एआई प्रदर्शन पर गंदे डेटा के छिपे हुए टैक्स - और इसे ठीक करने के लिए एक डेवलपर्स का संक्षिप्त विकल्प आपने एक ग्राहक विभाजन मॉडल को प्रशिक्षित किया है, लेकिन यह विभिन्न राज्यों से पते को एक साथ समूह करता है. आपका सिफारिश इंजन उन देशों में ग्राहकों को उत्पादों की सिफारिश करता है जिनके लिए आप शिपिंग नहीं करते हैं. आपका धोखाधड़ी का पता लगाने का सिस्टम वैध अंतरराष्ट्रीय लेनदेन को चिह्नित करता है. यहां असहज सच्चाई है: आपका मॉडल विफल नहीं है। जैसा कि हमने एआई सटीकता में डेटा की गुणवत्ता की भूमिका पर अपने पिछले टुकड़े में चर्चा की, कचरा में = कचरा बाहर। : डेटा को साफ करना प्रसिद्ध रूप से दर्दनाक है. यह अनगिनत, समय लेने वाला काम है जो एआई परियोजनाओं को भी उत्पादन देखने से पहले दूर करता है। व्यावहारिक तथ्य क्या होगा अगर मैंने आपको बताया कि वहाँ एक स्क्रैच है? कोई सैद्धांतिक ढांचा नहीं है, लेकिन वास्तविक एपीआई जो आपके डेटा गुणवत्ता समस्याओं के 80% को हल करते हैं इससे पहले कि वे कभी भी आपके मॉडल तक पहुंच जाएं। "केवल इसे खुद ठीक करने की वास्तविक लागत" मैं उन स्प्रिंट योजना बैठकों में गया हूं. टीम सहमत है: "हमें साफ पता डेटा की आवश्यकता है." फिर अनुमान आता है: वैलिंग तर्क का निर्माण करने के लिए 3-4 स्प्रिंट, अंतरराष्ट्रीय संदर्भ डेटा का स्रोत, मार्जिन मामलों को संभालना, अद्यतन बनाए रखना ... चलो नीचे विभाजित करते हैं कि "इसे स्वयं बनाना" वास्तव में सामान्य डेटा बिंदुओं के लिए क्या मतलब है: For address validation alone: 
 
 
 
 
 विभिन्न अंतरराष्ट्रीय प्रारूपों के लिए निर्माण पैर्सर्स 240+ देशों में पोस्ट कोड डेटाबेस बनाए रखें Geocoding और मानकीकरण तर्क पता परिवर्तन और अद्यतन का प्रबंधन For identity/contact data: 
 
 
 
 देश के अनुसार फ़ोन नंबर प्रारूपण और सत्यापन Email Syntax और Deliverability की जाँच नाम पेंसिंग और मानकीकरण For demographic data: 
 
 
 
 तारीख / उम्र सत्यापन लिंग वर्गीकरण पिटाई सांस्कृतिक नामों के अनुच्छेद यह है विकास का समय - पुनर्निर्माण करने के लिए खर्च किया गया समय जो पहले से ही एक मजबूत, बनाए रखे गए सेवाओं के रूप में मौजूद है। months डेवलपर्स डिलीमेम: निर्माण vs. खरीद vs. बर्नाउट अधिकांश इंजीनियरिंग टीमें एक ही क्रॉसवेस का सामना करती हैं: 
 
 
 
 शून्य से निर्माण करें (और एक एआई टीम के बजाय एक डेटा गुणवत्ता टीम बनें) रिजक्स के साथ पैच (और उत्पादन में घूमने के लिए एज के मामले) इसे अनदेखा करें (और आश्चर्य करें कि मॉडल सटीकता क्यों कम हो जाती है) एक चौथा विकल्प है: Consume quality as a service. यह वह जगह है जहां मेलिसा के एपीआई ने मेरी टीम के कार्य प्रवाह को बदल दिया. जो एक "हम इसे पते के लिए कोशिश करते हैं" प्रयोग के रूप में शुरू हुआ, एक व्यापक डेटा गुणवत्ता रणनीति में बदल गया। वास्तविक दुनिया में एकीकरण: टीमें आज यह कैसे कर रही हैं Case 1: The E-Commerce Recommendation Engine Fix एक मध्यम आकार के खुदरा विक्रेता का उत्पाद सिफारिश मॉडल कम प्रदर्शन कर रहा था. विश्लेषण से पता चला कि 23% ग्राहक पते में प्रारूपण समस्याएं थीं, जो गलत क्षेत्रीय क्लस्टरिंग का कारण बनती हैं। समस्या है : वे ग्राहक डेटा के माध्यम से पाइप करते हैं प्रशिक्षण के दौरान और बैच प्रशिक्षण से पहले। Melissa समाधान: Global Address Verification API पिथन # 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)
 क्षेत्रीय क्लस्टरिंग सटीकता में 31% में सुधार हुआ। परिणाम : Case 2: The FinTech Fraud Detection Boost एक भुगतान प्रोसेसर के धोखाधड़ी के मॉडल में अंतरराष्ट्रीय लेन-देन पर उच्च झूठे सकारात्मक थे क्योंकि फोन और पहचान डेटा असंगत थे। समस्या है : उन्होंने एक प्री-प्रसंस्करण पाइपलाइन को लागू किया जिसका उपयोग किया गया था: Melissa समाधान: 
 
 
 
