Todos conocen y entienden el tremendo alcance del mercado de IA en evolución. Es por eso que las empresas de hoy están ansiosas por desarrollar sus aplicaciones en IA y aprovechar sus beneficios. Sin embargo, la mayoría de las personas no entienden la tecnología detrás de los modelos de IA. Requiere la creación de algoritmos complejos que utilizan miles de conjuntos de datos entrenados para crear una aplicación de IA exitosa.
La necesidad de utilizar los datos de entrenamiento de IA correctos para crear aplicaciones de IA aún se subestima. Los dueños de negocios a menudo consideran que desarrollar datos de capacitación de IA es un trabajo fácil. Desafortunadamente, encontrar datos de entrenamiento de IA relevantes para cualquier modelo de IA es un desafío y requiere tiempo. En general, hay 4 pasos involucrados en el proceso de adquisición y evaluación de los datos de entrenamiento de IA correctos:
Definición de los datos
Por lo general, define el tipo de datos que desea ingresar en su aplicación o modelo de IA.
Limpiar los datos
Es el proceso de eliminación de datos innecesarios y llegar a la conclusión de si se requieren más datos.
Acumulación de los datos
Estos son los datos reales que recopila de forma manual o programática para su aplicación de IA.
Etiquetado de los datos
Por último, los datos recopilados se etiquetan para que se suministren con precisión al modelo de IA durante la fase de entrenamiento.
Los datos de entrenamiento de IA son cruciales para hacer una aplicación de IA precisa y exitosa. Sin los datos de entrenamiento de calidad adecuados, el programa de IA desarrollado conducirá a resultados falsos e inexactos, lo que eventualmente conducirá al fracaso del modelo. Por lo tanto, es necesario evitar el uso de datos de mala calidad para sus programas, ya que puede conducir a
- Mayores necesidades y costes de mantenimiento.
- Resultados inexactos, lentos o irrelevantes de su modelo de IA entrenado.
- Mala credibilidad para su producto.
- Mayor desperdicio de recursos financieros.
Factores a considerar al evaluar los datos de entrenamiento
Entrenar su modelo de IA con datos incorrectos es ciertamente una mala idea. Pero, la pregunta es cómo evaluar los datos de entrenamiento de IA correctos y malos. Varios factores pueden ayudar a identificar los datos correctos e incorrectos para su aplicación de IA. Estos son algunos de esos factores:
Calidad y precisión de los datos
Ante todo, se debe dar la máxima importancia a la calidad de los datos que usaría para entrenar el modelo. El uso de datos incorrectos para entrenar el algoritmo conduce a cascadas de datos (efectos deficientes en la tubería de desarrollo) e inexactitud en los resultados. Por lo tanto, utilice siempre datos de alta calidad que puedan identificarse como- Datos recopilados, almacenados y utilizados de manera responsable.
- Datos que producen resultados precisos.
- Datos reutilizables para aplicaciones similares.
- Datos empíricos y autoexplicativos.
Representantes de los Datos
Es un hecho conocido que un conjunto de datos nunca puede ser absoluto. Sin embargo, debemos apuntar a desarrollar diversos datos de IA que puedan predecir y proporcionar resultados precisos sin esfuerzo. Por ejemplo, si se crea un modelo de IA para identificar los rostros de las personas, debe alimentarse con una cantidad sustancial de datos diversos que puedan brindar resultados precisos. Los datos deben representar todas las clasificaciones proporcionadas por los usuarios.
Diversidad y Equilibrio en los Datos
Sus conjuntos de datos deben mantener el equilibrio correcto en la cantidad de datos alimentados. Los datos proporcionados al programa deben ser diversos y recopilados de diferentes geografías, tanto de hombres como de mujeres que hablan diferentes idiomas y dialectos, que pertenecen a diferentes comunidades, niveles de ingresos, etc. No agregar datos diversos generalmente conduce a un ajuste excesivo o inadecuado de su conjunto de entrenamiento. .Significa que el modelo de IA se volverá demasiado específico o no podrá funcionar bien cuando se le proporcionen nuevos datos. Por lo tanto, siempre asegúrese de tener discusiones conceptuales con ejemplos sobre el programa con su equipo para obtener los resultados necesarios.
Relevancia para la tarea en cuestión
Por último, para obtener buenos datos de entrenamiento, asegúrese de que los datos sean relevantes para su programa de IA. Solo necesita recopilar datos que estén directa o indirectamente relacionados con su tarea en cuestión. La recopilación de datos innecesarios con poca relevancia para la aplicación puede generar ineficiencias en su aplicación.
