Likaisten tietojen piilotettu vero tekoälyn suorituskyvylle - ja kehittäjän pikakuvake sen korjaamiseen Olet kouluttanut asiakassegmentaatiomallia, mutta se kokoaa eri valtioiden osoitteet yhteen. Suositusmoottorisi ehdottaa tuotteita asiakkaille maissa, joihin et lähetä. Kuulostaa tutulta? Tässä on epämiellyttävä totuus: malli ei epäonnistu. Kuten aiemmassa artikkelissani keskustelimme datan laadun roolista tekoälyn tarkkuudessa, roskat = roskat ulos. Tietojen puhdistaminen on tunnetusti tuskallista.Se on epämiellyttävä, aikaa vievä työ, joka poistaa tekoälyhankkeita ennen kuin he näkevät jopa tuotannon. Käytännön todellisuus Ei teoreettinen kehys, vaan todelliset API:t, jotka ratkaisevat 80 prosenttia tietojen laadun ongelmista ennen kuin ne saavuttavat mallisi. Todelliset kustannukset "Just Fixing It Ourselves" Olen ollut näissä sprintin suunnittelukokouksissa. Tiimi on samaa mieltä: ”Me tarvitsemme puhtaita osoitetietoja.” Sitten tulee arvio: 3-4 sprinttiä validointilogian rakentamiseksi, kansainvälisten viitetietojen lähde, edge-tapausten käsittely, päivitysten ylläpitäminen... Hajottakaamme, mitä "rakentaminen itse" todella merkitsee yhteisille tietopisteille: For address validation alone: 
 
 
 
 
 Rakennusparsereita eri kansainvälisiin muotoihin Postinumerotietokantojen ylläpito yli 240 maassa Geokoodaus ja standardointilogiikka Osoitteen muutosten ja päivitysten käsittely For identity/contact data: 
 
 
 
 Puhelinnumeron muotoilu ja validointi maakohtaisesti Sähköpostin syntaksi ja toimituskyvyn tarkistus Nimi parsing ja normalisointi For demographic data: 
 
 
 
 Päivämäärä / ikävalidointi Sukupuolijakauman luokittelu Kulttuurin nimeämisen yleissopimukset Tämä on kehittämisaika – aika, joka kuluu jo olemassa olevien palveluiden uudelleenrakentamiseen ja ylläpitoon. months Kehittäjien dilemma: Build vs. Buy vs. Burnout Useimmat insinööriryhmät kohtaavat samat risteykset: 
 
 
 
 Rakenna tyhjästä (ja tule tietojen laadun tiimi AI-tiimin sijaan) Patch with regex (ja Watch Edge -tapaukset pinoavat tuotannossa) Unohda se (ja ihmettele, miksi mallin tarkkuus heikkenee) On olemassa neljäs vaihtoehto: Consume quality as a service. Tässä Melissan API:t muuttivat tiimin työnkulkua.Se, mikä alkoi ”kokeilemaan osoitteita” -kokeilulla, muuttui kattavaksi tietojen laadun strategiaksi. Reaalimaailman integraatio: miten tiimit tekevät tämän tänään Case 1: The E-Commerce Recommendation Engine Fix Keskikokoisen jälleenmyyjän tuotteiden suositusmalli ei toiminut hyvin.Analyysi osoitti, että 23 prosentilla asiakkaiden osoitteista oli muotoiluongelmia, mikä aiheutti virheellisen alueellisen klusteroinnin. Tässä ongelma: Asiakastiedot on tallennettu asiakkaiden kautta Harjoittelun aikana ja ennen harjoittelua. Melissa ratkaisu: Global Address Verification API Pythonia # Simplified integration example
import requests
import pandas as pd

def clean_address_for_training(df):
    # Pre-process with Melissa before training
    for index, row in df.iterrows():
        response = requests.post(
            'https://api.melissa.com/v2/address/verify',
            json={
                'address': row['raw_address'],
                'country': row['country'],
                'apikey': YOUR_API_KEY
            }
        )
        if response.json()['valid']:
            df.at[index, 'clean_address'] = response.json()['standardized']
            df.at[index, 'latitude'] = response.json()['coordinates']['lat']
            df.at[index, 'longitude'] = response.json()['coordinates']['lon']
    return df

