Cukai tersembunyi data kotor pada prestasi AI - dan pendekatan pengembang untuk membetulkannya Anda telah melatih model segmentasi pelanggan, tetapi ia mengumpulkan alamat dari negara-negara yang berbeza bersama-sama. enjin cadangan anda mencadangkan produk kepada pelanggan di negara-negara yang anda tidak hantar ke. sistem pengesanan penipuan anda terus menandakan transaksi antarabangsa yang sah. Berikut ialah kebenaran yang tidak selesa: model anda tidak gagal. data anda adalah. Seperti yang kami perbincangkan dalam artikel terdahulu saya mengenai peranan kualiti data dalam ketepatan AI, sampah dalam = sampah keluar. Membersihkan data adalah menyakitkan.Ia adalah kerja yang tidak bersemangat, memakan masa yang menghalang projek AI sebelum mereka bahkan melihat pengeluaran. Kenyataan praktikal Bagaimana jika saya memberitahu anda bahawa terdapat pendekatan? Bukan rangka kerja teori, tetapi API sebenar yang menyelesaikan 80% masalah kualiti data anda sebelum mereka mencapai model anda. Biaya sebenar "Just Fixing It Ourselves" Saya telah berada di mesyuarat perancangan sprint itu. pasukan bersetuju: "Kami memerlukan data alamat yang bersih." Kemudian datang perkiraan: 3-4 sprint untuk membina logik pengesahan, sumber data rujukan antarabangsa, menangani kes edge, mengekalkan kemas kini ... Mari membahagikan apa yang "membina sendiri" sebenarnya melibatkan untuk titik data biasa: For address validation alone: 
 
 
 
 
 Pembinaan parser untuk pelbagai format antarabangsa Mengekalkan pangkalan data kod pos di lebih daripada 240 negara Geocoding dan Logik Standardisasi Mengendalikan perubahan alamat dan kemas kini For identity/contact data: 
 
 
 
 Format nombor telefon dan pengesahan mengikut negara Sintax e-mel dan pemeriksaan keluaran Nama parsing dan normalisasi For demographic data: 
 
 
 
 Tarikh/usia pengesahan Tag: kategori jantina Konvensyen Nama Budaya Ini ialah masa pembangunan - masa yang dihabiskan untuk membina semula apa yang sudah wujud sebagai perkhidmatan yang kukuh dan dikekalkan. months Dilema Pengembang: Build vs. Beli vs. Burnout Kebanyakan pasukan kejuruteraan menghadapi persimpangan yang sama: 
 
 
 
 Membina daripada awal (dan menjadi pasukan kualiti data bukannya pasukan AI) Patch dengan regex (dan menonton kes edge menumpuk dalam pengeluaran) Mengabaikannya (dan bertanya-tanya mengapa ketepatan model merosot) Terdapat pilihan keempat: Consume quality as a service. Inilah di mana API Melissa mengubah aliran kerja pasukan saya.Apa yang bermula sebagai eksperimen "kita cuba untuk alamat" berubah menjadi strategi kualiti data yang komprehensif. Integrasi dunia sebenar: bagaimana pasukan melakukannya hari ini Case 1: The E-Commerce Recommendation Engine Fix Analisis menunjukkan 23% daripada alamat pelanggan mempunyai masalah pemformatan, menyebabkan penumpukan kawasan yang salah. Masalah yang : Mereka telah mengumpulkan data pelanggan melalui semasa pendaftaran dan sebelum latihan batch berjalan. Penyelesaian Melissa : Global Address Verification API Python yang # 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)
 Ketepatan pengelompokan serantau meningkat sebanyak 31%. prediksi kos penghantaran menjadi lebih tepat kerana jarak dikira daripada koordinat yang disahkan. Hasilnya ialah : Case 2: The FinTech Fraud Detection Boost Model penipuan pemproses pembayaran mempunyai positif palsu yang tinggi pada transaksi antarabangsa kerana data telefon dan identiti yang tidak konsisten. Masalah yang : Mereka melaksanakan paip pra-perawatan menggunakan: Penyelesaian Melissa : 
 
 
 
 API Pengesahan Telefon untuk mengesahkan dan memformat nombor Pengesahan nama global untuk menormalkan nama pelanggan Pengesahan e-mel untuk memeriksa penghantaran Melayu // 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 });
});
 Positif palsu berkurangan 44% manakala menangkap 15% lebih banyak penipuan sebenar melalui sambungan identiti yang lebih baik. Hasilnya ialah : Panduan Integrasi Praktis: Di mana API Kualiti Data Sesuai dalam Pipeline ML Anda (Buka yang paling mudah) Option 1: Pre-Training Batch Processing Python yang # 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'])
 (Sedia untuk pengeluaran) Option 2: Real-Time Feature Engineering Untuk model yang membuat ramalan masa nyata (scoring kredit, cadangan, pengesanan penipuan), masukkan pengesahan ke dalam paip kejuruteraan ciri anda: Python yang # 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})
 (Sebagian besar pasukan Option 3: The Hybrid Approach Kebanyakan pasukan yang kami bekerja dengan menggunakan gabungan: 
 
 
 
 Batch data latihan bersejarah bersih Pengesahan masa nyata pada masa inferensi Pembersihan semula dataset latihan secara berkala Mengapa Ini Bukan Hanya Pitch Vendor Lain Pasaran penuh dengan alat "kualiti data" yang menambah kerumitan bukannya mengurangkan ia. 
 
 
 
 
 Reka bentuk API-First: Tiada panggilan jualan perniagaan diperlukan. Anda boleh secara harfiah mendaftar di developer.melissa.com, mendapatkan kunci, dan membuat panggilan pertama anda dalam 5 minit. Penyampaian: Kami perlu mengendalikan alamat di 14 negara pada mulanya. Melissa meliputi semua mereka ditambah 230 lagi yang boleh kami berkembang ke. Kadar ketepatan: Untuk alamat Amerika Utara, kami secara konsisten melihat 99%+ ketepatan pengesahan. Antarabangsa berbeza mengikut negara tetapi kekal di atas 95% untuk kebanyakan negara maju. The Cost Math: Apabila saya mengira jam kejuruteraan untuk membina berbanding kos API, ia bahkan tidak dekat. pada skala kami, kita memerlukan separuh jurutera yang berdedikasi untuk mengekalkan apa yang $ X / bulan dalam panggilan API menyediakan. Senarai Checklist untuk Sprint Berikut 
 
 
 
 
 
 Audit Data Latihan anda: Pilih satu model dan semak sampel 1000 set untuk alamat / telefon / e-mel kadar kelayakan. Menjalankan kos-manfaat: Menganggarkan masa kejuruteraan untuk membina berbanding kos API. Gunakan halaman harga Melissa untuk nombor. Prototype dalam Satu Jam: Pilih satu titik akhir (mula dengan Pengesahan Alamat Global) dan membersihkan set data sampel. Kesan pengukuran: Kinerja model ujian A / B dengan data bersih berbanding data mentah untuk ciri tunggal. Keputusan Skop: Batch sahaja? masa nyata? hibrid? Bottom Line untuk pasukan AI Kualiti data bukan "baik untuk mempunyai" - ia merupakan asas model anda. tetapi kerja asas tidak boleh bermakna mencipta semula roda untuk setiap projek. Pergeseran strategik bukan daripada "mengabaikan kualiti data" kepada "membina segala-galanya di dalam rumah."Ia adalah daripada "membina" kepada "mengorchestrating" - memanfaatkan alat-alat khusus supaya anda boleh memberi tumpuan kepada apa yang menjadikan AI anda unik. Langkah seterusnya: Pilih satu set data latihan minggu ini. Jalankan melalui pengesahan untuk hanya satu medan (alamat atau e-mel). Bandingkan pengedaran "sebelum" dan "setelah". Kemudian tanya diri anda: Adakah pembersihan data benar-benar di mana anda mahu tenaga inovasi pasukan anda pergi? Adakah anda telah melaksanakan API kualiti data dalam paip ML anda? Apa pengalaman anda? Bagikan cerita anda (atau cerita horor) dalam komen di bawah. 
 
 Siap untuk bereksperimen? Mulakan dengan portal pengembang mereka: developer.melissa.com Siap untuk bereksperimen? Mulakan dengan portal pengembang mereka: developer.melissa.com pengembang.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.

Audio ini dihasilkan dalam bahasa asal cerita!

Model AI anda tidak rosak. data anda adalah

About Author

KOMEN

GANTUNG TANDA

ARTIKEL INI DIBENTANGKAN DALAM

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps