5 lỗi AI có thể giúp bạn khắc phục khi phân tích dữ liệu

Sự trỗi dậy của Trí tuệ nhân tạo (AI) đã làm thay đổi thế giới hoặc ít nhất là dữ liệu của bạn. Trong thế giới phân tích dữ liệu, những lỗi nhỏ của con người có thể gây ra một số vấn đề nghiêm trọng. Một dấu thập phân bị đặt sai vị trí hoặc một chữ số bị quên có thể làm hỏng toàn bộ tập dữ liệu, dẫn đến kết quả phát hiện không chính xác và những sai lầm tốn kém. Với AI, chúng ta có thể hạn chế lỗi và cải thiện độ chính xác của phân tích dữ liệu.

Tầm quan trọng của AI là điều không thể phủ nhận

1. Nhập dữ liệu

Việc nhập dữ liệu thủ công có thể dẫn đến nhiều sai sót. Bạn có thể vô tình nhấn nhầm phím hoặc đọc sai dữ liệu, điều này sẽ ảnh hưởng nghiêm trọng đến độ chính xác của dữ liệu. Tuy nhiên, các thuật toán học máy (machine learning) đang thay đổi điều đó bằng cách phát hiện các lỗi trong tập dữ liệu của bạn mà con người có thể bỏ sót.

Ví dụ, AI có thể gắn cờ các giá trị bị thiếu, lỗi chính tả và lỗi định dạng. Điều này có nghĩa là bạn không phải mất hàng giờ đồng hồ để xem xét dữ liệu của mình để tìm lỗi.

Chưa dừng lại ở đó, AI cũng có thể học hỏi từ dữ liệu của bạn và cải thiện theo thời gian. Khi bạn nhập nhiều dữ liệu hơn, AI sẽ phát hiện lỗi và đề xuất sửa lỗi tốt hơn.  Việc nhập dữ liệu có thể tẻ nhạt và tốn thời gian, nhưng với AI, bạn có thể tự động hóa quy trình và tập trung vào những việc quan trọng hơn, như phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định.

2. Lấy mẫu

Con người có thể mắc sai lầm trong việc tìm mẫu khi chọn dữ liệu để phân tích theo cách thủ công. Đó là bởi vì con người có thể bị thiên vị trong lựa chọn của mình. Ngoài ra, con người có thể không xử lý kịp thời lượng lớn dữ liệu, điều này sẽ dẫn đến sai sót trong quá trình lựa chọn.

May mắn thay, AI đang tự động hóa quá trình lựa chọn dữ liệu. Các thuật toán AI có thể xác định nhanh chóng và chính xác các điểm dữ liệu phù hợp nhất và xử lý lượng lớn dữ liệu trong một khoảng thời gian rất ngắn so với con người.

AI cũng đang giúp dân chủ hóa dữ liệu trên toàn doanh nghiệp. Tự động hóa quy trình lựa chọn bằng AI giúp nhân viên sử dụng dữ liệu đó và đưa ra quyết định dựa trên thông tin dễ dàng hơn.

3. Phân tích

Khối lượng dữ liệu phi cấu trúc ngày càng nhiều gây khó khăn khi phân tích

Lỗi của con người xảy ra trong phân tích dữ liệu vì nhiều lý do. Đôi khi, mọi người hiểu sai dữ liệu hoặc đưa ra các giả định dựa trên thông tin không đầy đủ. Những lỗi này đặc biệt đúng khi phân tích dữ liệu phi cấu trúc vì dữ liệu không phải lúc nào cũng có các cột và hàng có tổ chức. Nó có thể ở nhiều định dạng khác nhau như video, PDF,.... Tập đoàn Dữ liệu Quốc tế (IDC) dự đoán 80% dữ liệu toàn cầu sẽ không có cấu trúc vào năm 2025.

Nhiều thông tin không chính xác hơn không được kiểm tra có thể dẫn đến những kết luận sai lầm và đưa ra quyết định sai lầm. Tuy nhiên, thuật toán học máy phân tích tập dữ liệu cực kỳ nhanh chóng. Họ có thể phát hiện các mẫu và đưa ra dự đoán dựa trên hàng triệu điểm dữ liệu. Bạn sẽ nhận được thông tin chi tiết và đề xuất chính xác hơn mà con người không thể làm một mình.

