Data SQL και AI γιατί η ποιότητα των δεδομένων μετράει περισσότερο από το ίδιο το μοντέλο

Data SQL και AI γιατί η ποιότητα των δεδομένων μετράει περισσότερο

Συχνά η συζήτηση γύρω από την τεχνητή νοημοσύνη εστιάζει στα μοντέλα. Ποιο είναι το καλύτερο. Πόσα layers έχει το νευρωνικό δίκτυο. Πόσα parameters χωράει. Στην πράξη όμως σε ένα πραγματικό project τα πιο σημαντικά λάθη δεν γίνονται εκεί. Γίνονται στα δεδομένα. Η εμπειρία δείχνει ότι η ποιότητα των δεδομένων και η σωστή χρήση SQL και εργαλείων data engineering επηρεάζουν πολύ περισσότερο την επιτυχία ενός συστήματος AI από την επιλογή του ίδιου του μοντέλου.

Γιατί τα δεδομένα είναι το θεμέλιο

Κάθε μοντέλο μαθαίνει από παραδείγματα. Αν τα παραδείγματα είναι ελλιπή, θορυβώδη ή παραπλανητικά, το μοντέλο μαθαίνει λάθος συμπεριφορά. Αυτή η ιδέα είναι απλή αλλά έχει πολλές πρακτικές συνέπειες.

Παραδείγματα προβλημάτων

• διπλοεγγραφές ή αντιφατικά records στην βάση δεδομένων
• λάθος τύποι δεδομένων όπως αριθμοί αποθηκευμένοι ως κείμενο
• πεδία με πολλά κενά που αναγκαστικά γεμίζουν με αυθαίρετες τιμές
• ασυνέπειες μεταξύ διαφορετικών συστημάτων που συγχωνεύονται
• bias στα δεδομένα επειδή λείπουν ολόκληρες κατηγορίες χρηστών ή περιπτώσεων

Οταν αυτά τα θέματα δεν έχουν λυθεί σωστά, κανένα μοντέλο δεν μπορεί να διορθώσει τη ζημιά.

Ο ρόλος της SQL και των βάσεων δεδομένων

Πριν φτάσεις σε frameworks Machine Learning, πρέπει να μπορείς να εξάγεις τα σωστά δεδομένα με σωστό τρόπο. Εδώ η SQL είναι εργαλείο κλειδί. Μέσα από αυτήν

• επιλέγεις ακριβώς τα records που σε ενδιαφέρουν
• φιλτράρεις outliers και προβληματικές εγγραφές
• ενώνεις πίνακες ώστε να συγκεντρώσεις όλες τις σχετικές πληροφορίες
• ορίζεις aggregations που έχουν νόημα για το επιχειρηματικό πρόβλημα

Ενα καλό ερώτημα SQL δεν είναι απλώς τεχνικό κατόρθωμα. Είναι η μετάφραση ενός business ερωτήματος σε συγκεκριμένη αναζήτηση πάνω στα δεδομένα. Αν αυτό το βήμα γίνει λάθος, όλο το pipeline AI βασίζεται σε στρεβλή εικόνα της πραγματικότητας.

Ποιότητα δεδομένων και αξιοπιστία προβλέψεων

Οταν μιλάμε για ποιότητα δεδομένων σε Data SQL και AI δεν εννοούμε μόνο αν ένα dataset έχει σωστές τιμές. Εννοούμε αν τα δεδομένα

• είναι αντιπροσωπευτικά των περιπτώσεων που θα δει το μοντέλο σε παραγωγή
• έχουν επαρκές ιστορικό ώστε το μοντέλο να διακρίνει τάσεις από τυχαίο θόρυβο
• καταγράφονται με συνεπή τρόπο στο χρόνο
• αντικατοπτρίζουν τις επιχειρηματικές έννοιες για τις οποίες λαμβάνονται αποφάσεις

Για παράδειγμα αν θέλεις να προβλέψεις ακυρώσεις παραγγελιών αλλά η εταιρεία άλλαξε τρόπο καταγραφής πριν λίγους μήνες, πρέπει να εντοπίσεις αυτή τη μετάβαση και να τη λάβεις υπόψη. Διαφορετικά το μοντέλο θα μπερδευτεί από την ασυνεπή σημασία των πεδίων.

