Schalttag und der Sprung nach vorn in der KI

Die Bedeutung von gut strukturierten Daten

Alle vier Jahre schenkt uns der Kalender einen zusätzlichen Tag - den 29. Februar, bekannt als Schalttag. Das ist eine seltsame Anomalie, eine notwendige Anpassung, um den gregorianischen Kalender mit der Erdumlaufbahn um die Sonne in Einklang zu bringen. Was also hat der Schalttag mit KI zu tun?

Im Bereich der KI sind Daten das Lebenselixier - die Grundlage, auf der intelligente KI-Modelle aufgebaut sind. So wie jeder Schalttag die Verschiebung unseres Kalenders ausgleicht, korrigieren gut strukturierte Daten Diskrepanzen im KI-Verständnis und in den Entscheidungsprozessen, halten den Output des Modells synchron und ermöglichen es ihm, Kontext und Erklärbarkeit zu liefern.

Stellen Sie sich eine Welt ohne Schalttage vor. Der Sommer würde langsam in den Frühling übergehen und der Winter in den Herbst. Nach ein paar Jahrzehnten ohne die subtile Kalenderanpassung würde der Winter im Februar beginnen. Das wäre genauso verwirrend, wie wenn ein generatives KI-Modell plötzlich Fehlinformationen ausspuckt oder aufgrund ungenauer Daten Halluzinationen hat.

Der Bedarf an gut strukturierten Daten

Der Erfolg von KI-Modellen hängt von ihrer Fähigkeit ab, aussagekräftige Muster und Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Allerdings sind nicht alle Daten gleich. Gut strukturierte Daten sind Informationen, die so organisiert, beschriftet und formatiert sind, dass sie sich gut analysieren und interpretieren lassen. Sie sind das Rohmaterial, aus dem KI-Systeme Verständnis und aussagekräftige Intelligenz ableiten.

Strukturierte Daten sind das Rückgrat, auf dem KI-Modelle arbeiten. Ob es sich um beschriftete Bilder für das Training von Bilderkennungsmodellen, kommentierte Texte für die Verarbeitung natürlicher Sprache oder sorgfältig kategorisierte Sensordaten für vorausschauende Wartungssysteme handelt, strukturierte Daten haben einen direkten Einfluss auf die KI-Leistung. Ihre Qualität und Quantität sind entscheidend.

Ohne gut strukturierte Daten - und zwar viele - können KI-Modelle nicht entschlüsseln, was gute und was schlechte Daten sind, was richtig und was unsinnig ist und wo es Lücken gibt. Elise Carmichael, CTO von Lakeside, sagte kürzlich in einem Forbes-Artikel: "Derzeit stützen sich große Sprachmodelle hauptsächlich auf Informationen aus dem Internet (auch bekannt als der Wilde Westen). Ein Großteil dieser neuen Daten wird von großen Sprachmodellen erstellt werden. Bots, die Bots füttern, die Bots füttern - das ist ein schlechter Kreislauf. Da diese Modelle nur so gut sind wie ihre Daten, sind sie von Natur aus voreingenommen und können Fehlinformationen enthalten." 

Die Bedeutung einer Fülle von Daten

So wie der Schalttag für die Synchronisierung unseres Kalenders entscheidend ist, ist die Verfügbarkeit großer Mengen gut strukturierter Daten eine Notwendigkeit für KI-Modelle, um Muster zu erkennen und genaue Vorhersagen zu treffen. Das ist so, als wüsste man, dass die Jahreszeiten mit Sommer im Juni und Winter im Dezember (zumindest auf der Nordhalbkugel) im Einklang bleiben. Je mehr Daten KI-Systeme zur Verfügung haben, desto besser sind sie darauf eingestellt, zuverlässige Ergebnisse zu liefern.

"Wenn generative KI-Modelle mit den richtigen Daten gefüttert werden, können sie eine immer höhere Genauigkeit erreichen", sagte Lakeside-Gründer Mike Schumacher im American City Business Journals. "In Branchen wie der IT wird die Vertrauenslücke von Minute zu Minute kleiner, da Unternehmen wie meines seit Jahrzehnten auf Unmengen von Daten auf Expertenebene sitzen."

Bei der KI gilt: Je mehr gut strukturierte Daten, desto besser. Nützliche Daten geben den Algorithmen einen umfangreichen Werkzeugkasten an die Hand, mit dem sie schneller lernen und intelligentere Entscheidungen treffen können.

Lakeside ist der klare Marktführer bei gut strukturierten Daten

KI verspricht eine Menge Effizienz und Kosteneinsparungen, insbesondere für IT-Teams. Für die KI-Integration in der IT sind jedoch nicht nur beliebige Daten geeignet. Breite, Tiefe und Historie der Daten sind für IT-Teams unerlässlich, um eine Ursachenanalyse von IT-Problemen durchführen zu können, um wiederum ein hervorragendes digitales Erlebnis für Mitarbeiter zu bieten - unabhängig davon, ob sie vor Ort, remote oder hybrid arbeiten - und um Software- und Hardware-Verschwendung auf Infrastruktur aufzudecken.

Wenn Sie in diesem Schaltjahr den Sprung in die künstliche Intelligenz wagen wollen, finden Sie die besten Daten unter Lakeside Software . Wir sind seit langem führend im Bereich Daten - unsere Plattform SysTrack sammelt und analysiert die meisten Endpunkt- und Telemetriedaten und strukturiert sie besser als jeder andere.

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