AI Done Right!

Mọi người đều có thể tự vạch ra một hành trình thành công – kể cả bạn, nếu bạn có 1 nền tảng vững chắc.
Mô hình AI của IBM Data-Train-Inference, sẽ giúp bạn định vị doanh nghiệp của mình để đạt được thành công lâu dài. Trong bài viết này, mời bạn cùng Tuấn Thành tìm hiểu chi tiết về giai đoạn đầu tiên (Data) trong mô hình AI của IBM Data-Train-Inference.

Với sự phát triển không ngừng của khoa học công nghệ, trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần len lỏi và chiếm lĩnh nhiều lĩnh vực trong đời sống: Y tế, giáo dục, vận tải, sản xuất, ngân hàng, truyền thông, dịch vụ...

Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn phát hiện ra rằng nền tảng khoa học dữ liệu không cần thiết để hiểu, diễn giải và hành động trên các khía cạnh phức tạp nhất của AI doanh nghiệp?

Kiến thức đó sẽ tác động như thế nào đến các quy trình kinh doanh và ứng dụng mà tổ chức của bạn dựa vào để duy trì tính cạnh tranh?

Doanh nghiệp AI từ trước đến nay luôn là trọng tâm của các chuyên gia phân tích có hiểu biết sâu sắc về xây dựng và đào tạo mô hình. Nhưng tất cả đang thay đổi khi các sáng kiến dựa trên AI mở rộng ra toàn doanh nghiệp. Và đi đầu trong sự thay đổi này là một khuôn khổ dựa trên giá trị cho các nỗ lực của AI. Nó được gọi là mô hình AI của Data-Train-Inference (DTI) và giải thích nó là mục tiêu của bài báo này.

Trước khi đi sâu vào các chi tiết cụ thể, điều quan trọng là phải biết rằng mô hình DTI không phải là một quy trình làm việc tuyến tính. Thay vào đó, nó là một vòng lặp liên tục bao gồm ba giai đoạn tương tác với nhau tại mọi thời điểm. Và bởi vì quá trình này đang diễn ra, những hiểu biết sâu sắc được trích xuất ngày càng phong phú và có giá trị hơn.
Kết quả? Các bên liên quan chính có thể đưa ra quyết định thông minh hơn nhanh hơn — và tự tin hơn.

Cơ sở hạ tầng phù hợp sẽ thúc đẩy đổi mới sáng tạo

Các chuyên gia AI chỉ ra rằng giai đoạn dữ liệu là giai đoạn tốn nhiều thời gian nhất trong ba giai đoạn. Khối lượng công việc cần thiết để chuẩn bị dữ liệu hiện có để nhập — thuật ngữ phổ biến để tải dữ liệu vào mô hình AI để đào tạo — là rất chuyên sâu.
Như người ta thường nói, rác vào có nghĩa là rác thải ra ngoài. Điều này chân thực hơn bao giờ hết trong lĩnh vực AI. Bắt đầu với dữ liệu có nghi vấn về chất lượng, tính xác thực hoặc thậm chí số lượng sẽ tạo ra các mô hình AI đáng ngờ tạo ra kết quả đáng ngờ cho doanh nghiệp. Không bắt đầu với một nền tảng dữ liệu vững chắc sẽ khiến các dự án AI của bạn đi sai đường trước khi chúng bắt đầu.

“Dữ liệu có vấn đề về chất lượng, tính xác thực hoặc thậm chí số lượng sẽ tạo ra các mô hình AI đáng ngờ,
tạo ra kết quả đáng ngờ."

Một loạt dữ liệu khổng lồ tràn ngập thế giới của chúng ta, kết hợp với khả năng ngày càng tăng nhanh chóng của cơ sở hạ tầng máy chủ của chúng ta, đã thúc đẩy cuộc cách mạng AI trong thập kỷ qua.
Dữ liệu được sử dụng để đào tạo AI đến từ tất cả các nguồn khác nhau. Đây có thể là những nguồn quen thuộc và được hiểu rõ, chẳng hạn như doanh số bán hàng trước đây hoặc số khách hàng từ kho dữ liệu doanh nghiệp hiện có.
Chúng cũng có thể đến trong thời gian thực từ các nguồn như thiết bị Internet of Things ở rìa hoặc các luồng dữ liệu Internet khác, chẳng hạn như Twitter.

 
Bốn sự thật về dữ liệu có thể bạn chưa biết

Thứ nhất, dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau. Chúng có thể là bất kỳ định dạng nào chưa được xử lý như văn bản, hình ảnh, âm thanh hoặc các giá trị số thô. Các nhóm khoa học dữ liệu dành rất nhiều thời gian để thu thập dữ liệu, sau đó dọn dẹp những dữ liệu này thành các định dạng chính xác để sử dụng trong các khuôn khổ và đưa vào môi trường. Đây là những bước quan trọng. Phân tích và xác định các tính năng cụ thể của tập dữ liệu rất quan trọng đối với các mô hình, chúng ảnh hưởng đến kết quả định hướng giá trị doanh nghiệp.

Thứ hai, nhiều dữ liệu có thể là một may mắn và một lời nguyền. Dữ liệu trong doanh nghiệp thường bị phân tán hoặc tồn tại ở một số nơi. Các kết luận khoa học chính xác thường đến từ tổng hợp của nhiều nguồn khác nhau, nhưng sự trùng lặp có thể dẫn đến kết quả tiêu cực và bất ngờ.

Thứ ba, tính kịp thời của dữ liệu là điều tối quan trọng. Với điều kiện mặt đất có khả năng thay đổi nhanh chóng, các mô hình AI cần được cung cấp dữ liệu cập nhật để tiếp tục thúc đẩy giá trị doanh nghiệp. Nếu không có dữ liệu mới, giá trị của mô hình sẽ bị ảnh hưởng. Các mô hình chỉ “mới” vào ngày dữ liệu cơ bản của chúng được đưa vào sản xuất và cần được cập nhật liên tục với dữ liệu mới. Điều này chỉ ra bản chất chu kỳ của chính bước này và toàn bộ mô hình Data-Train-Inference. Để duy trì mức độ liên quan, phải có kế hoạch để liên tục làm mới các tập dữ liệu cơ bản cho các mô hình đào tạo.

Cuối cùng, việc di chuyển một lượng lớn dữ liệu qua trung tâm dữ liệu yêu cầu cơ sở hạ tầng máy tính duy nhất. Nếu không có cơ sở hạ tầng thích hợp cho nhiệm vụ này, quy trình làm việc AI của bạn sẽ bị chậm lại về thông lượng và hiệu suất trước khi bạn đạt đến bước đòi hỏi khắt khe nhất — đào tạo.

Điểm mấu chốt? Dữ liệu sạch, có liên quan và mới là chìa khóa để mở khóa những thông tin chi tiết có giá trị. Tất cả công việc này diễn ra trước khi bạn hoàn thành khối lượng công việc đào tạo đầu tiên của mình.