 फोन सत्यापन एपीआई संख्याओं को सत्यापित करने और प्रारूप करने के लिए ग्राहक नामों को सामान्य करने के लिए वैश्विक नाम सत्यापन डिलीवरी की जाँच करने के लिए ईमेल सत्यापन जासूस // 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 });
});
 झूठे सकारात्मक 44% कम हो गए, जबकि बेहतर पहचान लिंक के माध्यम से 15% अधिक वास्तविक धोखाधड़ी को पकड़ लिया। परिणाम : व्यावहारिक एकीकरण गाइड: जहां डेटा गुणवत्ता एपीआई आपके एमएल पाइपलाइन में फिट होते हैं (सबसे आसान शुरुआत) Option 1: Pre-Training Batch Processing पिथन # 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'])
 (संपादित करें तैयार) Option 2: Real-Time Feature Engineering वास्तविक समय में पूर्वानुमान बनाने वाले मॉडल के लिए (क्रेडिट स्कोरिंग, सिफारिशें, धोखाधड़ी का पता लगाने), अपने फ़ीचर इंजीनियरिंग पाइपलाइन में सत्यापित करें: पिथन # 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})
 (अधिकतर टीमों के लिए) Option 3: The Hybrid Approach अधिकांश टीम जिनके साथ हम काम करते हैं, एक संयोजन का उपयोग करते हैं: 
 
 
 
 बैच साफ ऐतिहासिक प्रशिक्षण डेटा वास्तविक समय में निष्कर्षण समय की जांच प्रशिक्षण डेटा सेट की नियमित पुन: सफाई यह सिर्फ एक और विक्रेता पिच क्यों नहीं है बाजार "डेटा गुणवत्ता" उपकरणों से भरा है जो इसे कम करने के बजाय जटिलता जोड़ता है। 
 
 
 
 
 API-First डिजाइन: कोई उद्यम बिक्री कॉल की आवश्यकता नहीं है. आप सचमुच developer.melissa.com पर साइन अप कर सकते हैं, एक कुंजी प्राप्त कर सकते हैं, और 5 मिनट में अपना पहला कॉल कर सकते हैं। कवरेज: हमें शुरुआत में 14 देशों में पते को संभालने की आवश्यकता थी. मेलिसा ने उन सभी को कवर किया, साथ ही 230 अन्य में हम विस्तार कर सकते हैं. सटीकता दर: उत्तर अमेरिकी पते के लिए, हम लगातार 99% + सत्यापन सटीकता देखते हैं. अंतरराष्ट्रीय देशों के अनुसार भिन्न होता है लेकिन अधिकांश विकसित देशों के लिए 95% से ऊपर रहता है। लागत गणित: जब मैंने निर्माण करने के लिए इंजीनियर-घंटे की गणना की थी, तो एपीआई लागत भी करीब नहीं थी. हमारे पैमाने पर, हमें एक समर्पित इंजीनियर की आवश्यकता होगी जो एपीआई कॉल में $ X / महीने प्रदान करता है। अगले स्प्रिंट के लिए आपका संभावित चेकलिस्ट 
 
 
 
 
 
 अपने प्रशिक्षण डेटा का ऑडिट करें: एक मॉडल चुनें और पता / फोन / ईमेल वैधता दरों के लिए 1000 पंक्तियों के नमूने की जाँच करें। एक लागत लाभ चलाएं: निर्माण करने के लिए इंजीनियरिंग समय का अनुमान लगाएं। एक घंटे में प्रोटोटाइप: एक अंत बिंदु चुनें (विश्व पते की पुष्टि के साथ शुरू करें) और एक नमूना डेटासेट साफ करें। माप प्रभाव: एकल सुविधा के लिए शुद्ध vs. कच्चे डेटा के साथ ए / बी परीक्षण मॉडल प्रदर्शन। सीमा निर्धारित करें: केवल बैच? वास्तविक समय? हाइब्रिड? एआई टीमों के लिए नीचे की रेखा डेटा की गुणवत्ता एक "अच्छी" नहीं है - यह आपके मॉडल का आधार है. लेकिन फाउंडेशन काम का मतलब हर परियोजना के लिए व्हील को फिर से आविष्कार करना नहीं चाहिए। रणनीतिक बदलाव "डेटा की गुणवत्ता को अनदेखा करना" से "सभी चीजों को घर में बनाना" तक नहीं है. यह "निर्माण" से "उत्पादन" तक है - विशेष उपकरणों का लाभ उठाने के लिए ताकि आप उस पर ध्यान केंद्रित कर सकें जो आपके एआई को अद्वितीय बनाता है. आपका अगला कदम: इस हफ्ते एक प्रशिक्षण डेटासेट चुनें. केवल एक क्षेत्र के लिए सत्यापन के माध्यम से इसे चलाएं (एड्रेस या ईमेल)। "पहले" और "पहले" वितरणों की तुलना करें. आप तुरंत अपने सिग्नल से हटाए गए शोर को देखेंगे. फिर अपने आप से पूछें: क्या डेटा सफाई वास्तव में जहां आप चाहते हैं कि आपकी टीम की नवाचार ऊर्जा जाए? क्या आपने अपने एमएल पाइपलाइन में डेटा गुणवत्ता एपीआई को लागू किया है? आपका अनुभव क्या था? नीचे टिप्पणियों में अपने कहानियों (या भयानक कहानियों) को साझा करें। 
 
 प्रयोग करने के लिए तैयार? उनके डेवलपर्स पोर्टल से शुरू करें: developer.melissa.com प्रयोग करने के लिए तैयार? उनके डेवलपर्स पोर्टल से शुरू करें: developer.melissa.com डेवलपर्स.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.

यह ऑडियो कहानी की मूल भाषा में निर्मित है!

आपका आईए मॉडल टूटा नहीं है. आपका डेटा है

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