# Use clean data for geospatial features
df_clean = clean_address_for_training(raw_customer_data)
 Alueellisten klustereiden tarkkuus parani 31 prosenttia.Lähetyskustannusten ennusteista tuli merkittävästi tarkempia, koska etäisyydet laskettiin todennetuista koordinaateista. ja tuloksesta: Case 2: The FinTech Fraud Detection Boost Maksuprosessorin huijausmalli oli suuri väärä positiivinen kansainvälisissä transaktioissa johtuen epäjohdonmukaisista puhelin- ja henkilöllisyystiedoista. Tässä ongelma: He ovat toteuttaneet esikäsittelyputken käyttämällä: Melissa ratkaisu: 
 
 
 
 Puhelimen todentamisappi numeroiden vahvistamiseen ja muotoiluun Global Name Verification -järjestelmä normalisoimaan asiakkaiden nimet Sähköpostiosoite tarkistaa toimituskyvyn Javascriptissä // Webhook-based verification for real-time applications
app.post('/api/transaction', async (req, res) => {
  const { customerPhone, customerEmail, billingAddress } = req.body;
  
  // Parallel verification calls
  const [phoneValid, emailValid, addressValid] = await Promise.all([
    melissa.verifyPhone(customerPhone),
    melissa.verifyEmail(customerEmail),
    melissa.verifyAddress(billingAddress)
  ]);
  
  // Create verified features for fraud model
  const verificationFeatures = {
    phone_score: phoneValid.confidence,
    email_score: emailValid.deliverability,
    address_match: addressValid.valid
  };
  
  // Pass enhanced data to ML model
  const fraudProbability = await fraudModel.predict({
    ...req.body,
    ...verificationFeatures
  });
  
  res.json({ risk_score: fraudProbability });
});
 Väärät positiiviset vähenivät 44 prosenttia ja saivat 15 prosenttia enemmän todellisia huijauksia paremman identiteettikumppanuuden kautta. ja tuloksesta: Käytännön integrointiopas: Missä datan laatu soveltuu ML-putkistoon Helpoin tapa aloittaa Option 1: Pre-Training Batch Processing Pythonia # Your existing data preparation script, enhanced
import melissa_sdk

def prepare_training_data(csv_path):
    df = pd.read_csv(csv_path)
    
    # Initialize client
    client = melissa_sdk.Client(api_key=API_KEY)
    
    # Batch process critical fields
    df['clean_address'] = client.addresses.batch_verify(df['address'].tolist())
    df['valid_email'] = client.emails.batch_verify(df['email'].tolist())
    
    # Now train with clean data
    model.fit(df[['clean_address', 'valid_email', 'other_features']], df['target'])
 (valmiina tuotantoon Option 2: Real-Time Feature Engineering Mallit, jotka tekevät reaaliaikaisia ennusteita (luottopisteet, suositukset, petosten havaitseminen), paista todentaminen ominaisuuksien suunnitteluputkessa: Pythonia # Feature engineering service
class VerifiedFeatures:
    def __init__(self):
        self.melissa = MelissaClient(API_KEY)
    
    def enrich(self, raw_data):
        features = {}
        
        # Address-based features
        addr = self.melissa.verify_address(raw_data['address'])
        features['address_valid'] = addr.valid
        features['address_type'] = addr.type  # Commercial, Residential, etc.
        features['geohash'] = self._to_geohash(addr.coordinates)
        
        # Phone-based features
        phone = self.melissa.verify_phone(raw_data['phone'])
        features['phone_carrier'] = phone.carrier
        features['phone_country'] = phone.country
        
        return {**raw_data, **features}

# Use in your prediction endpoint
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.json
    enriched_data = feature_service.enrich(data)
    prediction = model.predict(enriched_data)
    return jsonify({'prediction': prediction})
 (Suurin osa joukkueista Option 3: The Hybrid Approach Useimmat ryhmät, joiden kanssa työskentelemme, käyttävät yhdistelmää: 
 
 
 
 Batch clean historialliset koulutustiedot Reaaliaikainen todentaminen inferenssiajassa Koulutustietojen säännöllinen uudelleenpuhdistaminen Miksi tämä ei ole vain toinen myyjä Pitch Markkinat ovat täynnä "tietojen laatua" -työkaluja, jotka lisäävät monimutkaisuutta sen sijaan, että vähentäisivät sitä. 
 
