The Hidden Tax of Dirty Data on AI Performance - եւ մի Developer- ի սեղմիչը այն վերահսկելու համար Դուք ուսանել եք հաճախորդների թվարկման մոդել, բայց այն միավորում է տարբեր երկրների հեռախոսները միասին: Ձեր խորհուրդային մեքենա առաջարկում է արտադրանքը հաճախորդներին երկրներում, որտեղ դուք չեք ուղարկել: Ձեր ծախսերի վերահսկողության համակարգը վերահսկում է ճշգրիտ միջազգային գործառույթները: Արդյոք, ինչպե՞ս կարող եք վերցնել ձեր բաղադրիչը: Այստեղ սխալ է, որ ձեր բաղադրիչը չի սխալ: Ձեր տվյալները սխալ են: Որպես մենք խոսել ենք իմ նախորդ գրասենյակում տվյալների որակի role- ի AI ճշգրիտության, փաթեթը = փաթեթը. Բայց այն, ինչ մենք չենք պահել, այն էր, որ Արդյոք, այն է, որ անսահմանափակ, ժամանակակից աշխատանքը, որը փոխանցում է AI ծրագրերը, երբ նրանք նույնիսկ տեսնում են արտադրության. Հիմնական իրականություն Ի՞նչ է, եթե ես ասում եմ, որ կա սեղմիչը: Դա ոչ մի ստանդարտ սեղմիչ, բայց իրական API-ները, որոնք լուծում են 80% ձեր տվյալների որակի խնդիրները, երբ նրանք երբեք չի հասանելի ձեր մոդելին: «Մենք պետք է անում ենք այն, ինչ պետք է անում ենք» (Just fixing it ourselves) «Մենք պետք է clean address data», - ասում է թիմը: «Մենք պետք է clean address data»: Այնպես որ, 3-4 sprints է ստեղծել validation logic, source international reference data, վերահսկել edge cases, պահպանել updates... Տեսեք, թե ինչն է "հարկելու այն ձեզ համար" իրականում նշանակում ընդհանուր տվյալների կտորների համար: For address validation alone: 
 
 
 
 
 Բարձրացնել parsers տարբեր միջազգային ձեւաչափերի համար Տեսանյութի բազաններ 240+ երկրներում Geocoding եւ ստանդարտման logic Տեսանյութի փոխանցումը եւ նորություններ For identity/contact data: 
 
 
 
 Բջջային տոմսերի formatting եւ validation per country Email syntax եւ deliverability check Name Parsing եւ ստանդարտությունը For demographic data: 
 
 
 
 Date / Age- ի հավելվածությունը Gender կատեգորիաների ծախսերը Հիմնական հոդված՝ Cultural Naming Conventions Սա է Արդյունաբերության ժամանակը — ժամանակը, որը անցել է առաջադրելու այն, ինչ առաջանում է, որպես հզոր, վերահսկված ծառայություններ: months The Developer’s Dilemma: Build vs. Buy vs. Burnout- ը Շատ մեքենայի թիմերը միասին միասին միասին միասին միասին: 
 
 
 
