Как использовать управление данными для систем искусственного интеллекта и машинного обучения

Управление данными играет ключевую роль в обеспечении доступности, согласованности, удобства использования, доверия и безопасности данных. Существует множество проблем, связанных с поддержанием управления данными, и ставка повышается на такие системы, как искусственный интеллект и машинное обучение.

Системы искусственного интеллекта и машинного обучения функционируют иначе, чем традиционные системы с фиксированной записью. Целью не является возврат значения или статуса для одной транзакции. Скорее, система AI/ML анализирует петабайты данных в поисках ответов на запросы, которые могут быть обширными и многогранными.

Более того, данные могут поступать из множества различных внутренних и внешних источников, каждый из которых имеет свой собственный способ сбора, обработки и хранения данных, который может соответствовать или не соответствовать стандартам управления вашей организации. Затем необходимо убедиться, что системы искусственного интеллекта и машинного обучения обучены работе с достоверными данными, чтобы обеспечить точность.

Это лишь некоторые из проблем, с которыми сталкиваются компании и их аудиторы, поскольку они сосредоточены на управлении данными для AI/ML и ищут инструменты, которые могут им помочь.

Перейти к:

Почему управление данными необходимо для систем искусственного интеллекта и машинного обучения? Как управление данными работает с системами AI/ML? Проблемы при внедрении управления данными для систем AI/ML Как использовать управление данными для систем AI/ML Инструменты управления данными для систем AL/ML

Почему управление данными необходимо для систем искусственного интеллекта и машинного обучения?

Согласно Глобальному индексу внедрения ИИ IBM за 2022 год, глобальный уровень внедрения ИИ составляет 35% и является повсеместным в некоторых отраслях и странах по всему миру. Быстрое внедрение систем искусственного интеллекта и машинного обучения для стимулирования инноваций и принятия решений делает целостность и управление базовыми данными первостепенными.

СМ.: Узнайте больше об управлении данными.

По сравнению с традиционными вычислительными системами системы искусственного интеллекта и машинного обучения имеют больше нюансов, что подчеркивает важность управления данными. Есть две основные причины, по которым надежная система управления данными необходима для систем искусственного интеллекта и машинного обучения:

Динамическая структура. По сравнению с традиционными системами данных системы искусственного интеллекта и машинного обучения являются динамичными — они постоянно развиваются и обучаются как на структурированных, так и на неструктурированных данных. Объем и разнообразие данных. Эффективность системы искусственного интеллекта/МО прямо пропорциональна объему и разнообразию наборов данных, на которых она обучается и учится.

Из-за этих факторов без строгого управления системы искусственного интеллекта и машинного обучения могут давать противоречивые, неточные и даже предвзятые результаты.

Как управление данными работает с системами AI/ML?

Системы искусственного интеллекта и машинного обучения предназначены для одновременной и асинхронной обработки огромных объемов данных. Это означает, что в процессор одновременно подаются несколько потоков данных, что обеспечивает более быструю и эффективную обработку данных.

Однако это также вносит сложности. Основная цель системы AI/ML — поиск в огромных наборах данных для поиска ответов, начиная от прогнозирования будущих тенденций на основе исторических данных и заканчивая выявлением закономерностей в данных электронной коммерции. Если данные из одного источника повреждены или необъективны, это может повлиять на общий результат, сделав результаты ненадежными.

Поэтому крайне важно включить в процесс строгое управление данными, чтобы гарантировать, что каждый поток данных является точным, актуальным и свободным от предвзятости.

Роль ИТ в ускорении обработки данных

ИТ-отделы играют ключевую роль в процессе управления данными AI/ML. Путем предварительной обработки и удаления ненужных или избыточных данных они могут значительно ускорить время обработки данных в системах искусственного интеллекта и машинного обучения. Это обеспечивает эффективную работу моделей AI/ML и работу с наиболее актуальными и высококачественными данными.

СМОТРИТЕ: Изучите эти лучшие инструменты подготовки данных.

Кроме того, ИТ-команды могут внедрять инструменты и протоколы для автоматизации многих задач управления, таких как проверка данных, обеспечение согласованности источников данных и мониторинг потенциальных нарушений безопасности.

Проблемы при внедрении управления данными для систем AI/ML

Интеграция и управление данными для систем искусственного интеллекта и машинного обучения ставит перед организациями несколько задач по управлению данными.

Интеграция данных из нескольких источников

Когда организации собирают данные из нескольких источников, каждый из которых имеет свои собственные стандарты управления, обеспечение согласованности становится серьезным препятствием. Такое разнообразие может привести к несоответствию данных, избыточности и неточностям.

Данные должны быть гармонизированы, чтобы обеспечить комплексное представление, необходимое для эффективности. Интеграция данных в единый формат — сложный процесс, включающий очистку, преобразование и нормализацию.

Чтобы избежать ошибочных моделей, крайне важно обеспечить точность и актуальность обширных наборов данных, используемых системами искусственного интеллекта и машинного обучения.

Доверие рекомендациям

Данные обучения некоторых моделей AI/ML являются секретными, что затрудняет полное доверие организациям и понимание рекомендаций, предоставляемых этими системами. Без понимания того, как принимаются решения, существует риск неправильного толкования или неправильного использования.

Например, модели искусственного интеллекта и машинного обучения иногда отражают или усиливают предвзятость в данных. Согласно исследованию Обермейера и др., алгоритм, который использовал затраты на здравоохранение в качестве показателя потребностей в здравоохранении, назначал чернокожим пациентам, которые были более больны, чем другие белые пациенты, одинаковый уровень риска для здоровья.

