O imposto oculto de datos sucios sobre o rendemento da IA - e un atalho dun desenvolvedor para corrixilo Ten adestrado un modelo de segmentación de clientes, pero está agrupando enderezos de diferentes estados xuntos. o seu motor de recomendación é suxerir produtos a clientes en países aos que non envían. Soa familiar? Aquí está a verdade incómoda: o seu modelo non está fallando. Como discutimos no meu artigo anterior sobre o papel da calidade dos datos na precisión da IA, lixo en = lixo fóra. A limpeza de datos é notoriamente dolorosa.É o traballo incómodo e demorado que desviar os proxectos de IA antes de que eles mesmo vexan a produción. Realidade práctica Non un marco teórico, senón APIs reais que resolven o 80% dos seus problemas de calidade de datos antes de que cheguen ao seu modelo. O custo real de "Só fixalo nós mesmos" Eu estiven naquelas reunións de planificación de sprint. O equipo está de acordo: "Necesitamos datos de enderezos limpos." Entón vén a estimación: 3-4 sprints para construír a lóxica de validación, fonte de datos de referencia internacional, manexar casos de bordo, manter actualizacións... Imos romper o que "construílo vostede mesmo" realmente implica para puntos de datos comúns: For address validation alone: 
 
 
 
 
 Construción de parsers para diferentes formatos internacionais Manter bases de datos de código postal en máis de 240 países Geocodificación e lóxica de normalización Xestionar cambios de enderezos e actualizacións For identity/contact data: 
 
 
 
 Formatación e validación do número de teléfono por país Sintaxe de correo electrónico e comprobación de entrega Descrición do nome e normalización For demographic data: 
 
 
 
 Data / idade de validación Categorizacións de xénero Convencións de denominacións culturais Iso é do tempo de desenvolvemento - tempo dedicado a reconstruír o que xa existe como servizos robustos e mantidos. months O dilema dos desenvolvedores: Construír vs. Comprar vs. Burnout A maioría dos equipos de enxeñaría enfróntanse ás mesmas encrucilladas: 
 
 
 
 Construír desde o principio (e converterse nun equipo de calidade de datos en vez dun equipo de IA) Patch con regex (e os casos de marxe do reloxo acumúlanse na produción) Ignóralo (e pregúntate por que a precisión do modelo degrada) Hai unha cuarta opción: Consume quality as a service. Este é o lugar onde as API de Melissa cambiaron o fluxo de traballo do meu equipo.O que comezou como un experimento "tentémolo para os enderezos" converteuse nunha estratexia integral de calidade de datos. Integración do mundo real: como os equipos están a facelo hoxe Case 1: The E-Commerce Recommendation Engine Fix A análise mostrou que o 23% dos enderezos de clientes tiñan problemas de formatación, causando un agrupamento rexional incorrecto. O problema: Eles piped datos de clientes a través do durante a inscrición e antes do adestramento de batch. A solución de Melissa: Global Address Verification API python # 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)
 A precisión do agrupamento rexional mellorou en 31%.As previsións de custos de envío foron significativamente máis precisas porque as distancias foron calculadas a partir de coordenadas verificadas. O resultado: Case 2: The FinTech Fraud Detection Boost O modelo de fraude dun procesador de pagamento tiña altos falsos positivos nas transaccións internacionais debido a datos de teléfono e identidade inconsistentes. O problema: Implementaron unha tubaxe de pre-procesamento usando: A solución de Melissa: 
 
 
 
 API de verificación de teléfono para validar e formatar números Verificación global do nome para normalizar os nomes dos clientes Verificación de correo electrónico para comprobar a entrega Xesús // 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 });
});
 Os falsos positivos diminuíron un 44% mentres que capturaron un 15% máis de fraudes reais a través dunha mellor vinculación de identidade. O resultado: O guía práctico de integración: onde as APIs de calidade de datos encaixan na túa canle de ML (Inicio máis sinxelo) Option 1: Pre-Training Batch Processing python # 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'])
 (Preparado para a produción) Option 2: Real-Time Feature Engineering Para modelos que realizan previsións en tempo real (puntuación de crédito, recomendacións, detección de fraudes), configure a verificación na súa canle de enxeñaría de recursos: python # 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})
 (A maioría dos equipos) Option 3: The Hybrid Approach A maioría dos equipos cos que traballamos usan unha combinación: 
 
 
 
 Batch datos de formación históricos limpos Verificación en tempo real en tempo de inferencia Limpeza periódica dos conxuntos de datos de formación Por que esta non é só outra pista de vendedores O mercado está cheo de ferramentas de "calidade de datos" que engaden complexidade en vez de reducila. 
 
 
 
 
 O deseño API-First: Non son necesarias chamadas de vendas empresariais. Pode rexistrarse literalmente en developer.melissa.com, obter unha clave e facer a súa primeira chamada en 5 minutos. A cobertura: necesitamos xestionar enderezos en 14 países inicialmente. Melissa cubriu todos eles máis 230 máis que poderíamos expandir. As taxas de precisión: Para os enderezos de Norteamérica, vemos consistentemente 99% + exactitude de validación. A matemática do custo: Cando calculei as horas de enxeñeiro para construír fronte aos custos da API, aínda non estaba preto. Na nosa escala, necesitaríamos a metade dun enxeñeiro dedicado para manter o que X / mes en chamadas de API proporciona. A túa lista de verificación para o próximo sprint 
 
 
 
 
 
 Auditar os seus datos de formación: Elixe un modelo e comprobe unha mostra de 1000 series para as taxas de validez de enderezo / teléfono / correo electrónico. Executar un custo-beneficio: Estima o tempo de enxeñaría para construír vs. custos de API. Use a páxina de prezos de Melissa para números. Prototipo nunha hora: seleccione un punto final (comezando coa Verificación de enderezos globais) e limpe un conxunto de datos de mostra. Impacto de medición: rendemento do modelo de proba A/B con datos limpos vs. crúas para unha única característica. Decide o alcance: só en lote? en tempo real? híbrido? A liña de fondo para os equipos de AI A calidade dos datos non é un "bonito" - é a base do seu modelo. pero o traballo de fundación non debería significar reinventar a roda para cada proxecto. O cambio estratéxico non é de "ignorar a calidade dos datos" a "construír todo dentro da casa".É de "construír" a "orquestrar" - aproveitando ferramentas especializadas para que poida centrarse no que fai a súa IA única. O seu seguinte paso: Escolla un conxunto de datos de adestramento esta semana. Executa-lo a través da verificación para só un campo (adresos ou correos electrónicos). Compara as distribucións "antes" e "despois". Verá o ruído eliminado do seu sinal inmediatamente. Entón pregúntate: é a limpeza de datos realmente onde queres que a enerxía de innovación do teu equipo vaia? Implementou APIs de calidade de datos na súa canle de ML? Cal foi a súa experiencia? Comparte as súas historias (ou historias de terror) nos comentarios de abaixo. 
 
 Preparado para experimentar? Comezar co seu portal de desenvolvedores: developer.melissa.com Preparado para experimentar? Comezar co seu portal de desenvolvedores: developer.melissa.com desenvolvedor.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.

Este audio está producido na lingua orixinal da historia!

O teu modelo de IA non está roto.Os teus datos están

About Author

COMENTARIOS

Etiquetas colgantes

ESTE ARTIGO FOI PRESENTADO EN

Related Stories

R Systems Blogbook—Chapter 1 is Now Open for Submissions🎉

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Product Management Community!

R Systems BlogBook—Chapter 1: Round 3 is Now Open for Submissions🎉

Coñece R Systems: HackerNoon empresa da semana

R Systems Blogbook—Chapter 1 is Now Open for Submissions🎉

HackerNoon Decoded 2024: Celebrating Our Product Management Community!

R Systems BlogBook—Chapter 1: Round 3 is Now Open for Submissions🎉

Coñece R Systems: HackerNoon empresa da semana

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps