Bốn Mẹo Quản Lý Dữ Liệu Cho AI

Bốn Mẹo Quản Lý Dữ Liệu Cho AI

Khám phá cách tối ưu hóa việc xử lý dữ liệu AI của tổ chức bạn bằng các kỹ thuật tái sử dụng, tái chế, tái sử dụng và giảm thiểu.

Quản lý dữ liệu kém cũng giống như xây nhà trên nền móng không vững chắc. Nếu không xử lý dữ liệu đúng cách, các mô hình AI có thể bị ảnh hưởng bởi hiệu suất kém, chi phí tăng và lãng phí thời gian. Quản lý dữ liệu hiệu quả là chìa khóa cho các dự án AI thành công. Sau đây là khuôn khổ bốn trụ cột để suy nghĩ về quản lý dữ liệu như một phần trong chiến lược AI của tổ chức bạn: tái sử dụng, tái chế, tái sử dụng và giảm thiểu.

1. Tái sử dụng.

Kho tàng dữ liệu của một tổ chức chứa đựng những viên ngọc quý có thể tỏa sáng trở lại khi được đánh bóng. 

Phương pháp tái sử dụng quản lý dữ liệu bao gồm việc tái sử dụng dữ liệu hiện có cho các phân tích hoặc ứng dụng mới. Nó tối đa hóa giá trị của tài sản dữ liệu, giảm sự dư thừa và nâng cao hiệu quả trong việc ra quyết định dựa trên dữ liệu. Sau đây là hai chiến lược tái sử dụng:

• Chuyển giao học tập và tinh chỉnh. Hãy nghĩ về chuyển giao học tập và tinh chỉnh như việc cải thiện một ngôi nhà đã được xây dựng tốt, thay vì bắt đầu bằng việc nhờ một kiến ​​trúc sư thiết kế một ngôi nhà mới. Các mô hình được đào tạo trước — như Microsoft® Copilot — cung cấp một nền tảng vững chắc. Ban đầu được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn, các mô hình hiện có có thể được sửa đổi cho các tác vụ cụ thể, chẳng hạn như chatbot, tóm tắt hoặc tạo thơ. Phương pháp này tận dụng kiến ​​thức hiện có, tiết kiệm thời gian, tài nguyên tính toán và công sức. Theo quan điểm quản lý dữ liệu, cách tiếp cận này có hiệu quả cao. Tinh chỉnh các mô hình nền tảng trong không gian GenAI giúp giảm thiểu sức mạnh tính toán lớn và lượng lớn dữ liệu được gắn nhãn. Điều này giúp khả thi hơn trong việc phát triển các mô hình lớn phù hợp với các trường hợp sử dụng cụ thể và nhu cầu kinh doanh.
• Tái sử dụng các tập dữ liệu được gắn nhãn. Dữ liệu được gắn nhãn giống như một thư viện được tổ chức tốt — vô giá và có thể truy cập ngay lập tức. Trong các dự án, chúng ta có thể tái sử dụng các tập dữ liệu được chú thích. Ví dụ, một tập dữ liệu hình ảnh được gắn nhãn để phát hiện đối tượng trở thành nền tảng vững chắc cho nhiều tác vụ thị giác máy tính khác nhau. Tại sao phải bận tâm đến việc phát minh lại các nhãn khi chúng ta có thể xây dựng trên các nhãn hiện có? Nó tiết kiệm chi phí, đẩy nhanh quá trình phát triển và giảm nỗ lực chú thích, khiến nó trở thành một khoản đầu tư thông minh. Tái sử dụng dữ liệu được gắn nhãn có thể dẫn đến độ chính xác cao hơn trong các mô hình và các quy trình đánh giá hiệu quả hơn.

Bằng cách tái sử dụng dữ liệu hiệu quả, chúng ta có thể khai thác toàn bộ tiềm năng của nó, thúc đẩy sự đổi mới và hiệu quả. Việc áp dụng các chiến lược này sẽ tận dụng tối đa các nguồn lực hiện có của chúng ta, mở đường cho những tiến bộ thông minh hơn và nhanh hơn.

2. Tái chế.

Tái chế đề cập đến quá trình xử lý lại và tái sử dụng dữ liệu không còn được sử dụng tích cực nữa. Quá trình này bao gồm việc dọn dẹp, chuyển đổi và tích hợp dữ liệu cũ để làm cho dữ liệu hữu ích cho các ứng dụng hoặc phân tích mới, do đó tối đa hóa giá trị của dữ liệu và giảm thiểu lãng phí. Mô hình Google BERT — được đào tạo trên một lượng lớn văn bản — chứng minh tác động của việc tái chế dữ liệu trong dữ liệu. Bằng cách xử lý lại và tái sử dụng một lượng lớn dữ liệu văn bản hiện có, BERT đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong việc hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Các kiến ​​trúc sư dữ liệu AI giỏi nhất nghĩ xa hơn những điều hiển nhiên, tái chế dữ liệu theo những cách sáng tạo:

• Chú thích nhãn bổ sung. Mở rộng tính hữu ích của dữ liệu hiện có. Giả sử bạn có một tập dữ liệu phân tích tình cảm. Chú thích nó bằng các nhãn bổ sung (ví dụ: mỉa mai, cấp bách) để mở rộng khả năng áp dụng của nó. Theo một nghiên cứu của IBM, việc thêm nhãn bổ sung có thể cải thiện hiệu suất mô hình lên đến 15% . 
• Tạo dữ liệu tổng hợp. Khi dữ liệu thực tế khan hiếm, dữ liệu tổng hợp sẽ xuất hiện. Các mô hình tạo sinh, như mạng đối nghịch tạo sinh (GAN), tạo ra các mẫu thực tế. NVIDIA StyleGAN tạo ra khuôn mặt giống thật, hữu ích cho việc đào tạo các hệ thống nhận dạng khuôn mặt. Dữ liệu tổng hợp có thể giảm nhu cầu về dữ liệu thực tế tới 80% , giúp giảm đáng kể chi phí và bảo vệ quyền riêng tư.

3. Tái sử dụng.

Tái sử dụng có nghĩa là lấy dữ liệu hiện có và sử dụng cho các phân tích, ứng dụng hoặc bối cảnh mới ngoài mục đích ban đầu. Nó bao gồm việc chuyển đổi và điều chỉnh dữ liệu để đáp ứng các yêu cầu mới, chẳng hạn như dọn dẹp, định dạng lại và tích hợp dữ liệu với các nguồn dữ liệu khác. Bằng cách tái sử dụng dữ liệu, các tổ chức có thể trích xuất thêm giá trị từ các tài sản dữ liệu của mình, giảm sự dư thừa và nâng cao hiệu quả, cuối cùng thúc đẩy quá trình ra quyết định và đổi mới sáng suốt hơn.

Sau đây là một số kỹ thuật liên quan đến việc tái sử dụng dữ liệu thành công:

• Dọn dẹp dữ liệu. Loại bỏ sự không chính xác, không nhất quán và trùng lặp để đảm bảo dữ liệu đầu vào có chất lượng cao. Bước này rất quan trọng để duy trì tính toàn vẹn của các phân tích và ứng dụng của bạn.
• Chuyển đổi dữ liệu. Chuyển đổi dữ liệu sang định dạng hoặc cấu trúc khác phù hợp hơn với các phân tích hoặc ứng dụng mới. Điều này có thể bao gồm chuẩn hóa dữ liệu, thay đổi kiểu dữ liệu hoặc tái cấu trúc tập dữ liệu.
• Tích hợp dữ liệu. Kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để tạo ra một tập dữ liệu thống nhất cung cấp góc nhìn toàn diện hơn. Điều này có thể giúp khám phá những hiểu biết và mối tương quan mới không thể nhìn thấy trong các tập dữ liệu riêng lẻ.
• Làm giàu dữ liệu. Tăng cường dữ liệu hiện có bằng cách thêm thông tin mới từ các nguồn bên ngoài, làm cho dữ liệu có giá trị và sâu sắc hơn. Điều này có thể bao gồm việc thêm dữ liệu nhân khẩu học, dữ liệu thị trường hoặc thông tin có liên quan khác.
• Ẩn danh dữ liệu. Sửa đổi dữ liệu để bảo vệ quyền riêng tư trong khi vẫn giữ được tính hữu ích của dữ liệu để phân tích. Điều này đặc biệt quan trọng khi xử lý thông tin nhạy cảm hoặc thông tin cá nhân.
• Trực quan hóa dữ liệu. Sử dụng biểu đồ, đồ thị và các công cụ trực quan khác để trình bày dữ liệu theo cách dễ tiếp cận và dễ hiểu hơn. Trực quan hóa hiệu quả có thể giúp dữ liệu phức tạp dễ hiểu và dễ hành động hơn.