Знание того, какие обучающие данные используются для модели и практикуется строгое управление данными, может помочь в выявлении и исправлении этих предубеждений, обеспечивая справедливость результатов модели.

Поддержание качества данных

Поскольку системы искусственного интеллекта и машинного обучения во многом зависят от высококачественных данных, крайне важно обеспечить чистоту, точность и актуальность данных. Плохое качество данных может привести к неверным прогнозам и выводам модели.

Например, низкое качество данных может привести к ошибкам в прогнозах. Прекращенная модель найма Amazon — еще один замечательный пример того, как у ML, обученного на основе резюме за десятилетие, в 2014 году развилось предвзятое отношение к кандидатам-женщинам.

Внедрение управления данными для систем AI/ML гарантирует, что используемые данные всегда будут высочайшего качества, что может помочь устранить любые предвзятости или неточности.

Безопасность и конфиденциальность данных

Обработка больших объемов обрабатываемых данных требует постоянной бдительности при защите конфиденциальной информации и соблюдении нормативных требований. Большие объемы данных сопряжены с повышенным риском безопасности и соответствия требованиям, что требует соблюдения множества различных законов о конфиденциальности и защите данных, которые не имеют границ.

ПОСМОТРЕТЬ: Изучите эти лучшие инструменты обеспечения качества данных.

Нарушение безопасности данных может иметь тяжелые последствия, такие как несанкционированный доступ, подделка данных и нарушения. Это также может подорвать доверие к системе искусственного интеллекта и привести к юридическим последствиям, которые нанесут ущерб репутации компании и приведут к финансовым потерям из-за снижения продаж или штрафов регулирующих органов.

Политика управления данными активно обеспечивает соответствие безопасности данных правилам защиты данных, использует методы шифрования и регулярно контролирует доступ к данным посредством аудита.

Как использовать управление данными для систем AI/ML

Будущее управления данными в AI/ML связано не только с управлением данными, но и с обеспечением их ответственного и эффективного использования. По мере развития ландшафта искусственного интеллекта и машинного обучения растет и важность надежного управления данными. Организации должны быть активными, адаптируемыми и оснащенными правильными инструментами для навигации по этой территории.

Убедитесь, что данные последовательны и точны

При интеграции данных из внутренних и внешних транзакционных систем данные должны быть стандартизированы, чтобы их можно было связывать и смешивать с данными из других источников. Интерфейсы прикладного программирования, встроенные во многие системы, облегчают это, поэтому они могут обмениваться данными с другими системами. Если доступных API нет, компании могут использовать инструменты ETL, которые передают данные из одной системы в формат, который может прочитать другая система.

При добавлении неструктурированных данных, таких как фото-, видео- и звуковые объекты, существуют инструменты связывания объектов, которые могут связывать эти объекты друг с другом. Хорошим примером средства связи объектов является географическая информационная система, которая объединяет фотографии, схемы и другие типы данных для предоставления полного географического контекста для конкретной обстановки.

Подтвердите, что данные можно использовать

Мы часто думаем о полезных данных как о данных, к которым могут получить доступ пользователи, но это нечто большее. Если данные потеряли свою ценность из-за того, что они устарели, их следует удалить. Тем не менее, ИТ-пользователи и бизнес-пользователи должны договориться о том, когда следует удалять данные. Это будет реализовано в форме политики хранения данных.

ПРЕМИУМ: воспользуйтесь преимуществами этой политики хранения электронных данных.

Есть и другие случаи, когда данные AI/ML необходимо удалить. Это происходит, когда модель данных для ИИ меняется, и данные больше не соответствуют модели.

В ходе аудита управления AI/ML эксперты ожидают увидеть письменные политики и процедуры для обоих типов очистки данных. Они также проверят, соответствуют ли методы очистки данных отраслевым стандартам. Чтобы идти в ногу с этими стандартами и практиками, предприятиям следует рассмотреть возможность инвестирования в инструменты и утилиты для очистки данных.

Убедитесь, что данным можно доверять

Обстоятельства меняются. Система искусственного интеллекта/МО, которая когда-то работала достаточно эффективно, может начать терять эффективность. Это известно как дрейф модели. Это можно подтвердить, регулярно сверяя результаты AI/ML с прошлыми показателями и с тем, что происходит в мире. Если точность системы AI/ML отклоняется от текущих данных, необходимо это исправить.

ПРЕМИУМ: убедитесь, что в вашем бизнесе действует политика этики искусственного интеллекта.

Существуют инструменты AI/ML, которые специалисты по данным используют для измерения отклонения модели, но для бизнес-профессионалов самый прямой способ проверить наличие отклонения — это перекрестное сравнение производительности системы AI/ML с историческими показателями.

Инструменты управления данными для систем AL/ML

Чтобы решить проблемы внедрения управления данными в системах AI/ML, организации могут инвестировать в инструменты управления данными. Вот некоторые из лучших инструментов:

Collibra: целостная платформа управления данными, подходящая для комплексного управления и управления данными. Informatica: известная своей интеграцией данных, она идеально подходит для интеграции данных из нескольких источников. Alation: автоматизирует обнаружение и каталогизацию данных с помощью машинного обучения. Эрвин: Предоставляет возможности моделирования данных, помогая предприятиям понять свою среду данных. OneTrust: уделяет особое внимание соблюдению требований к данным, помогая предприятиям соблюдать правила. SAP Master Data Governance: предлагает надежную обработку данных и управление для предприятий.

Более подробный анализ инструментов управления данными и того, какую пользу они могут принести вашей организации, можно найти в нашем обзоре лучших инструментов управления данными 2023 года.