AI model treniran na neprovjerenim podacima ponavlja i uveličava svaku pogrešku i pristranost koja je već postojala u tim podacima.
AI model treniran na neprovjerenim podacima ponavlja i uveličava svaku pogrešku i pristranost koja je već postojala u tim podacima.
Kvaliteta izlaza AI modela izravno ovisi o kvaliteti podataka na kojima je treniran — model ne može ispraviti sustavnu pogrešku ili pristranost prisutnu u ulaznim podacima, samo je ponoviti u većem opsegu.
Nedostatak jasne dokumentacije o porijeklu i obradi podataka korištenih za treniranje otežava kasniju dijagnozu zašto model daje neočekivane ili pogrešne rezultate u produkciji.
Sustavna provjera reprezentativnosti podataka za treniranje — pokrivaju li stvarno sve relevantne scenarije upotrebe — sprječava situacije u kojima model dobro radi u testiranju, a slabo u stvarnoj primjeni.
Kontinuirano praćenje performansi modela nakon puštanja u produkciju, uz jasno definirane pragove za ponovno treniranje, održava kvalitetu izlaza kako se stvarni podaci mijenjaju kroz vrijeme.
Urednička odgovornost: objavu je prije objave odobrio glavni urednik Nermin Sefić.
#KvalitetaPodatakaAITreniranje #TehnologijaIInovacije #GNKASG #NerminSefic #NerminSefić #GNKDINAMOLtd
Cjelovit tekst i izvor: https://gnk-asg.hr/objave/upravljanje-kvalitetom-podataka-za-ai-modele/
Autor i urednička odgovornost: Nermin Sefić. Izdavač: GNK ASG d.o.o..
#GNKASG #GNKDINAMOLtd #NerminSefic #BusinessIntelligence #kvalitetapodatakaAItreniranje #Tehnologijaiinovacije #GNKASGdoo #NerminSefić