Ante todo, se debe dar la máxima importancia a la calidad de los datos que usaría para entrenar el modelo. El uso de datos incorrectos para entrenar el algoritmo conduce a cascadas de datos (efectos deficientes en la tubería de desarrollo) e inexactitud en los resultados. Por lo tanto, utilice siempre datos de alta calidad que puedan identificarse como
Sus conjuntos de datos deben mantener el equilibrio correcto en la cantidad de datos alimentados. Los datos proporcionados al programa deben ser diversos y recopilados de diferentes geografías, tanto de hombres como de mujeres que hablan diferentes idiomas y dialectos, que pertenecen a diferentes comunidades, niveles de ingresos, etc. No agregar datos diversos generalmente conduce a un ajuste excesivo o inadecuado de su conjunto de entrenamiento. .
Por último, para obtener buenos datos de entrenamiento, asegúrese de que los datos sean relevantes para su programa de IA. Solo necesita recopilar datos que estén directa o indirectamente relacionados con su tarea en cuestión. La recopilación de datos innecesarios con poca relevancia para la aplicación puede generar ineficiencias en su aplicación.
[También lea: ¿Qué son los datos de entrenamiento en el aprendizaje automático?]
Métodos para evaluar datos de entrenamiento
Para realizar la selección de datos correcta para su programa de IA, debe evaluar los datos de entrenamiento de IA correctos. Esto se puede hacer por
- Identificación de datos de alta calidad con precisión mejorada:
Para identificar datos de buena calidad, debe asegurarse de que el contenido proporcionado sea relevante para el contexto de la aplicación. Además, debe averiguar si los datos recopilados son redundantes y válidos. Hay varias pruebas de calidad estándar por las que se pueden pasar los datos, como la prueba alfa de Cronbach, el método del conjunto de oro, etc., que pueden proporcionarle datos de buena calidad. - Aproveche las herramientas para evaluar los datos representativos y la diversidad
Como se mencionó anteriormente, la diversidad en sus datos es la clave para lograr la precisión necesaria en su modelo de datos. Existen herramientas que pueden generar proyecciones detalladas y rastrear los resultados de los datos a un nivel multidimensional. Esto lo ayuda a identificar si su modelo de IA puede distinguir entre diversos conjuntos de datos y proporcionar los resultados correctos. - Evaluar la relevancia de los datos de capacitación
Los datos de entrenamiento solo deben contener atributos que proporcionen información significativa a su modelo de IA. Para garantizar la selección correcta de datos, cree una lista de atributos esenciales que su modelo de IA debe comprender. Familiarice el modelo con esos conjuntos de datos y agregue esos conjuntos de datos específicos a su biblioteca de datos.
¿Cómo elegir los datos de entrenamiento adecuados para su modelo de IA?
Es evidente que los datos son supremos al entrenar sus modelos de IA. Hablamos al principio del blog sobre cómo encontrar los datos de entrenamiento de IA adecuados para sus programas. Echemos un vistazo a ellos:
- Definición de datos: El primer paso es definir el tipo de datos que necesita para su programa. Segrega todas las demás opciones de datos y lo dirige en una sola dirección.
- Acumulación de datos: Lo siguiente es recopilar los datos que está buscando y crear múltiples conjuntos de datos que sean relevantes para sus necesidades.
- Limpieza de datos: Luego, los datos se limpian a fondo, lo que implica prácticas como la verificación de duplicados, la eliminación de valores atípicos, la corrección de errores estructurales y la verificación de lagunas de datos faltantes.
- Etiquetado de datos: Finalmente, los datos que son útiles para su modelo de IA se etiquetan correctamente. El etiquetado reduce el riesgo de mala interpretación y proporciona una mayor precisión al modelo de entrenamiento de IA.
Aparte de estas prácticas, debe tener en cuenta algunas consideraciones cuando se trata de datos de entrenamiento limitados o sesgados. Los datos sesgados son resultados generados por IA basados en suposiciones erróneas que son falsas. Hay formas como el aumento de datos y el marcado de datos que son increíblemente útiles para reducir el sesgo. Estas técnicas están diseñadas para regularizar los datos agregando copias ligeramente modificadas de los datos existentes y mejorando la diversidad de conjuntos de datos.
[También lea: ¿Cuál es el volumen óptimo de datos de entrenamiento que necesita para un proyecto de IA??]
Conclusión
Los datos de entrenamiento de IA son el aspecto más importante de una aplicación de IA exitosa. Es por eso que se le debe dar la máxima importancia y significado al desarrollar su programa de IA. Tener los datos de entrenamiento de IA correctos garantiza que su programa pueda tomar muchas entradas diversas y aun así generar los resultados correctos. Comuníquese con nuestro equipo de Shaip para obtener información sobre los datos de capacitación de IA y crear datos de IA de alta calidad para sus programas.