4. Giải thích dữ liệu

Con người cũng có xu hướng thiên vị và chủ quan khi giải thích dữ liệu. Ngay cả khi phân tích là chính xác, bạn vẫn có thể đưa ra kết luận. Tuy nhiên, AI ngăn ngừa những lỗi này của con người bằng cách phân tích dữ liệu một cách không thiên vị.

Ví dụ, giả sử bạn đang phân tích dữ liệu phản hồi của khách hàng. Bạn có thể muốn tập trung vào những nhận xét xác nhận thành kiến của bạn về một sản phẩm hoặc dịch vụ. Mặt khác, AI có thể phân tích tất cả dữ liệu và giúp bạn khám phá những hiểu biết mới mà lẽ ra sẽ bị ẩn nếu không có nó.

Ngoài ra, AI có thể giúp bạn tránh những sai sót trong việc diễn giải dữ liệu bằng cách cung cấp hình ảnh trực quan hóa dữ liệu dễ hiểu. Vì con người là sinh vật trực quan nên chúng ta thấy thông tin phức tạp dễ hiểu hơn khi được trình bày dưới dạng đồ họa. Nhờ AI, các thuật toán có thể tạo ra hình ảnh trực quan hóa dữ liệu rõ ràng và trực quan, giúp chúng ta diễn giải dữ liệu chính xác hơn.

5. Trang bị quá mức

Mọi người có thể mắc lỗi khi trang bị quá mức nếu họ sử dụng quá nhiều tham số để huấn luyện mô hình. Điều này dẫn đến việc mô hình trở nên quá phức tạp và không thể khái quát hóa tốt các dữ liệu chưa được nhìn thấy. Quá khớp cũng xảy ra khi bạn sử dụng ít tham số hơn và mô hình không thể nắm bắt được độ phức tạp của dữ liệu.

Tuy nhiên, AI sử dụng các kỹ thuật chính quy hóa, chẳng hạn như bỏ qua và giảm trọng số, để giảm độ phức tạp của mô hình và ngăn chặn việc trang bị quá mức. Ngoài ra, nó sử dụng xác thực chéo và tối ưu hóa để tìm ra bộ tham số tối ưu cho một mô hình nhất định. Việc sử dụng các phương pháp này cho phép AI giảm nguy cơ trang bị quá mức và cải thiện độ chính xác của mô hình.

Tương lai của AI trong phân tích dữ liệu là vô cùng hứa hẹn. Nhiều công ty đã sử dụng AI để gắn nhãn hình ảnh và sắp xếp lượng lớn dữ liệu, giúp con người nhìn thấy tín hiệu trong tiếng ồn. Gartner cho biết 75% doanh nghiệp sẽ vận hành AI vào cuối năm 2024, thúc đẩy cơ sở hạ tầng phân tích và dữ liệu truyền phát tăng gấp 5 lần.

Con người sẽ dựa vào AI để tăng cường phân tích trí thông minh nhằm xác định các mô hình, xu hướng và hiểu biết sâu sắc mà lẽ ra họ đã bỏ lỡ. Phân tích dữ liệu cũng sẽ dễ dàng và nhanh hơn khi tiếp tục tự động hóa các quy trình quản lý dữ liệu.

Tham khảo: Khóa học phân tích dữ liệu cơ bản cho người mới bắt đầu

Tác động của AI trong việc sửa lỗi của con người trong phân tích dữ liệu là không thể phủ nhận. Nó có thể loại bỏ và ngăn chặn tất cả các loại lỗi bạn mắc phải khi làm việc với dữ liệu và nó có thể thực hiện việc đó nhanh hơn rất nhiều. Hy vọng bài viết này đã cung cấp cho bạn những thông tin hữu ích. Đừng quên đón xem các bài viết mới nhất sẽ được cập nhật thường xuyên tại BAC's Blog.

Nguồn tham khảo:
https://insidebigdata.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp