Проблема: Если у вас есть данные о клиентах, где в одном месте имя написано "Иванов И.И.", а в другом "Иван Иванович Иванов", нейросеть не поймёт, что это один и тот же человек. Нужно привести всё к единому, понятному формату.
Простые примеры проблем с данными, которые могут всё испортить:
Пропуски: Представьте таблицу с данными о клиентах, и у каждого пятого клиента пропущено поле "город проживания". Нейросеть, которая должна определять оптимальные рекламные кампании по регионам, будет путаться. Что делать с этими пропусками? Удалить строки? Заполнить их средним значением? Каждое решение влияет на конечный результат.
Ошибки: Клиент указал свой возраст как "250 лет" или сумму заказа как "минус 1000 рублей". Такие очевидные ошибки нужно находить и исправлять, иначе нейросеть будет учиться на несуществующих "закономерностях".
Несоответствия (неконсистентность): В одной системе статус заказа "Отправлен", в другой "В пути", а в третьей "Доставляется". Если эти статусы используются как данные, нейросеть не сможет понять, что это одно и то же. Нужно создать единый словарь для всех статусов.
Предвзятость (смещение): Если данные, на которых учится нейросеть, не отражают реального мира, она может выдавать предвзятые результаты. Например, если при обучении системы распознавания речи использовались только записи голосов мужчин, она может плохо распознавать женские голоса. Или если система одобрения кредитов обучалась только на данных, где большинство успешных заёмщиков были из одной социальной группы, она может дискриминировать другие группы. Это одна из самых коварных проблем, требующая особого внимания.
Работа с данными – это постоянный процесс. Это не одноразовая задача. Данные постоянно меняются, появляются новые источники, и за их качеством нужно постоянно следить.
Примеры инструментов для работы с данными (для вашего общего понимания):
Вам не обязательно быть программистом, чтобы использовать эти инструменты, но полезно знать, что они существуют и чем могут помочь вашему бизнесу.
Электронные таблицы (Excel, Google Sheets): Для небольших объёмов данных и простых операций по очистке и структурированию – это ваш первый и самый доступный инструмент. Вы можете сортировать, фильтровать, находить дубликаты и исправлять ошибки вручную.