El proceso de recopilación de datos de entrenamiento de IA es inevitable y desafiante. No hay forma de que podamos omitir esta parte y llegar directamente al punto en que nuestro modelo comienza a producir resultados significativos (o resultados en primer lugar). Es sistemático e interconectado.
A medida que los propósitos y casos de uso de las soluciones de IA (Inteligencia Artificial) contemporáneas se vuelven más específicos, existe una mayor demanda de refinados Datos de entrenamiento de IA. Con empresas y nuevas empresas que se aventuran en territorios y segmentos de mercado más nuevos, comienzan a operar en espacios inexplorados anteriormente. Esto hace Recopilación de datos de IA tanto más intrincado y tedioso.
Si bien el camino por delante es definitivamente abrumador, podría simplificarse con un enfoque estratégico. Con un plan bien trazado, puede optimizar su Recopilación de datos de IA proceso y simplificarlo para todos los involucrados. Todo lo que tiene que hacer es aclarar sus requisitos y responder algunas preguntas.
¿Qué son? Vamos a averiguar.
La guía de recopilación de datos de entrenamiento de IA por excelencia
¿Qué datos necesitas?
Esta es la primera pregunta que debe responder para compilar conjuntos de datos significativos y construir un modelo de IA gratificante. El tipo de datos que necesita depende del problema del mundo real que pretende resolver.
¿Estás desarrollando un asistente virtual? El tipo de datos que necesita se reduce a datos de voz que tienen un conjunto diverso de acentos, emociones, edades, idiomas, modulaciones, pronunciaciones y más de su audiencia.
Si está desarrollando un chatbot para una solución fintech, necesita datos basados en texto con una buena combinación de contextos, semántica, sarcasmo, sintaxis gramatical, puntuaciones y más.
A veces, es posible que también necesite una combinación de varios tipos de datos según el problema que resuelva y cómo lo resuelva. Por ejemplo, un modelo de inteligencia artificial para un sistema de IoT que rastrea el estado del equipo requeriría imágenes y metraje de visión por computadora para detectar fallas y usar datos históricos como texto, estadísticas y líneas de tiempo para procesarlos juntos y predecir los resultados con precisión.
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¿Cuál es su fuente de datos?
Suministro de datos de AA es engañoso y complicado. Esto impacta directamente en los resultados que sus modelos entregarán en el futuro y se debe tener cuidado en este punto para establecer fuentes de datos y puntos de contacto bien definidos.
Para comenzar con el abastecimiento de datos, puede buscar puntos de contacto internos de generación de datos. Estas fuentes de datos están definidas por su empresa y para su empresa. Es decir, son relevantes para su caso de uso.
Si no tiene un recurso interno o si necesita fuentes de datos adicionales, puede consultar recursos gratuitos como archivos, conjuntos de datos públicos, motores de búsqueda y más. Aparte de estas fuentes, también tiene proveedores de datos, que pueden obtener sus datos requeridos y entregárselos completamente anotados.
Cuando decida cuál es su fuente de datos, considere el hecho de que, a largo plazo, necesitaría volúmenes tras volúmenes de datos y que la mayoría de los conjuntos de datos no están estructurados, están sin procesar y por todas partes.
Para evitar estos problemas, la mayoría de las empresas generalmente obtienen sus conjuntos de datos de proveedores, que entregan archivos listos para la máquina que están etiquetados con precisión por PYMES específicas de la industria.
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¿Cuánto cuesta? - ¿Volumen de datos que necesita?
Extendamos un poco más el último puntero. Su modelo de IA se optimizará para obtener resultados precisos solo cuando se entrene constantemente con más volumen de conjuntos de datos contextuales. Esto significa que necesitará un volumen masivo de datos. En lo que respecta a los datos de entrenamiento de IA, no existen demasiados datos.
Por lo tanto, no existe un límite como tal, pero si realmente tiene que decidir el volumen de datos que necesita, puede usar el presupuesto como factor decisivo. El presupuesto de entrenamiento de IA es un juego de pelota completamente diferente y hemos cubierto ampliamente el tema aquí. Puede comprobarlo y hacerse una idea de cómo abordar y equilibrar el volumen de datos y el gasto.
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Requisitos reglamentarios de recopilación de datos
La ética y el sentido común dictan el hecho de que la obtención de datos debe provenir de fuentes limpias. Esto es más crítico cuando está desarrollando un modelo de inteligencia artificial con datos de atención médica, datos de tecnología financiera y otros datos confidenciales. Una vez que obtenga sus conjuntos de datos, implemente protocolos regulatorios y cumplimientos tales como RGPD, Los estándares HIPAA y otros estándares relevantes para garantizar que sus datos estén limpios y libres de legalidades.Si obtiene sus datos de proveedores, busque también cumplimientos similares. En ningún momento debe verse comprometida la información confidencial de un cliente o usuario. Los datos deben desidentificarse antes de introducirlos en modelos de aprendizaje automático.
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Manejo de sesgo de datos
El sesgo de datos puede acabar lentamente con su modelo de IA. Considérelo un veneno lento que solo se detecta con el tiempo. El sesgo se infiltra desde fuentes involuntarias y misteriosas y puede saltarse fácilmente el radar. Cuando tu Datos de entrenamiento de IA está sesgado, sus resultados son sesgados y, a menudo, son unilaterales.
Para evitar tales casos, asegúrese de que los datos que recopile sean lo más diversos posible. Por ejemplo, si está recopilando conjuntos de datos de voz, incluya conjuntos de datos de múltiples etnias, géneros, grupos de edad, culturas, acentos y más para adaptarse a los diversos tipos de personas que terminarían usando sus servicios. Cuanto más ricos y diversos sean sus datos, es probable que sean menos sesgados.
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Elegir el proveedor de recopilación de datos adecuado
Una vez que elija subcontratar su recopilación de datos, primero debe decidir a quién subcontratar. El proveedor de recopilación de datos adecuado tiene una cartera sólida, un proceso de colaboración transparente y ofrece servicios escalables. El ajuste perfecto es también el que obtiene datos de entrenamiento de IA de manera ética y garantiza que se cumpla con cada cumplimiento. Un proceso que requiere mucho tiempo podría terminar prolongando su proceso de desarrollo de IA si elige colaborar con el proveedor equivocado.
Por lo tanto, mire sus trabajos anteriores, verifique si han trabajado en la industria o el segmento de mercado en el que se va a aventurar, evalúe su compromiso y obtenga muestras pagadas para averiguar si el proveedor es un socio ideal para sus ambiciones de inteligencia artificial. Repite el proceso hasta que encuentres el correcto.
Resumen
La recopilación de datos de IA se reduce a estas preguntas y cuando tenga estos indicadores ordenados, puede estar seguro del hecho de que su modelo de IA se adaptará a sus necesidades. Simplemente no tomes decisiones apresuradas. Se necesitan años para desarrollar el modelo de IA ideal, pero solo unos minutos para recibir críticas. Evítelos utilizando nuestras pautas.
¡Buena suerte!
