Помните, как мы говорили, что нейросети учатся на примерах? Так вот, эти "примеры" и есть данные. Чем больше качественных и разнообразных примеров получит нейросеть, тем лучше она освоит свою задачу. Представьте, что вы учите ребёнка различать кошек и собак. Если вы покажете ему всего одну фотографию кошки и одну фотографию собаки, он вряд ли станет экспертом. Но если вы покажете ему тысячи изображений – кошек разных пород, размеров, цветов, в разных позах, то же самое с собаками – он быстро научится безошибочно определять, кто есть кто.
Точно так же и с нейросетями в бизнесе:
Если вы хотите, чтобы нейросеть предсказывала продажи, ей нужны данные о прошлых продажах: даты, количество товаров, цены, информация о рекламных акциях, даже о погоде в эти дни. Чем больше такой информации, тем точнее будет прогноз.
Если вы хотите, чтобы нейросеть понимала запросы клиентов, ей нужны тысячи примеров вопросов от клиентов и правильных ответов на них.
Если вы хотите, чтобы нейросеть распознавала дефекты на производстве, ей понадобятся изображения как качественных деталей, так и деталей с различными видами брака.
Качество данных напрямую влияет на результат. Это золотое правило ИИ. Мусор на входе = мусор на выходе. Некачественные, неточные, неполные или предвзятые данные приведут к тому, что нейросеть будет делать ошибки, принимать неверные решения или даже выдавать бессмысленные результаты. Ваша тщательно разработанная стратегия ИИ просто рухнет, если фундамент из данных будет шатким.
Подумайте об этом: если нейросеть для подбора персонала обучили на данных, где большинство успешных кандидатов были мужчинами определённого возраста, она может начать предвзято относиться к женщинам или более молодым соискателям, даже если у них есть все нужные навыки. Это не "злонамеренность" ИИ, это отражение смещений в данных, на которых он учился.
Именно поэтому понимание того, какие данные нужны, откуда их взять и как их подготовить, не менее важно, чем понимание самой технологии нейросетей. Это не просто технический вопрос – это стратегический вопрос для каждого бизнеса, который хочет использовать ИИ.
Виды данных, необходимых для ИИ: Ваш информационный арсенал
К счастью, ваш бизнес, скорее всего, уже генерирует огромное количество данных каждый день. Вы просто можете не осознавать их потенциальную ценность для