 Բարձրացրեք ցածրից (լուսանկարներ) (Տեսանյութ) (Տեսանյութ) «Տեսանյութի որակի թիմ, ոչ AI թիմը» Patch with regex ( եւ watch edge cases ափսել է արտադրության) Գիտեք, թե ինչու է սխալը (Տեսեք, թե ինչու է սխալը) Հիմա մի շաբաթական տարբերակ: Consume quality as a service. Այսպիսին է, որ Melissa- ի API-ները փոխել են իմ թիմի աշխատանքային փաթեթը: Այն, ինչ սկսվել է որպես «հա փորձենք այն համար, որ հասցեներ» փորձը փոխվել է ամբողջական տվյալների որակի ռեժիմով: Real-World Integration- ը: Ինչպե՞ս են թիմերը կատարում այսօր Case 1: The E-Commerce Recommendation Engine Fix Ապրանքային խորհուրդների մոդելը, որը կատարվում է մի միջին մատակարարի համար, սխալ է: Ապրանքային խորհուրդները հայտնաբերվել են, որ 23% հաճախորդների հասցեների համար սխալ են ձեւավորել, ինչպիսիք են անսահմանափակ տարածաշրջանային կլոգման: Այս խնդիրը: Հեղինակային տվյալները հաճախորդների միջոցով Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված՝ Հիմնական հոդված Melissa լուծումը: Global Address Verification API Python-ի մասին # 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)
 Արդյունաբերական բաղադրիչների ճշգրիտությունը բարելավվել է 31% -ով: Բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադրիչների բաղադր Հիմնական արդյունքը : Case 2: The FinTech Fraud Detection Boost Պահպանության մոդելը վճարման processor- ի վրա բարձր էր լխիվ բաղադրիչները միջազգային բաղադրիչների համար, քանի որ անսահմանափակ է հեռախոսային եւ բաղադրիչների տվյալները: Այս խնդիրը: Նրանք կատարել են pre-processing խողովակների օգտագործելով: Melissa լուծումը: 
 
 
 
 Phone Verification API-ը ստուգելու եւ ձեւավորելու համար Global Name Verification- ը հաճախորդների անունների ստանդարտացման համար E-mail- ի ստուգման համար կարող եք ստուգել մատակարարությունը JavaScript- ը // 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 });
});
 Fake-positives- ը 44% -ով կախված է, իսկ 15% -ով ավելի շատ ճշգրիտ սխալները կախված են ավելի լավ identity linking- ի միջոցով: Հիմնական արդյունքը : The Practical Integration Guide: Որտեղ տվյալների որակի API-ները համատեղելի են ձեր ML Pipeline- ում (Տեսանյութը սկսվում է հեշտությամբ) Option 1: Pre-Training Batch Processing Python-ի մասին # 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'])
 (Ապրանքանիշը պատրաստ է արտադրվել) Option 2: Real-Time Feature Engineering Մոդելների համար, որոնք ճշգրիտ ժամանակի նախընտրություններ են կատարում (պիտակագրություն, recommendations, fraud detection), փնտրեք ճշգրիտությունը ձեր ֆունկցիոնալ ինժեներական խողովակով: Python-ի մասին # 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})
 (Ավելի շատ թիմեր են) Option 3: The Hybrid Approach Շատ թիմերը, որոնք մենք աշխատում ենք, օգտագործում են մի համատեղ: 
 
 
 
 Batch clean պատմական ուսուցման տվյալները Real-time վերահսկողություն in inference time Արդյունաբերական դասընթացների վերահսկողությունը Ինչո՞ւ դա ոչ միայն այլ մատակարարի պտուտակ «Այս շուկայում լայն է «Data Quality» գործիքներ, որոնք ավելացնել են հարմարավետությունը, այլեւ նվազեցնում են այն»: 
 
 
 
 
 Արդյոք դուք կարող եք գրեթե գրանցվել developer.melissa.com- ում, ստանալ սեղմը եւ ստանալ ձեր առաջին սեղմը 5 րոպեում: The Coverage: Մենք պետք է աշխատել հասցեն 14 երկրներում առաջին անգամ. Melissa ներառում է բոլոր նրանց, plus 230 ավելի մենք կարող ենք լայնացնել. Բարձրագույն ճշգրիտությունը: Բարձրագույն ճշգրիտությունը 99 %-ից ավելի է, քան այն, ինչ մենք տեսնում ենք, քանի որ մենք ստանում ենք բարձրագույն ճշգրիտությունը: Միջազգային տարբերվում է երկրում, բայց ավելի քան 95 %-ով, քան ամենամեծ զարգացման երկրներում: The Cost Math: Երբ ես փոխել ինժեներային ժամերը կառուցելու համար vs. API- ի ծախսերը, դա նույնիսկ չգիտվեց: Մեր ծախսում, մենք պետք է կախված ինժեները, որը պետք է պահպանել այն, ինչ $ X / ամիս է API- ի զանգահարների ապահովում: Ձեր գործառույթային Checklist- ը Next Sprint- ի համար 
 