 
 
 
 API-Ensimmäinen muotoilu: Ei tarvita yritysmyyntikutsuja. Voit kirjaimellisesti rekisteröityä osoitteeseen developer.melissa.com, saada avaimen ja soittaa ensimmäisen puhelun 5 minuutissa. Kattavuus: Meidän piti käsitellä osoitteita 14 maassa alun perin. Melissa kattoi ne kaikki plus 230 muuta voimme laajentaa. Tarkkuusasteet: Pohjois-Amerikan osoitteissa näemme johdonmukaisesti yli 99 % tarkkuutta. Kustannusten matematiikka: Kun laskin insinööritunnit rakentamiseen verrattuna API-kustannuksiin, se ei ollut edes lähellä. Meidän mittakaavassamme tarvitsisimme puolet omistautuneesta insinööristä ylläpitämään mitä X / kuukausi API-puheluissa tarjoaa. Tarkistuslista seuraavalle sprintille 
 
 
 
 
 
 Tarkista koulutustietosi: Valitse yksi malli ja tarkista 1000-sarjan näyte osoitteen / puhelimen / sähköpostin pätevyysasteista. Käytä kustannus-hyötyä: Arvioi suunnitteluaika rakentamiseen verrattuna API-kustannuksiin. Prototyyppi tunnissa: Valitse yksi päätepiste (aluksi Global Address Verification) ja puhdista näytetietokokonaisuus. Mittausvaikutus: A/B-testimallin suorituskyky puhdistettujen vs. raaka-aineiden kanssa yhdelle ominaisuudelle. Päätä laajuus: vain erä? reaaliaikainen? hybridi? Alhainen linja AI-joukkueille Tietojen laatu ei ole hyvä asia – se on mallisi perusta, mutta perustustyön ei pitäisi tarkoittaa jokaisen projektin pyörän keksimistä uudelleen. Strateginen muutos ei ole ”tietojen laadun jättämisestä huomiotta” ”kaiken sisäisen rakentamiseen”. ”rakentaminen” ”orkestrointiin” – erikoistuneiden työkalujen hyödyntäminen, jotta voit keskittyä siihen, mikä tekee AI:sta ainutlaatuisen. Seuraava askel: Valitse yksi koulutustietokokonaisuus tällä viikolla. Suorita se vain yhden kentän (osoitteet tai sähköpostiviestit) tarkistuksen kautta. Vertaa "ennen" ja "jälkeen" jakeluita. Näet melun poistetun signaalista heti. Sitten kysy itseltäsi: onko tietojen puhdistus todella siellä, missä haluat tiimisi innovaatioenergian menevän? Oletko toteuttanut tiedonlaadun API:t ML-putkistasi? Mikä oli kokemuksesi? Jaa tarinat (tai kauhutarinat) alla olevissa kommenteissa. 
 
 Valmis kokeilemaan? Aloita kehittäjäportaalilla: developer.melissa.com Valmis kokeilemaan? Aloita kehittäjäportaalilla: developer.melissa.com kehittäjä.melissa.com

This story contains AI-generated text. The author has used AI either for research, to generate outlines, or write the text itself. 

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Tämä ääni on tuotettu tarinan alkuperäisellä kielellä!

AI-malli ei ole rikki. tietosi ovat

About Author

KOMMENTIT

RIPUTA TAGSIA

TÄMÄ ARTIKKELI ESITETTIIN

Related Stories

Tee Q1 markkinointi lasketaan: keskittyä, suorittaa, toimittaa

PENANCE

Dotcom on edelleen uusien yritysten suosituin verkkotunnus, mutta käyttö laskee

Meet dRPC: HackerNoon Company of the Week

Tee Q1 markkinointi lasketaan: keskittyä, suorittaa, toimittaa

PENANCE

Dotcom on edelleen uusien yritysten suosituin verkkotunnus, mutta käyttö laskee

Meet dRPC: HackerNoon Company of the Week

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps