No tenemos que decirte el valor de los datos de entrenamiento de IA para sus proyectos ambiciosos. Usted sabe que si alimenta datos basura a sus modelos, estos producirán resultados coincidentes, y entrenar sus modelos con conjuntos de datos de calidad dará como resultado un sistema eficiente y autónomo capaz de entregar resultados precisos.
Si bien este concepto es fácil de entender, encontrar la fuente del conjunto de datos y los datos más útiles para entrenar sus proyectos de aprendizaje automático (ML) puede ser un desafío.
Creamos esta publicación para ayudar a las empresas a encontrar soluciones útiles que se adapten a sus necesidades específicas. Independientemente de si su proyecto requiere:
- Conjuntos de datos personalizados que son del origen más reciente
- Datos genéricos para poner en marcha su proceso de entrenamiento de IA
- Conjuntos de datos con muchos nichos que pueden ser difíciles de encontrar en línea
Tenemos una solución para cada problema que pueda encontrar en este artículo.
Empecemos.
3 formas sencillas de adquirir datos de entrenamiento para sus modelos de IA / ML
Como aspirante a científico de datos o especialista en inteligencia artificial, puede encontrar datos de tres fuentes principales:
- Fuentes libres
- Fuentes internas
- Fuentes pagas
1. Fuentes gratuitas
Las fuentes gratuitas ofrecen conjuntos de datos (lo adivinó) de forma gratuita. Hay varios directorios, foros, portales, motores de búsqueda y sitios web populares para obtener sus conjuntos de datos. Estas fuentes pueden ser públicas, archivos, datos hechos públicos después de varios años de datos con permisos explícitos. A continuación, describimos una lista rápida de ejemplos de recursos gratuitos:
Kaggle -
Un cofre del tesoro para científicos de datos y entusiastas del aprendizaje automático. Con Kaggle, puede buscar, publicar, acceder y descargar conjuntos de datos para sus proyectos. Los conjuntos de datos de Kaggle son de buena calidad, están disponibles en diversos formatos y se pueden descargar fácilmente.
Base de datos UCI -
Los aprendices de máquina y los científicos de datos han estado utilizando la base de datos de la UCI desde 1987. Este recurso ofrece teorías de dominio, bases de datos, archivos, generadores de datos y más para proyectos específicos. Las bases de datos de la UCI se clasifican y muestran en función de sus problemas o tareas, como agrupación, clasificación y regresión.
Fuentes de datos de los jugadores del mercado -
Recursos de gigantes tecnológicos como Amazon (AWS), Google Dataset Search Engine y Microsoft Datasets.
- El recurso de AWS ofrece conjuntos de datos que se han hecho públicos. Accesible a través de AWS, los conjuntos de datos de agencias gubernamentales, empresas, instituciones de investigación e individuos están seleccionados y mantenidos dentro de AWS.
- Google ofrece una motor de búsqueda que recupera conjuntos de datos gratuitos relevante para sus consultas de búsqueda.
- La Iniciativa de repositorio de datos abiertos de Microsoft proporciona a los científicos de datos y a los aprendices de máquinas conjuntos de datos de proyectos como visión por computadora, PNL y más.
Conjuntos de datos públicos y gubernamentales -
Los conjuntos de datos públicos son un recurso destacado que ofrece conjuntos de datos de industrias como redes complejas, agencias de biología y agricultura. Las categorías son secuenciales y están perfectamente organizadas para una vista rápida y están disponibles para descargar. Vale la pena señalar que algunos de los conjuntos de datos se basan en licencias, mientras que otros son gratuitos. Recomendamos leer detenidamente la documentación antes de descargar conjuntos de datos.
Un científico de datos generalmente buscará datos históricos para sus proyectos que podrían estar ligados a la geografía. En tales casos, los gobiernos internacionales mantienen un recurso útil. Los conjuntos de datos relevantes están disponibles a través de sitios web gubernamentales de India, EE. UU., La UE y otros países.
Ventajas de los recursos gratuitos
- Sin gastos de ningún tipo
- Gran cantidad de recursos para encontrar conjuntos de datos relevantes
Contras de los recursos gratuitos
- Implica horas de intervención manual para buscar recursos, descargar, categorizar y compilar conjuntos de datos
- Los procesos de anotación de datos siguen siendo tareas manuales
- Limitaciones de licencias y restricciones de cumplimiento
- Encontrar conjuntos de datos relevantes puede llevar mucho tiempo
2. Fuentes internas
Otra fuente de datos crucial son las bases de datos internas. Es posible que no pueda encontrar lo que busca en un recurso gratuito; En esta situación, es posible que desee buscar dentro de su organización a través de múltiples puntos de contacto de generación de datos que ha establecido. Los datos precisos y recientes relevantes para su proyecto deben estar fácilmente disponibles internamente.
Con fuentes internas, puede personalizar los datos para varios casos de uso. Las fuentes internas pueden ser datos generados por su CRM, identificadores de redes sociales o análisis de sitios web.
Ventajas de los recursos internos
- Gastos mínimos involucrados
- Modificar parámetros para generar la información requerida directamente
Contras de los recursos internos
- Innumerables horas de trabajo manual
- Las colaboraciones interdepartamentales e intradepartamentales son inevitables
- No es ideal para proyectos con tiempo limitado de comercialización.
- Los datos generados internamente serían irrelevantes para sus modelos de IA
3. Fuentes pagas
Desafortunadamente, los conjuntos de datos únicos no están disponibles en recursos internos o gratuitos, pero se pueden obtener a través de recursos pagos. Las fuentes pagas son creadas por empresas que trabajan para obtener los conjuntos de datos que necesita para sus proyectos a través de sus propias técnicas específicas de abastecimiento de datos.
¿Qué es la anotación de datos?
El proceso de agregar información adicional como descripciones y metadatos a sus conjuntos de datos para hacerlos comprensibles para la máquina se conoce como anotación de datos. Independientemente de dónde provengan sus datos, estarán en forma sin procesar. Debe limpiarse y anotarse utilizando técnicas de precisión para garantizar que pueda convertirse en datos de entrenamiento de IA para sus modelos.
Anotación de datos es donde los recursos pagados se vuelven ideales. Cuando subcontratas datos de entrenamiento de IA a expertos externos, ellos extraen, compilan, anotan y te presentan los datos como productos listos para ML. Al subcontratar, también puede estar seguro de los cumplimientos, las licencias y otras preocupaciones legales que puede pasar por alto al utilizar recursos internos o gratuitos.
Tratar con datos brutos de recursos internos o gratuitos requiere mucho tiempo y una carga financiera. Siempre recomendamos subcontratar conjuntos de datos de capacitación cuando sea posible.
Ventajas de los recursos pagos
- Los conjuntos de datos anotados y con control de calidad le llegan rápidamente
- Plazos flexibles
- Conjuntos de datos personalizados disponibles según sus requisitos
- El proveedor siempre se ocupa del cumplimiento normativo en el suministro de datos.
Contras de los recursos pagados
- Implica gastos
En conclusión
Si tiene un tiempo limitado para comercializar o tiene especificaciones muy específicas con respecto a los conjuntos de datos, le sugerimos que utilice un recurso pagado o la subcontratación a un experto de la industria. como nosotros. Tenemos años de experiencia en la entrega de datos de capacitación en inteligencia artificial para actores clave del mercado, como las mipymes.
Contáctenos hoy para hablar sobre cómo podemos ayudarlo a obtener datos de entrenamiento de IA.
