四大秘籍为AI数据管理提效
数据管理，在人工智能工作流程中至关重要。数据管理不善，就像在不牢固的地基上建造房屋。没有正确的数据处理，AI模型可能会出现性能不佳、增加成本和浪费时间等问题。高效的数据管理是AI项目成功的关键。
以下是人工智能数据管理的四大要诀，重复使用、循环利用、改变用途和数据精简。
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重复使用
数据宝库中蕴藏着宝贵的财富，稍加抛光打磨，它们便可以再次闪亮发光。重复使用涉及将现有数据重新用于新的分析或应用。在数据驱动型决策中，能够最大限度地发挥数据资产的价值，减少冗余并提高效率。下面是两种重用策略：
迁移学习和微调：
利用预训练模型（如 Microsoft® Copilot），针对特定任务进行修改，能节省时间、计算资源和精力，减少对广泛算力和庞大标注数据的需求。
重复使用标注数据集：
标注数据就像一个井井有条的图书馆——无比宝贵，而且可实时获取。我们可以跨项目重复使用已标注的数据集。例如：为对象检测标记的图像数据集成为各种计算机视觉任务的坚实基础。重复使用标注数据可以提高模型的准确性以及实现更高效的评估流程。
通过有效地重用数据，我们可以释放其全部潜力，推动创新并提高效率。采用这些策略可以充分利用我们的现有资源为更智能、更快速的进步铺平道路。
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循环利用
循环利用是指对不再活跃使用的数据进行再处理和重新利用的过程。这包括清理、转换和整合旧数据，以使其可用于新的应用或分析，从而最大限度地发挥其价值并减少浪费。Google BERT模型经过大量文本的训练，证明了在数据中循环利用数据的影响。通过对大量现有文本数据进行再处理和重新利用，BERT在自然语言理解方面实现了重大进步。最优秀的AI数据架构师会突破常规思维，以创新的方式重新利用数据：
注释其他标签：
扩展现有数据的实用性。假设您有一个情感分析数据集，用其他标签（例如：讽刺、紧迫感）进行注释以拓宽其适用性。根据IBM的一项研究显示，添加额外标签可以将模型性能提升高达15%。
创建合成数据：
当现实世界中缺少数据时，则需要合成数据。生成式模型（例如：生成对抗网络（GAN））可以创建逼真的样本。英伟达的StyleGAN 可生成逼真的面孔，用于训练面部识别系统。合成数据可以减少对真实数据的需求（高达 80%），在显著降低成本的同时还可以保护隐私。
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改变用途
改变用途涉及对数据进行转换和调整以满足新的要求，例如：清理、重新格式化并将其与其他数据源整合。通过重新组织数据的用途，组织可以从其数据资产中提取更多价值，减少冗余并提高效率，最终推动做出更明智的决策和创新。
以下是成功重新利用数据用途所涉及的技术：
数据清理：
消除不准确、不一致和重复以确保高质量的数据输入。此步骤对于维护分析和应用的完整性至关重要。
数据转换：
将数据转换为更适合新分析或应用的不同格式或结构。这可能涉及规范化数据、更改数据类型或重组数据集。
数据整合：
整合不同来源的数据以创建统一的数据集，提供更全面的视图。这有助于发现在孤立数据集中看不到的新见解和相关性。
数据匿名化：
修改数据以保护隐私，同时保留供分析使用。这在处理敏感信息或个人信息时尤为重要。
数据可视化：
使用图表、图形和其他可视化工具以更易于访问和理解的方式呈现数据。有效的可视化可以使复杂的数据更易于理解和操作。
通过采用这些技术，组织可以最大限度地提高数据的效用、发现新见解并支持战略计划。
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精简数据
在人工智能用例中，通过以下的方法精简数据，会带来更大的价值。
重复数据删除：
可以将数据集想象成一个凌乱的工作空间。重复数据删除就如同数据管理的断舍离，识别并消除重复记录。重复数据删除可以增强数据完整性和质量。通过整理杂乱的数据，组织可以简化其数据，提高模型训练的效率。
压缩：
数据压缩类似于将您的文件压缩成整洁、节省空间的包裹。就像用压缩旅行袋可以防止手提箱里的衣服占据额外空间一样。数据压缩可提高数据传输速度并降低成本。无论是图像、文本还是数字，数据压缩都可在保留基本信息的同时提高存储效率。
规范化：
如果您曾经用不均匀的音量收听过歌曲播放列表，您就会对知道规范化的好处。规范化通过在各个特征之间保持一致的比例来协调数据。此过程可最大限度地减少数据冗余，提高数据完整性并简化查询。在训练 AI 模型时，这会带来更快的收敛和更高的准确性。可以将其视为精心制作的音频混合——充分规范化的数据集会呈现富有成效的结果。
高效的 AI 数据管理并非奢侈品，而是必须品，并且是AI项目成功的基石。正如坚固的地基可以建造稳固的房屋一样，恰当的数据处理对于强大的 AI 模型至关重要。
通过实施四个关键方法——重复使用、循环利用、改变用途和精简数据，组织可以优化 AI 数据管理实践。重用标注的数据集可最大化发挥现有数据的价值，而通过再处理和重新调整来循环使用数据则能够催生创新性的解决方案。将数据重新用于新的分析或应用，可确保我们从数据资产中提取最大价值。最后，精简数据可以简化模型、加速训练并增强模型性能。
成功的组织采用了这些策略，他们的AI项目也因此蓬勃发展。