Core Concepts
Die Qualität und Eignung von Daten ist entscheidend für die Genauigkeit und Leistungsfähigkeit von KI-Modellen. Eine umfassende Bewertung der Daten-Bereitschaft ist ein wichtiger Schritt, um die Datenqualität zu verbessern und die Zuverlässigkeit von KI-Systemen zu erhöhen.
Abstract
Dieser Artikel bietet eine umfassende Übersicht über Metriken zur Bewertung der Daten-Bereitschaft für KI-Anwendungen. Er untersucht mehr als 120 Veröffentlichungen, um eine Taxonomie von Metriken für strukturierte und unstrukturierte Datensätze zu erstellen.
Die Studie definiert verschiedene Dimensionen der Daten-Bereitschaft, darunter Vollständigkeit, Ausreißer, Fehlkennzeichnungen, Duplikate, Merkmals-Relevanz, Klassen-Ungleichgewicht, Diskriminierung und Datenschutz. Für jede Dimension werden relevante Metriken und Bewertungsmechanismen aus der Literatur vorgestellt.
Darüber hinaus werden Ansätze zur Bewertung der Daten-Bereitschaft für KI-Anwendungen diskutiert, wie z.B. Daten-Qualitäts-Toolkits, Daten-Bereitschafts-Berichte und Frameworks zur Kategorisierung von Daten-Reife. Diese Erkenntnisse tragen dazu bei, ein umfassendes Verständnis der Schlüsselfaktoren für die Vorbereitung von Daten für den Einsatz in KI-Systemen zu entwickeln.
Stats
"Flawed or insufficient input data will inevitably lead to inaccurate and unreliable results from AI algorithms."
"A significant number of participants encountered challenges related to data readiness within their machine learning (ML) projects."
"Data preparation and cleaning tasks for data scientists working with AI applications can adversversely affect job satisfaction."
Quotes
"Garbage in, garbage out"
"The quality of outcomes generated by an AI system is strongly linked to the readiness of the input data."