Bằng cách sử dụng các kỹ thuật này, các tổ chức có thể tối đa hóa tiện ích của dữ liệu, khám phá những hiểu biết mới và hỗ trợ các sáng kiến ​​chiến lược.

4. Giảm bớt.

Trong khi, đặc biệt là trong các trường hợp sử dụng AI, việc lưu càng nhiều dữ liệu càng tốt có xu hướng dẫn đến nhiều giá trị hơn, thì có những lúc không gian mà dữ liệu chiếm dụng cần phải giảm. Việc giảm có thể thực hiện thông qua các phương pháp sau: 

• Loại bỏ trùng lặp. Hãy hình dung tập dữ liệu của bạn như một không gian làm việc lộn xộn. Loại bỏ trùng lặp là kỹ thuật quản lý dữ liệu của Marie Kondo: nó xác định và loại bỏ các bản ghi trùng lặp. Loại bỏ trùng lặp có thể nâng cao tính toàn vẹn và chất lượng của dữ liệu. Bằng cách loại bỏ lộn xộn, các tổ chức sẽ hợp lý hóa dữ liệu của mình, giúp việc đào tạo mô hình hiệu quả hơn.
• Nén. Nén dữ liệu giống như việc thu nhỏ các tệp của bạn thành các gói gọn gàng, tiết kiệm không gian. Giống như các khối nén du lịch được sử dụng để ngăn quần áo trong vali chiếm thêm không gian, các kỹ thuật nén (như JPEG và PNG) giảm thiểu kích thước dữ liệu mà không làm giảm chất lượng. Nén dữ liệu giúp tăng tốc độ truyền dữ liệu và giảm chi phí. Cho dù là dữ liệu hình ảnh, văn bản hay số, nén đều thúc đẩy lưu trữ hiệu quả trong khi vẫn bảo toàn thông tin cần thiết.
• Chuẩn hóa. Nếu bạn đã từng nghe danh sách phát có các bài hát có mức âm lượng không đồng đều, bạn sẽ đánh giá cao phương pháp chuẩn hóa. Chuẩn hóa làm hài hòa dữ liệu bằng cách có các thang đo nhất quán trên các tính năng. Quá trình này giảm thiểu sự dư thừa dữ liệu, cải thiện tính toàn vẹn của dữ liệu và đơn giản hóa các truy vấn. Khi đào tạo các mô hình AI, điều này dẫn đến sự hội tụ nhanh hơn và độ chính xác tốt hơn. Hãy nghĩ về nó như một sự kết hợp âm lượng âm thanh được sản xuất tốt — một tập dữ liệu được chuẩn hóa tốt sẽ tạo ra các kết quả có thể sử dụng được.

Tăng cường ứng dụng AI của bạn.

Quản lý dữ liệu AI hiệu quả không phải là điều xa xỉ — đó là điều cần thiết và là nền tảng của các dự án AI thành công.

Cũng giống như một nền móng vững chắc dẫn đến việc xây dựng một ngôi nhà ổn định, việc xử lý dữ liệu phù hợp là điều cần thiết đối với các mô hình AI mạnh mẽ. Bằng cách triển khai bốn phương pháp chính — tái sử dụng, tái chế, tái sử dụng và giảm thiểu — các tổ chức có thể tối ưu hóa các hoạt động quản lý dữ liệu AI. Việc tái sử dụng các tập dữ liệu được gắn nhãn sẽ tối đa hóa giá trị của dữ liệu hiện có, trong khi việc tái chế dữ liệu thông qua việc tái xử lý và tái sử dụng sẽ dẫn đến các giải pháp sáng tạo. Việc tái sử dụng dữ liệu cho các phân tích hoặc ứng dụng mới đảm bảo chúng ta trích xuất giá trị tối đa từ các tài sản dữ liệu của mình. Cuối cùng, việc giảm dữ liệu có thể hợp lý hóa dữ liệu, đẩy nhanh quá trình đào tạo và nâng cao hiệu suất của mô hình.

Các tổ chức thành công áp dụng những chiến lược này và các dự án AI của họ sẽ phát triển mạnh mẽ nhờ đó.

---