Απλά μοντέλα με καλά δεδομένα

Σε πολλές περιπτώσεις ένα απλό μοντέλο σύγκρισης ή μια γραμμική παλινδρόμηση πάνω σε καλά προετοιμασμένα δεδομένα φτάνει σε ακρίβεια που καλύπτει πλήρως τις επιχειρηματικές ανάγκες. Ειδικά όταν

• η σχέση ανάμεσα στις μεταβλητές δεν είναι υπερβολικά πολύπλοκη
• το μέγεθος του dataset είναι σχετικά μικρό
• η επιχειρηματική ομάδα θέλει μοντέλα εύκολα εξηγήσιμα

Σε τέτοια σενάρια το να ξοδέψεις εβδομάδες σε περίπλοκα νευρωνικά δίκτυα προσφέρει ελάχιστα σε σχέση με το να αφιερώσεις χρόνο στην καθαριότητα και στη λογική δομή των δεδομένων.

Πότε φαίνεται στην πράξη η αξία της SQL

Η αξία της SQL φαίνεται όταν αρχίζεις να κάνεις ερωτήσεις όπως

• από ποια υποσύνολα δεδομένων θέλω να εκπαιδεύσω το μοντέλο
• ποιες κατηγορίες χρηστών ή προϊόντων εμφανίζονται σπάνια αλλά είναι σημαντικές
• ποια χρονικά παράθυρα με ενδιαφέρουν πραγματικά για πρόβλεψη
• πώς μπορώ να δημιουργήσω χαρακτηριστικά που κωδικοποιούν επιχειρηματική γνώση

Τέτοιες ερωτήσεις απαντώνται με συνδυασμό από SQL queries, διερεύνηση δεδομένων και στενή συνεργασία με το domain. Το ίδιο το μοντέλο έρχεται σε επόμενο βήμα.

Data pipelines και σταθερότητα συστημάτων AI

Ακόμη και αν φτιάξεις ένα εξαιρετικό μοντέλο πάνω σε καθαρά δεδομένα, πρέπει να διασφαλίσεις ότι το ίδιο επίπεδο ποιότητας θα διατηρείται και στο μέλλον. Χρειάζεσαι data pipelines που

• συλλέγουν και μετασχηματίζουν δεδομένα με προβλέψιμο τρόπο
• εφαρμόζουν τους ίδιους κανόνες καθαρισμού κάθε φορά
• περιλαμβάνουν ελέγχους ποιότητας και alerts σε περίπτωση αποκλίσεων
• τεκμηριώνουν τις πηγές, τα βήματα και τις εκδόσεις των datasets

Ετσι μπορείς να εμπιστευτείς ότι οι προβλέψεις του μοντέλου παραμένουν συνεπείς και να εντοπίζεις γρήγορα πότε ένα upstream σύστημα άλλαξε συμπεριφορά.

Ο ρόλος του data engineer και του προγραμματιστή με γνώσεις SQL

Σε ομάδες AI ο ρόλος του data engineer ή του προγραμματιστή με δυνατό υπόβαθρο σε SQL και data pipelines είναι κρίσιμος. Συχνά

• περνά περισσότερη ώρα στον σχεδιασμό υποδομών δεδομένων από ό,τι στο ίδιο το μοντέλο
• συνεργάζεται με αναλυτές και domain experts για να καταλάβει την πραγματική σημασία των πεδίων
• φροντίζει ώστε τα datasets να είναι αναπαράξιμα και να τηρούν κανόνες συμμόρφωσης

Χωρίς αυτή την ειδικότητα ακόμη και ο καλύτερος data scientist δυσκολεύεται να φέρει ένα μοντέλο σε σταθερή παραγωγική λειτουργία.

Πώς να επενδύσεις στις γνώσεις σου γύρω από Data SQL και AI

Αν θέλεις να ασχοληθείς σοβαρά με τεχνητή νοημοσύνη, αξίζει να επενδύσεις σε τρία θεμέλια

• γερή SQL και κατανόηση σχεσιακών βάσεων δεδομένων,
• πρακτική εμπειρία με εργαλεία ανάλυσης δεδομένων σε γλώσσες όπως Python,
• βασικές έννοιες ποιότητας δεδομένων, data governance και data pipelines.

Αυτές οι γνώσεις κάνουν τη διαφορά ανάμεσα σε έναν προγραμματιστή που απλώς τρέχει notebooks πάνω σε έτοιμα datasets και σε έναν επαγγελματία που μπορεί να στήσει από άκρη σε άκρη ένα αξιόπιστο σύστημα AI.