सही डेटा पाना

Artificial Intelligence (AI) Strategy

Vidhi Chugh

AI strategist and ethicist

डेटा उपलब्धता

• ज्यादा डेटा -> बेहतर मॉडल परिणाम

• सिर्फ मात्रा नहीं
• लेबलिंग, गुणवत्ता, और समयबद्धता

• मॉडल आधारभूत पैटर्न पकड़ता है

• डेटा-सेंट्रिक साइंस
• डेटा को व्यवस्थित रूप से इंजीनियर करना

डेटा प्रासंगिकता

 

• पैटर्न की समृद्धि और प्रासंगिकता
• अप्रासंगिक डेटा मॉडल को भटकाता है -> सटीकता घटती है

 

• उदाहरण: क्रेडिट स्कोरिंग मॉडल
  • प्रासंगिक विशेषताएँ
  • ट्रांजैक्शन इतिहास
  • एसेट प्रोफाइल

 

समय प्रासंगिकता

• महामारी के बाद सप्लाई चेन की गतिशीलता बदली है

डेटा गोपनीयता

 

• संवेदनशील उपयोगकर्ता डेटा

• डेटा गोपनीयता मानक, जैसे GDPR

 

• नैतिक प्रथाएँ

• उपयोगकर्ता का भरोसा बढ़ता है

डेटा डिक्शनरी

 

• अलग-अलग डेटा फील्ड का अर्थ और उनकी अहमियत बताता है

 

• डोमेन विशेषज्ञ डेटा को बिजनेस निर्णयों से जोड़ते हैं

 

• अनावश्यक डेटा से मॉडल की भविष्यवाणी में मूल्य नहीं जुड़ता

 

डेटा सैंपलिंग

• जब अधिक डेटा के साथ काम करें
• एक सैंपल्ड डेटासेट बनाएँ
• कम लागत में तुलनीय परिणाम

डेटा ऑगमेंटेशन

• पर डेटा पर्याप्त न हो तो?
• डेटा ऑगमेंट करें - मौजूदा डेटासेट से नए रिकॉर्ड बनाएँ

डेटा विविधता

 

• भरोसेमंद मॉडल बनाएँ

• अच्छी मॉडल सटीकता

• उदाहरण: लोन एप्लिकेशन

  • अलग-अलग आयु समूह और जातीयताएँ शामिल करें

 

डेटा गुणवत्ता

 

• पूर्ण और समग्र
• सटीक डेटा; आयु और जन्मतिथि

 

• मिसिंग डेटा
• सही डेटा लेबल

अभ्यास करते हैं!

Artificial Intelligence (AI) Strategy