 
 
 
 
 Գիտեք ձեր դասընթացային տվյալները: ընտրեք մեկ մոդել եւ ստուգեք 1000-րդ նմուշը հեռախոս / հեռախոս / էլեկտրոնային փոստի արժեքների համար: Գնացեք ծախսերը: Կարդալեք ինժեներական ժամանակը կառուցելու համար vs. API- ի ծախսերը: Օգտագործեք Melissa- ի գինման էջը քանակների համար: Պտոֆիլմը մի ժամվա ընթացքում: Պտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտտ Մասնավորությունը: A / B փորձարկման մոդելային կատարման հետ մաքրված vs. սեղմված տվյալների համար մեկ առանձնահատկություն. Գիտեք, թե ինչ է կատարվում: Real-time կամ Hybrid? The Bottom Line- ը AI թիմերի համար Data Quality- ը ոչ մի «բարեւ է» - դա ձեր մոդելի բաղադրիչը: Բայց բաղադրիչի աշխատանքը չի պետք է նշանակում, որ բոլոր նախագծերի համար վերականգնում է ռեժիմը: Ծրագրային փոխանցումը ոչինչ չէ, որ «բեռնում է տվյալների որակի» եւ «պարտադրում է ամեն ինչ ինքներդ»: Դա «պարտադրում է» եւ «նշել է» - օգտագործելով մասնագիտացված գործիքներ, որպեսզի դուք կարող եք կենտրոնանալ այն մասին, ինչը ձեր AI-ը միավոր է: Այս շաբաթը ընտրեք մեկ դասընթացային տվյալների սերտիֆիկը: Գնացեք այն միայն մեկ սերտիֆիկի (լուսանկարներ կամ էլեկտրոնային հեռախոսներ) ստուգման միջոցով: Տեսեք, թե ինչ սերտիֆիկն է փոխել ձեր սերտիֆիկը: Տեսեք, թե ինչ սերտիֆիկն է փոխել ձեր սերտիֆիկը: Այնուհետեւ հարցրեք ձեզ: Ինչպե՞ս եք ուզում, որ ձեր թիմի նորարարության հզորությունը ուղիղ է: Արդյոք դուք տեղադրել եք տվյալների որակի API-ները ձեր ML pipeline- ում: Ի՞նչ է ձեր փորձը: Share your stories (or horror stories) in the comments below. 
 
 Արդյոք, դուք պետք է սկսեք օգտագործել իրենց արտադրողների portal: developer.melissa.com Արդյոք, դուք պետք է սկսեք օգտագործել իրենց արտադրողների portal: developer.melissa.com Արդյունաբերություն. 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.

Այս աուդիոն պատրաստվել է պատմության բնօրինակ լեզվով:

Ձեր AI մոդելը չի կախված: Ձեր տվյալները

About Author

ՄԵԿՆԱԲԱՆՈՒԹՅՈՒՆՆԵՐ

ԿԱԽՎԵԼ ՏԵԳՍԵՐ

ԱՅՍ ՀՈԴՎԱԾԸ ՆԵՐԿԱՅԱՑՎԵԼ Է Մ

Related Stories

HyveDA Secures $50 Million in Pre-Deposits After Symbiotic Mainnet Launch

What is Hyperthreading and How Do You Enable It?

How HyperCycle Is Building the Internet for AI: A Deep Dive with Toufi Saliba

Hypernative Bolsters Bitcoin L2 Security as Stacks Ecosystem Gets Real-Time Protection

HyveDA Secures $50 Million in Pre-Deposits After Symbiotic Mainnet Launch

What is Hyperthreading and How Do You Enable It?

How HyperCycle Is Building the Internet for AI: A Deep Dive with Toufi Saliba

Hypernative Bolsters Bitcoin L2 Security as Stacks Ecosystem Gets Real-Time Protection

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps