Leitfaden zur Datenaufbereitung: 6 Schritte zur Erstellung hochwertiger GenAI-Modelle

Die Datenaufbereitung ist ein entscheidender Schritt im Datenanalyse-Workflow und unerlässlich, um die Genauigkeit, Zuverlässigkeit und usability der Daten für nachgelagerte Aufgaben sicherzustellen. Da Unternehmen jedoch weiterhin mit dem Datenzugriff und der Datengenauigkeit zu kämpfen haben und die Datenmengen immer größer werden, werden die Herausforderungen von Datensilos und Vertrauen immer deutlicher.

Laut Ventana Research verbringen Datenteams satte 69 % ihrer Zeit mit Datenvorbereitungsaufgaben. Die Datenaufbereitung ist vielleicht der am wenigsten angenehme Teil ihrer Arbeit, aber die Qualität und Sauberkeit der Daten wirkt sich direkt auf Analysen, Erkenntnisse und Entscheidungsfindung aus. Dies gilt auch für Generative AI. Die Qualität Ihrer training wirkt sich auf die Leistung von GenAI für Ihr Unternehmen aus.

Qualitativ hochwertige Datenaufbereitung: Die Grundlage für erfolgreiche KI

Generative AI wie Generative Adversarial Networks (GANs) oder Variational Autoencoders (VAEs) lernen aus Mustern und Strukturen in den Eingabedaten, um neue Inhalte zu erzeugen. Um Modelle effektiv trainieren , müssen die Daten kuratiert, umgewandelt und in einem strukturierten Format organisiert werden, das frei von fehlenden Werten, fehlenden Feldern, Duplikaten, inkonsistenter Formatierung, Ausreißern und Verzerrungen ist.

Zweifellos ist die Datenvorbereitung ein zeitaufwändiger und sich wiederholender Prozess. Werden die Daten jedoch nicht angemessen aufbereitet, kann dies zu suboptimaler Leistung, verzerrten Ergebnissen und ethischen, rechtlichen und praktischen Herausforderungen für Generative AI führen.

Generative AI ohne ausreichende Datenaufbereitung können mit verschiedenen Herausforderungen und Einschränkungen konfrontiert sein. Hier sind drei wesentliche Folgen:

Schlechte Qualität der Ergebnisse

Generative AI erfordern oft, dass die Daten in einem bestimmten Format oder in einer Kodierung dargestellt werden, die für die Aufgabe geeignet ist. Ohne eine angemessene Datenvorbereitung können die Eingabedaten Rauschen, Fehler oder Verzerrungen enthalten, die sich negativ auf den training auswirken. Infolgedessen können Generative AI Ergebnisse produzieren, die von schlechter Qualität sind, denen es an Realismus fehlt oder die Artefakte und Verzerrungen enthalten.

Verzerrte Ausgänge

Unausgewogene Datensätze, in denen bestimmte Klassen oder Kategorien unterrepräsentiert sind, können zu verzerrten Modellen und schlechter Generalisierungsleistung führen. Die Datenvorbereitung stellt sicher, dass die training frei von Rauschen, Fehlern und Verzerrungen sind, die die Fähigkeit des Modells zum Lernen und zur Erzeugung realistischer Ergebnisse beeinträchtigen können.

Kompromisslose Ethik und Privatsphäre

Generative AI , die auf sensiblen oder personenbezogenen Daten trainiert werden, müssen strenge Datenschutz- und Ethikrichtlinien einhalten. Die Datenaufbereitung umfasst die Anonymisierung oder De-Identifizierung sensibler Daten, um die Privatsphäre von Personen zu schützen und gesetzliche Anforderungen wie GDPR oder HIPAA zu erfüllen.

Durch die Befolgung einer systematischen Checkliste für die Datenvorbereitung können Datenwissenschaftler die Modellleistung verbessern, Verzerrungen reduzieren und die Entwicklung von Anwendungen Generative AI beschleunigen. Hier sind sechs Schritte zu befolgen:

1. Ziele des Projekts

• • Skizzieren Sie klar die Ziele und gewünschten Ergebnisse des Generative AI , damit Sie die Arten von Daten identifizieren können, die zum trainieren des Modells benötigt werden.
  • Verstehen Sie, wie das Modell im Unternehmenskontext eingesetzt wird.

