Proč 80 % úspěchu AI závisí na správné přípravě dat a ne na algoritmech

Při zmínce o umělé inteligenci si většina lidí představí pokročilé algoritmy, strojové učení a neuronové sítě. Ve skutečnosti ale stojí úspěch každého AI modelu především na jedné věci: kvalitních datech. Špatná data vedou k špatným výsledkům – i kdybyste měli ten nejlepší model na světě. V tomto článku se podíváme na to, jak by měl vypadat dobře připravený dataset a jak ho získat.

1. Vlastnosti kvalitních dat

Aby model fungoval správně, potřebuje vstupní data, která jsou:

• Reprezentativní – obsahují všechny typické případy, které může AI potkat (např. různé typy zákazníků, produktů, jazyky apod.).
• Konzistentní – data jsou ve stejném formátu a stylu (např. všude stejný formát data nebo jednotky měny).
• Bez zásadních chyb – odstraněny duplicity, nesmyslné hodnoty, chybějící nebo nesprávné údaje.
• Vyvážená – AI model se učí lépe, když jsou všechny kategorie nebo třídy rovnoměrně zastoupeny (např. spam vs. ham 50:50).

2. Čištění a transformace dat

Příprava datasetu začíná důkladným čištěním:

• Odstranění duplicit – vícekrát uložené záznamy mohou zkreslit trénink.
• Vyplnění nebo odstranění chybějících hodnot – pomocí průměru, mediánu, nebo „default“ hodnoty.
• Oprava nesprávných údajů – např. nesprávné jednotky, překlepy, hodnoty mimo rozsah.
• Omezení zbytečných sloupců – např. náhodné ID nebo interní poznámky bez vlivu na výsledek.

Na čištění lze použít nástroje jako Pandas, OpenRefine nebo klasické Excel tabulky.

3. Normalizace, kategorizace a formátování

Modely očekávají standardizovaný vstup. Proto je důležité:

• Normalizovat číselná data – např. rozsah 0–1 nebo standardizace (z-skóre).
• Převest textové kategorie – např. pomocí one-hot encodingu nebo číselné reprezentace.
• Sjednotit formáty – např. malá písmena u textu, formáty dat, měna (EUR/USD).
• U obrázků – jednotné rozlišení, formát (např. PNG) a normalizace barev.

Pokud model dostává různé typy vstupu, naučí se špatné vzory. Správné formátování pomůže zvýšit přesnost a konzistenci výstupů.

4. Data drift a aktualizace dat

Data drift označuje situaci, kdy se data mění v čase. Například:

• Nové chování zákazníků
• Změny produktového portfolia
• Aktualizace zákonů, jazykové změny

Pokud model používá starý dataset, jeho výkonnost klesá. Proto je potřeba:

• Pravidelně data aktualizovat
• Model průběžně přeučovat
• Sledovat přesnost modelu v čase a v různých podmínkách

K monitoringu driftu slouží nástroje jako Evidently AI nebo Fiddler.

5. Zdroje pro získání dat

Vhodná data lze získat z různých míst:

• Open Data portály: data.gov.cz, Kaggle, DataHub
• Firemní interní systémy – CRM, analytika, Google Analytics
• Vlastní průzkumy a formuláře
• Web scraping – např. pomocí Octoparse nebo knihoven jako BeautifulSoup a Scrapy

Nezapomeňte ověřit právní podmínky (licence, GDPR), pokud pracujete s osobními nebo neveřejnými daty.

Závěr

Kvalitní vstup = kvalitní výstup. Pokud chcete, aby vaše AI modely přinášely smysluplné a přesné výsledky, musí stát na pevných základech – tedy na dobře připravených datech. Věnujte čas čištění, transformaci i pravidelné aktualizaci dat – je to investice, která se vrátí v podstatně vyšší kvalitě vašich predikcí.

Chcete se naučit, jak připravit a spravovat data pro AI? Vyzkoušejte kurz AI – Praktický úvod do umelej inteligencie bez predchádzajúcich znalostí, kde vám ukážeme celý proces přípravy dat i bez nutnosti programování.

Viac informacií preberáme na kurze:

Kurz AI - Praktický úvod do umelej inteligencie (AI) bez predchádzajúcich znalostí

Marián Knězek