Vijf sleutelfactoren die de datakwaliteit van uw AI-model bepalen

Datakwaliteit, ook wel de kwaliteit van de data genoemd, is van groot belang voor de functionaliteit en de betrouwbaarheid van een model, dat toegepast is in een AI-systeem. Na vele testen en het lezen van vele onderzoeken, kunnen we concluderen dat als een AI-systeem niet naar behoren functioneert, de gebruikte data om het model te trainen in de meeste gevallen de doorslaggevende factor is.

Data kunnen we grofweg onderscheiden in kwalitatieve data en kwantitatieve data.

Kwalitatieve data verwijst naar informatie die niet kwantificeerbaar is, dat wil zeggen dat het niet om getallen of cijfers gaat, maar om tekst, beelden, geluiden, of andere vormen van informatie die niet direct meetbaar zijn. Denk hierbij aan interviews, observaties, enquêtes, of zelfs sociale media posts en helpdesk tickets. De kwaliteit van kwalitatieve data hangt af van verschillende factoren:

1. Betrouwbaarheid: De informatie moet zo nauwkeurig en consistent mogelijk zijn.
2. Validiteit: De data moet relevant zijn voor het onderzoek en de onderzoeksvragen.
3. Duidelijkheid: De informatie moet duidelijk en begrijpelijk zijn voor de onderzoeker of analyse.
4. Compleetheid: De data moet alle relevante informatie bevatten die nodig is voor de analyse.
5. Context: De context waarin de data is verzameld, moet duidelijk zijn om de interpretatie te ondersteunen.

De kwaliteit van data kan ook beïnvloed worden door de methodologie van de dataverzameling, de training van de onderzoekers die de data verzamelen, en de manier waarop de data wordt geanalyseerd en geïnterpreteerd.

In tegenstelling tot kwalitatieve data, verwijst de kwaliteit van data in de context van kwantitatieve data naar de nauwkeurigheid, precisie, en betrouwbaarheid van de metingen en de statistische analyses die op de data worden uitgevoerd. Bij kwantitatieve data gaat het vaak om numerieke gegevens die gemeten kunnen worden, zoals cijfers, percentages, of gemiddelden.

De kwaliteit van kwantitatieve data hangt af van:

1. Precisie: De mate waarin de data nauwkeurig is gemeten.
2. Betrouwbaarheid: De consistentie van de metingen over tijd of onder verschillende omstandigheden.
3. Validiteit: De mate waarin de metingen de werkelijkheid weerspiegelen.
4. Representativiteit: De mate waarin de data een representatieve steekproef van de populatie is.
5. Statistische significantie: De mate waarin de resultaten van de analyses betrouwbaar zijn.

Het is belangrijk om te beseffen dat zowel kwalitatieve als kwantitatieve data hun eigen sterke en zwakke punten hebben en dat een combinatie van beiden vaak de meest volledige en betrouwbare inzichten biedt in een onderzoek.