Los conjuntos de datos de referencia en IA son los conjuntos de datos más puros y de mayor calidad que puede obtener para entrenar su sistema de IA. Al ser el estándar más alto de conjuntos de datos, a los conjuntos de datos de referencia se los suele denominar "conjuntos de datos de verdad fundamental" y proporcionan un punto de referencia para los sistemas de IA.
La razón por la que el término "conjuntos de datos dorados" se hizo popular es el auge de la IA. Verá, la precisión de cualquier modelo de IA depende en gran medida de la calidad de los datos. Claro, tenemos una gran cantidad de datos, pero la mayoría de ellos son inutilizables y no se pueden utilizar para entrenar modelos de IA sin limpiarlos.
A partir de aquí, las organizaciones han comenzado a trabajar en un conjunto de datos que es súper preciso, limpio y puede considerarse el punto de referencia para entrenar sus modelos. A partir de aquí, los conjuntos de datos de oro se convirtieron en algo común.
¿Por qué los conjuntos de datos dorados son esenciales para la IA y el aprendizaje automático?
Existen muchas ventajas a la hora de utilizar un conjunto de datos de oro en IA y ML. La mayor de todas es la precisión y la fiabilidad. Los buenos datos garantizan que se entrenan modelos de alta calidad, lo que significa que pueden hacer predicciones correctas y, por lo tanto, tomar decisiones más acertadas.
Esto es posible porque un conjunto de datos de referencia puede minimizar los errores y los sesgos, lo que hace que los resultados sean más confiables. Los conjuntos de datos de referencia se utilizan para evaluar el rendimiento del modelo. Estos permiten una comparación de diferentes modelos para lograr una mayor objetividad al evaluar y comparar diferentes algoritmos y enfoques.
Un conjunto de datos de referencia se puede utilizar durante el análisis de errores. Ayuda a comprender los tipos de errores que comete un modelo y proporciona una orientación sobre las mejoras específicas.
Con el desarrollo de la IA y el ML, los gobiernos y otras autoridades relacionadas también están rehaciendo las normas y regulaciones asociadas a ellos; es muy probable que un conjunto de datos de oro se convierta en un mandato para garantizar los modelos y todos los demás resultados de la IA y el ML para el cumplimiento normativo.
Características clave de los conjuntos de datos dorados para la precisión de la IA
- Precisión: Los datos siempre deben ser precisos o estar libres de errores. Todos los datos ingresados en el conjunto de datos deben obtenerse o verificarse a partir de fuentes confiables.
- Consistencia: Los datos deben organizarse de manera que no existan posibilidades de confusión entre los modelos debido a inconsistencias. Por lo tanto, los datos deben tener una estructura y un formato uniformes.
- Lo completo: El conjunto de datos debe describir todas las áreas del dominio del problema para cubrir aspectos necesarios para un entrenamiento exhaustivo del modelo.
- Oportunidad: La información debe estar actualizada y reflejar el estado actual del dominio al que se refiere. La información antigua puede ser parcial o falsa, según el tema.
- Libre de sesgos: Al generar el conjunto de datos dorado, se deben realizar esfuerzos para eliminar o al menos reducir los sesgos que puedan sesgar las predicciones del modelo.
Guía paso a paso para crear conjuntos de datos valiosos para IA
No es tarea fácil crear un conjunto de datos de referencia. La mayoría de las veces, esto requiere el apoyo y la participación de expertos en la materia.
Debido a las dificultades para crear un conjunto de datos dorado, algunos equipos de IA tienden a utilizar el apoyo de herramientas de automatización que pueden crear un conjunto de datos dorado para una evaluación precisa y automatizada.
En algunos casos, se puede utilizar un conjunto de datos de plata generado automáticamente para guiar el desarrollo y la recuperación inicial de LLM.
Estos son los pasos principales para producir un conjunto de datos de oro sin una herramienta generativa.
Recopilación de datos
Recopilar datos de fuentes altamente confiables de diferentes geografías, etnias y grupos demográficos para garantizar la diversidad, precisión y una representación completa. Por lo tanto, los datos recopilados contribuyen a la creación de un conjunto de datos informativo e imparcial.
Limpieza de datos
Limpiar todos los errores, registros duplicados e información irrelevante. Normalizar los formatos, asegurando que los resultados sean uniformes.
Anotación y etiquetado
Se debe anotar y etiquetar con mucho cuidado. Se debe consultar a expertos en la materia para garantizar que la información sea precisa.
Validación
Debe comprobarse la precisión y confiabilidad de esta información a partir de múltiples fuentes.
Mantenimiento
Debe actualizarse periódicamente para mantener su relevancia. La validación y limpieza continuas son necesarias para mantener la calidad.
Principales desafíos en la creación de conjuntos de datos valiosos para sistemas de IA
Cuando se desea desarrollar conjuntos de datos de referencia, el proceso implica múltiples desafíos. A continuación, se enumeran algunos de los desafíos más importantes que se deben superar para desarrollar conjuntos de datos de referencia:
Muchos recursos
La creación de un conjunto de datos dorado es un proceso que consume mucho tiempo y requiere una gran cantidad de recursos, incluidos experiencia en el dominio y potencia computacional.
Dominios en evolución
Mantener el conjunto de datos puede ser un problema en dominios que evolucionan rápidamente.
Parcialidad
El conjunto de datos debe ser imparcial, lo que requiere una selección cuidadosa y un seguimiento continuo. Por ejemplo, un modelo de atención médica para la detección del cáncer de piel puede depender en gran medida de datos de hospitales de países desarrollados, lo que genera una sobrerrepresentación de pacientes blancos. Esto puede generar una subrepresentación y sesgo geográfico, lo que reduce la precisión del modelo para personas no blancas.
Privacidad de datos
El uso de datos personales requiere medidas estrictas para respetar la privacidad y cumplir con regulaciones como el RGPD y la CCPA. El cumplimiento de estas regulaciones respalda la confianza de la organización o los creadores en los interesados y elimina problemas legales y éticos. Además, las prácticas sólidas de privacidad de datos reducen la probabilidad de infracciones y uso indebido que pueden provocar efectos adversos graves para las personas y las organizaciones.
¿Cómo puede Shaip ayudarle a desarrollar conjuntos de datos dorados?
Cuando tienes un problema, acudir al experto en la materia es la decisión más eficiente que puedes tomar y cuando se trata de datos, Shaip es el experto en la materia.
Shaip puede proporcionarle conjuntos de datos de varios dominios, incluidos los de atención médica, voz y visión artificial, que son fundamentales para crear conjuntos de datos valiosos. Estos conjuntos de datos se recopilan y anotan de manera ética, por lo que no tendrá problemas legales ni de privacidad.
Como se mencionó anteriormente, para construir es necesario contar con un experto y nosotros podemos brindarle orientación experta que le ayudará durante todo el proceso de desarrollo de conjuntos de datos dorados y garantizará que estos conjuntos de datos cumplan con los estándares y regulaciones de la industria.
