如果数据不准确，模型就无法正常运行。虽然最终可能得到一个尚可应付的模型，但它的功能会不尽人意。可以说，数据质量是机器学习模型训练中的重中之重。无论为模型提供了多少数据，如果数据不适用，对改善机器模型的性能就无济于事。简言之，使用质量差的数据就是在浪费宝贵的时间和预算。。这就像那句古老的谚语，训练造就完美。在数据的世界里，高质量的数据能造就“完美”，而质量不高的数据只会徒劳无益。如果一架飞机无法满足各种必要的质量测试标准，就没人敢去乘坐，我们为什么不把同样的道理应用到AI项目的数据获取中呢？作为世界领先的AI生命周期数据提供商，我们发布了一年一度的《AI和机器学习全景报告》。今年报告的第二个关键要点是关注数据质量。我们在报告中谈到了调查结果，超过一半的受访者表示，数据准确性对AI项目的成功至关重要，但只有6%的受访者表示数据准确性高于90%。
数据质量的重要性
“数据准确性对AI和ML模型的成功至关重要，因为优质的数据可以产生更好的模型输出和一致的处理和决策。为了获得良好的结果，数据集必须准确、全面且可扩展。”——首席技术官Wilson Pang 随着技术的不断更新，新功能和创新层出不穷，对更多机器学习模型的需求也水涨船高。这些模型都需要快速准确地训练，因此，从一开始就需要有高质量的数据输入。这就是AI生命周期的数据获取阶段或者第一阶段。如果获取的数据质量不高，模型训练就会出错，甚至彻底失败。为确保数据的高质量，我们需要考虑一些关键条件：
- 数据准确并符合质量目标
- 数据包含机器学习模型所需的相关信息
- 数据集完整且没有缺失值
确保满足上述条件的最简单方法是，在数据获取和训练过程中对数据进行检查。通过建立检查系统，可以确保数据符合特定的标注标准，并包含所有必要的信息。项目的所有阶段都应该有检查环节，这样，如果需要能够提供更高质量的新数据源，便可以快速地找到它。
数据质量挑战
获得高质量的数据集可能极具挑战。51%的受访者认为，数据准确性对其AI用例至关重要，46%的受访者认为，虽然这点很重要，但也可以变通。确保数据具有最高质量并不难。建立检查系统来确保用于训练模型的数据的正确性，这对AI项目的成功至关重要。对于自身不具备这种资源的企业而言，就需要一家能够恰如其分地为机器学习模型提供正确数据的第三方供应商。我们能够收集您需要的高质量数据，代表您进行数据标注，使您第一次就能获得所需的正确数据，同时满足您设定的项目预算和项目进度要求。我们的调查结果显示，用于准备和管理数据的平均时间从2021年的53%下降到2022年的47.4%，这一变化令人鼓舞。这表明，许多企业在AI项目启动之初就采取了严格的措施，确保从一开始就保证高质量。调查结果还显示，大多数企业都在利用第三方专业公司进行数据获取和准备，这是规避低质量数据风险的另一个措施。
