@gaponmychest · 11 gün önce
modele değil veriye bakın: şirketlerin yapay zeka projelerinde başarıyı belirleyen görünmez katman
Danışmanlık verdiğim şirketlerde yapay zeka projelerinin açılış toplantısı hep aynı soruyla başlıyor, hangi modeli kullanacağız, ve ben artık aynı cevabı veriyorum, yanlış soru, model seçimi bu projelerin başarısında küçük bir faktör, belirleyici katman veri, sıkıcı, gösterişsiz, toplantılarda kimsenin sahiplenmediği veri, bu görünmez katmanın neden her şey olduğunu vaka desenleriyle yazayım. Desen bir, çöp veri şık model vakası, müşteri destek yazışmalarından öğrenen bir asistan projesi, model son teknoloji, sonuç fiyasko, neden, geçmiş yazışma arşivi dağınık, yarısı eksik etiketli, kişisel veri ayıklanmamış, aynı soruya üç farklı departman üç zıt cevap vermiş yıllar boyunca, model bu kaosu sadakatle öğrendi ve kaos üretti, ders, model aynanın kendisi, neye bakarsa onu gösterir. Desen iki, veri var erişim yok vakası, şirkette değerli veri mevcut ama beş ayrı sistemde, birbiriyle konuşmayan formatlarda, sahiplik savaşlarıyla korunan silolarda, proje altı ayını veriye ulaşmakla geçirdi, modelleme iki hafta sürdü, bütçe planı tam tersini varsaymıştı, ders, yapay zeka projesi bütçesinin aslan payı veri mühendisliğine yazılmalı, yazılmıyorsa plan hayal. Desen üç, canlı veri bakımsızlığı, proje açılışta parlak, altı ay sonra kalite erimeye başlıyor, çünkü model eğitildiği dünyanın verisiyle yaşıyor ama dünya değişiyor, ürünler, fiyatlar, prosedürler, veri akışının bakım düzeni kurulmamışsa her model son kullanma tarihli, ders, yapay zeka projesi proje değil, süreç, bitiş tarihi olan planlar baştan yanlış. Peki doğru başlangıç nasıl, benim önerdiğim sıra şu, önce veri envanteri, ne var, nerede, ne kalitede, kim sahibi, sonra küçük ama uçtan uca bir kullanım vakası, dar kapsam, temiz veri, ölçülebilir hedef, ve model seçimi en son, hatta çoğu vakada hazır servislerin yeterli olduğu görülüyor, egzotik model ihtiyacı sanıldığından nadir. Özet tek cümle, yapay zeka yarışında şirketleri ayrıştıran şey modelleri değil veri disiplinleri, model kiralanır, veri disiplini kiralanamaz, içeride kurulur.
0 1 yorum