2. Datenerhebung

• • Bestimmen und sammeln Sie alle potenziellen Datenquellen, die für das Projekt relevant sind.
  • Berücksichtigen Sie strukturierte und unstrukturierte Daten aus internen und externen Quellen.
  • Sicherstellen, dass die Datenerhebungsmethoden den einschlägigen Vorschriften und Datenschutzrichtlinien (z. B. GDPR) entsprechen.

3. Datenvorbereitung

• • Umgang mit fehlenden Werten, Ausreißern und Unstimmigkeiten in den Daten.
  • Standardisieren Sie Datenformate und Einheiten für Beständigkeit.
  • Führen Sie eine explorative Datenanalyse (EDA) durch, um die Merkmale, Verteilungen und Muster in den Daten zu verstehen.

4. Modellauswahl und Training

• • Wählen Sie eine geeignete Generative AI auf der Grundlage der Projektanforderungen und Datenmerkmale (z. B. GANs, VAEs, autoregressive Modelle). Ziehen Sie vortrainierte Modelle oder auf bestimmte Aufgaben zugeschnittene Architekturen in Betracht.
  • trainieren Sie das ausgewählte Modell anhand des vorbereiteten Datensatz.
  • Validierung der Modellergebnisse in qualitativer und quantitativer Hinsicht. Durchführung von Sensitivitätsanalysen, um die Robustheit des Modells zu verstehen.

5. Überlegungen zum Deployment

• • Bereiten Sie das Modell für den Deployment in der Geschäftsumgebung vor.
  • Optimieren Sie die Geschwindigkeit der Modellinferenz und den Ressourcenbedarf.
  • Implementierung von Überwachungsmechanismen zur Verfolgung der Modellleistung in der Produktion.

6. Dokumentation und Berichterstattung

• • Dokumentieren Sie alle Schritte, die während der Datenaufbereitung, der Modellentwicklung und der Auswertung unternommen wurden.
  • Berücksichtigung der Belange der Fairness, der Transparenz und des Datenschutzes während des gesamten Projektlebenszyklus.
  • Effiziente Kommunikation der Ergebnisse und Empfehlungen an die Beteiligten, um eine vollständige Transparenz der Prozesse zu gewährleisten.

Die Datenaufbereitung ist ein entscheidender Schritt für Generative AI, da sie sicherstellt, dass die Eingabedaten von hoher Qualität sind, angemessen dargestellt werden und sich gut für das training Modellen eignen, um realistische, aussagekräftige und ethisch vertretbare Ergebnisse zu erzeugen. Wenn Unternehmen Zeit und Mühe in die Datenaufbereitung investieren, können sie die Leistung, Zuverlässigkeit und ethischen Implikationen ihrer Generative AI I-Anwendungen verbessern.

Actian Datenaufbereitung für GenAI

Die Actian Data Platform bietet eine einheitliche Datenintegration, Lagerhaltung und Visualisierung in einer einzigen Plattform. Sie enthält ein umfassendes Set von Funktionen für die Vorverarbeitung, Transformation, Anreicherung, Normalisierung und Serialisierung von strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten wie JSON/XML, begrenzte Dateien, RDBMS, JDBC/ODBC, HBase, Binary, ORC, ARFF, Parquet und Avro.

Wir bei Actian haben es uns zur Aufgabe gemacht, Dateningenieure, Datenwissenschaftler und Datenanalysten in die Lage zu versetzen, mit qualitativ hochwertigen und zuverlässigen Daten zu arbeiten, unabhängig davon, wo sie sich befinden. Wir sind davon überzeugt, dass Unternehmen einen echten Nutzen aus bahnbrechenden Technologien wie GenAI Nutzen können, wenn sich Datenteams auf die Bereitstellung umfassender und zuverlässiger Datenpipelines konzentrieren.

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Über Dee Radh

Als Senior Director of Product Marketing leitet Dee Radh das Produktmarketing bei Actian. Zuvor hatte sie leitende PMM-Positionen bei Talend und Formstack inne. Dee hat 100% ihrer Karriere damit verbracht, Technologieprodukte auf den Markt zu bringen. Ihre Expertise liegt in der Entwicklung strategischer Erzählungen und einer differenzierten Positionierung für eine effektive GTM. Neben einem Postgraduierten-Diplom der Universität von Toronto hat Dee Zertifizierungen des Pragmatic Institute, der Product Marketing Alliance und von Reforge erworben. Dee arbeitet von Toronto, Kanada aus.