ШІ для очищення наборів даних
Очищення набору даних може бути надзвичайно нудним і трудомістким завданням, яке часто займає більшу частину вашого часу. Це залишає мало можливостей для більш важливих діяльностей, таких як візуалізація даних, звітність чи витягування корисних інсайтів. Чим довше триває етап очищення, тим менше часу у вас залишається для виявлення тенденцій та створення цінності з ваших даних. За допомогою великої мовної моделі (LLM) цей процес стає набагато легшим.
Вам не потрібно враховувати всі крайні випадки чи перенавчати модель для кожного нового набору даних. Алгоритми машинного навчання (Machine Learning, ML) можуть динамічно адаптуватися до неочікуваних аномалій. Така автоматизація є однією з найбільш цінних рис моделей машинного навчання, дозволяючи професіоналам зосередитися на більш пріоритетних завданнях, поки модель займається очищенням даних автономно. Ця ефективність може значно полегшити навантаження та допомогти командам адаптуватися до змінюваних пріоритетів, не жертвуючи продуктивністю.
Як моделі машинного навчання допомагають очищати дані?
- Видалення дублікатів
Дубльовані дані є звичайним явищем, особливо при використанні кількох систем зберігання або схожих потоків даних. ШІ може допомогти, використовуючи такі методи, як оптичне розпізнавання символів (OCR), обробка природної мови (Natural Language Processing, NLP) та розпізнавання зображень для виявлення і видалення дублікованих даних.
2. Вирішення проблем з форматуванням
Проблеми з форматуванням можуть виникати навіть у досвідчених спеціалістів. Простий розбіжності, як, наприклад, написання номерів телефонів з дефісами в один раз і без них в наступний, можуть спотворювати інсайти. Моделі машинного навчання швидко виявляють і стандартизують такі аномалії.
3. Оновлення застарілих полів
Застаріла інформація може спотворювати результати, а ручна перевірка є дуже часозатратною. ШІ використовує метадані, параметри, визначені користувачем, та контекст для швидкого виявлення застарілих значень і забезпечення точності.
4. Виявлення різноманітних помилок
Маленькі помилки, такі як помилки в написанні або неправильно виконані обчислення, є звичайними, але їх складно виявити. ШІ обробляє великі набори даних швидко, точно і ефективно, виявляючи такі проблеми.
Покращення очищення даних за допомогою ШІ: 3 ефективні методи
Очищення даних може бути викликом для багатьох професіоналів, але автоматизація за допомогою ШІ може спростити цей процес. Вона орієнтована на три ключові болючі точки, прискорюючи очищення даних.
1. Покращення джерел даних
ШІ покращує очищення даних, постійно перевіряючи джерела даних на релевантність, точність і своєчасність, зменшуючи кількість помилок. Автоматизуючи збір даних, професіонали можуть заощадити значний час і зосередитись на більш важливих завданнях.
2. Покращення значень у наборах даних
Моделі машинного навчання можуть покращити набори даних, заповнюючи відсутні значення. Вони можуть робити це, спираючись на наявні дані або використовуючи контекст, генеруючи релевантну інформацію. Наприклад, модель може передбачити поштовий індекс користувача на основі його міста, що дозволяє покращити загальну точність і якість даних.
3. Обробка неструктурованих даних
Обробка неструктурованих і напівструктурованих даних вручну є трудомістким і складним процесом. ШІ може значно прискорити цей процес, допомагаючи отримувати більше корисних інсайтів.
Зважаючи на те, що значна частина даних є неструктурованою, штучний інтелект допомагає організаціям отримати чіткіше та повніше розуміння своїх даних.
Поради для покращення продуктивності моделі
Вибір моделі відіграє ключову роль у її продуктивності. Незалежно від того, чи вибираєте ви стандартний алгоритм машинного навчання (Machine Learning, ML) або велику мовну модель (LLM), завжди обирайте ту, що має суфікс "instruct". Це означає, що ШІ спеціально розроблено та налаштовано для виконання інструкцій і надання вихідних даних у структурованому форматі, а не для генерування розмовних відповідей.
Якість навчального набору даних є найбільш значущим фактором, який впливає на продуктивність моделі. Важливо правильно очистити та трансформувати дані, щоб підвищити ефективність та точність моделі. Приділення достатньо часу для правильного підготовлення даних окупиться в довгостроковій перспективі, покращуючи результати моделі. Крім того, регулярний перегляд вихідних даних моделі гарантує, що вона продовжує працювати так, як очікується.
Підсумки
Хоча ШІ є потужним інструментом для очищення даних, він не позбавлений недоліків, і помилки все ж можуть траплятися. Щоб максимально використати його переваги та забезпечити точність результатів, згенерованих за допомогою ШІ, необхідно регулярно перевіряти його продуктивність. Тримати людину в циклі для моніторингу вихідних даних ШІ дозволяє швидко виявляти нові проблеми та ефективно їх вирішувати.
Співпрацюйте з експертами з наук про дані, щоб витягти цінні інсайти з даних, що зберігаються в організаційних базах даних.
Перекладено з: Leveraging AI for Improved Data Cleaning