Kazananları bulmak için heyecanı sorgulayın
Dolandırıcılık tespitinden Tarımsal mahsul izleme konusunda yeni bir teknoloji girişimleri dalgası ortaya çıktı; hepsi de yapay zeka kullanımının modern dünyanın sunduğu zorlukları çözeceği inancıyla donanmış durumda.
Ancak yapay zeka ortamı olgunlaştıkça büyüyen bir endişe gün yüzüne çıkıyor: Birçok yapay zeka şirketinin kalbi olan modeller, hızla meta haline geliyor. Bu modeller arasında kayda değer bir farklılaşma eksikliği, rekabet avantajının sürdürülebilirliği konusunda soru işaretleri yaratmaya başlıyor.
Bunun yerine yapay zeka modelleri bu şirketlerin temel bileşenleri olmaya devam ederken, bir paradigma değişimi yaşanıyor. Yapay zeka şirketlerinin gerçek değer teklifi artık yalnızca modellerde değil, aynı zamanda ağırlıklı olarak destekleyici veri kümelerinde de yatıyor. Modellerin rakiplerini gölgede bırakmasını sağlayan şey bu veri kümelerinin kalitesi, genişliği ve derinliğidir.
Bununla birlikte, pazara ulaşma telaşında, gelecek vaat eden biyoteknoloji alanına girenler de dahil olmak üzere yapay zeka odaklı birçok şirket, güçlü makine öğrenimi için gerekli olan vazgeçilmez verileri üreten, amaca yönelik olarak oluşturulmuş bir teknoloji yığınının stratejik uygulaması olmadan faaliyete geçiyor. Bu gözetim, yapay zeka girişimlerinin uzun ömürlülüğü açısından önemli sonuçlar taşıyor.
Yapay zeka şirketlerinin gerçek değer teklifi artık yalnızca modellerde değil, aynı zamanda ağırlıklı olarak destekleyici veri kümelerinde de yatıyor.
Deneyimli risk sermayedarlarının (VC’ler) çok iyi farkında olacağı gibi, bir yapay zeka modelinin yüzey düzeyindeki çekiciliğini incelemek yeterli değildir. Bunun yerine, şirketin amaca uygunluğunu ölçmek için şirketin teknoloji yığınının kapsamlı bir değerlendirmesine ihtiyaç vardır. Veri toplama ve işleme için titizlikle hazırlanmış bir altyapının bulunmaması, potansiyel olarak gelecek vaat eden bir girişimin en başından itibaren çöküşünün sinyalini verebilir.
Bu makalede, makine öğrenimi destekli startup şirketlerinin hem CEO’su hem de CTO’su olarak uygulamalı deneyimimden elde edilen pratik çerçeveler sunuyorum. Her ne kadar kapsamlı olmasa da bu ilkeler, şirketlerin veri süreçlerini ve sonuçta elde edilen verilerin kalitesini değerlendirme ve son olarak bunların başarıya uygun olup olmadığını belirleme gibi zorlu bir görevi yerine getirenler için ek bir kaynak sağlamayı amaçlamaktadır.
Tutarsız veri kümelerinden gürültülü girdilere kadar ne yanlış gidebilir?
Çerçevelere geçmeden önce, veri kalitesini değerlendirirken devreye giren temel faktörleri değerlendirelim. Ve daha da önemlisi, veriler güncel değilse nelerin ters gidebileceği.
Alaka düzeyi
Öncelikle veri kümelerinin alaka düzeyini ele alalım. Veriler, bir yapay zeka modelinin çözmeye çalıştığı sorunla karmaşık bir şekilde uyumlu olmalıdır. Örneğin konut fiyatlarını tahmin etmek için geliştirilen bir yapay zeka modeli, ekonomik göstergeleri, faiz oranlarını, reel geliri ve demografik değişimleri kapsayan verilere ihtiyaç duyuyor.
Benzer şekilde, ilaç keşfi bağlamında, deneysel verilerin hastalardaki etkiler için mümkün olan en yüksek öngörüyü sergilemesi çok önemlidir; bu da en ilgili analizler, hücre dizileri, model organizmalar ve daha fazlası hakkında uzman düşüncesini gerektirir.
Kesinlik
İkincisi, veriler olmalıdır kesin. Küçük miktarda hatalı veri bile bir yapay zeka modelinin performansı üzerinde önemli bir etkiye sahip olabilir. Bu durum özellikle verilerdeki küçük bir hatanın yanlış teşhise yol açabileceği ve potansiyel olarak yaşamları etkileyebileceği tıbbi teşhislerde çok daha belirgindir.
Kapsam
Üçüncüsü, verilerin kapsamı da önemlidir. Verilerde önemli bilgiler eksikse yapay zeka modeli o kadar etkili bir şekilde öğrenemeyecektir. Örneğin, belirli bir dili çevirmek için bir yapay zeka modeli kullanılıyorsa verilerin çeşitli farklı lehçeleri içermesi önemlidir.
