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 beeinflusst die Leistung von GenAI für Ihr Unternehmen.

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.

Without a doubt, data preparation tasks are a time-consuming and repetitive process. But failure to adequately prepare data can result in suboptimal performance, biased outcomes, and ethical, legal, and practical challenges for Generative AI applications.

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 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.

Data preparation is a critical step for Generative AI because it ensures that the input data is of high quality, appropriately represented, and well-suited for training models to generate realistic, meaningful, and ethically responsible outputs. By investing time and effort in data preparation, organizations can improve the performance, reliability, and ethical implications of their Generative AI applications.

Actian Datenaufbereitung für GenAI

Actian Analytics AI Platform comes with unified data integration, warehousing, and visualization in a single platform. It includes a comprehensive set of capabilities for preprocessing, transformations, enrichment, normalization, and serialization of structured, semi-structured, and unstructured data such as JSON/XML, delimited files, RDBMS, JDBC/ODBC, HBase, Binary, ORC, ARFF, Parquet, and Avro.

At Actian, our mission is to enable data engineers, data scientists, and data analysts to work with high-quality, reliable data, no matter where it lives. We believe that when data teams focus on delivering comprehensive and trusted data pipelines, business leaders can truly benefit from groundbreaking technologies, such as GenAI.

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Über den Autor

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 ihre gesamte berufliche Laufbahn damit verbracht, Technologieprodukte auf den Markt zu bringen. Ihre Expertise liegt in der Entwicklung strategischer Narrative und einer differenzierten Positionierung für eine effektive Markteinführung. Neben einem Postgraduierten-Diplom der University of Toronto verfügt Dee über Zertifizierungen des Pragmatic Institute, der Product Marketing Alliance und von Reforge. Dee lebt in Toronto, Kanada.