Prečo 80% úspechu AI stojí na správnej príprave dát a nie na algoritmoch

Keď sa povie „umelá inteligencia“, väčšina ľudí si predstaví zložité algoritmy, neurónové siete a špičkový hardvér. No v praxi je základom každého úspešného AI projektu úplne niečo iné – kvalitné dáta. Bez nich nedosiahnete dobré výsledky, nech máte akokoľvek pokročilý model. Tento článok vám ukáže, ako vyzerá kvalitný dataset a čo všetko treba spraviť, aby vaša AI fungovala presne a spoľahlivo.

1. Charakteristiky dobrých dát

Dáta pre AI by mali spĺňať niekoľko zásadných požiadaviek:

Reprezentatívnosť: Dataset by mal pokrývať všetky typické prípady, ktoré môže AI v reálnom svete stretnúť. Napr. ak trénujete model na rozpoznávanie e-mailov, musíte mať spam aj legitímnu poštu, rôzne jazyky, rôzne formáty.
Konzistentnosť: Rovnaké typy dát musia byť zaznamenané rovnakým spôsobom. Napríklad dátum vo formáte YYYY-MM-DD všade.
Bez veľkých chýb a šumu: Chýbajúce hodnoty, duplicity, nesprávne záznamy môžu narušiť výstup modelu.
Vyváženosť: Model sa naučí lepšie, keď sú triedy rovnomerne zastúpené – napr. 50 % pozitívnych a 50 % negatívnych prípadov.

2. Proces čistenia a transformácie datasetu

Čistenie dát je najdôležitejšia časť procesu. Zamerajte sa na:

Odstránenie duplicitných záznamov – tie môžu skresliť výsledky a zvýhodniť určité vzory.
Oprava chýb a nesprávnych údajov – napr. text „unknown“ namiesto číselnej hodnoty, preklepy, nesprávne jednotky.
Imputácia chýbajúcich hodnôt – môžete použiť priemer, medián, „default“ hodnoty alebo predikciu na základe iných stĺpcov.
Odstránenie irelevantných premenných – napr. interné ID, ktoré nemajú priamy vplyv na výsledok.

Čistenie je možné realizovať pomocou nástrojov ako Pandas, Trifacta, prípadne priamo v Exceli alebo Google Sheets pri menších datasetoch.

3. Normalizácia, kategorizácia a formáty

Modely potrebujú mať vstupy v čo najjednotnejšej podobe. Preto je dôležité:

Normalizácia číselných hodnôt – prepočítajte hodnoty na rozsah 0–1 alebo použite z-skóre.
Kategorizácia textových premenných – pomocou one-hot encodingu, label encodingu alebo embeddingov.
Úprava formátu dát – texty do nižšieho písma, rovnaké formáty dátumu, zjednotená mena (€, $...)
Obrazové dáta – konverzia do rovnakého rozlíšenia, formátu (napr. PNG), normalizácia pixelov.

Ak sa model naučí rozpoznávať štruktúru a nie skutočný obsah (napr. že každý spam má viac ako 1000 znakov), výsledok nebude kvalitný. Formátovanie je teda kľúčové.

4. Sledovanie „data drift“ a obnova dát

„Data drift“ znamená, že sa štruktúra alebo význam dát v čase mení. Napríklad:

Ovládnite AI

Umelá inteligencia mení svet! Naučte sa pracovať s AI modelmi, automatizovať procesy a využívať strojové učenie vo vašich projektoch. Získajte praktické skúsenosti a staňte sa súčasťou budúcnosti technológií.

Prihlásiť sa na kurz!

7dňová výzva programovania Webu

Budete vedieť vytvárať pekné weby koncom budúceho týždňa? Áno, dá sa to! Radi vám s tým pomôžeme. Stačí prijať Sedemdňovú výzvu a rezervovať si tento kurz

Prvá hodina zadarmo!

Nové typy zákazníkov
Zmenené nákupné správanie
Aktualizované produkty alebo služby

Ak model stále používa staré dáta, jeho presnosť sa zníži. Preto je potrebné:

Pravidelne aktualizovať tréningový dataset
Opakovane trénovať model s novými údajmi
Sledovať výkonnosť modelu v čase a vyhodnocovať odchýlky

Na automatizované sledovanie „driftu“ existujú nástroje ako Evidently AI alebo Fiddler.

5. Tipy na získavanie kvalitných dát

Kvalitné dáta môžete získať z viacerých zdrojov:

Open data portály: data.gov.sk, Kaggle Datasets, DataHub
Firemné databázy – CRM, ERP, analytické platformy (Google Analytics, Tableau)
Vlastné dotazníky a prieskumy
Web scraping – pomocou nástrojov ako Octoparse alebo knižníc BeautifulSoup, Scrapy v Pythone

Nezabúdajte na GDPR a licenčné podmienky pri zbere a použití dát – najmä ak obsahujú osobné údaje.

Záver

Bez kvalitných dát AI jednoducho nefunguje. Algoritmus môže byť špičkový, ale ak je trénovaný na skreslených, nepresných alebo neaktuálnych údajoch, výsledok bude zavádzajúci. Investícia do čistenia a prípravy dát je preto kľúčová – najmä ak chcete, aby vám AI prinášala hodnotu aj v reálnych podmienkach.

Chcete sa naučiť, ako vytvoriť vlastný dataset, správne ho pripraviť a naučiť AI model myslieť „správne“? Vyskúšajte kurz AI – Praktický úvod do umelej inteligencie bez predchádzajúcich znalostí, kde vás všetko naučíme krok za krokom a prakticky – bez potreby programovania.