El mercado de la IA en constante evolución presenta enormes oportunidades para las empresas interesadas en desarrollar aplicaciones basadas en IA. Sin embargo, la creación de modelos de IA exitosos requiere algoritmos complejos entrenados con conjuntos de datos de alta calidad. Tanto la selección de los datos de entrenamiento de IA adecuados como un proceso de recopilación optimizado son fundamentales para obtener resultados de IA precisos y eficaces.
Este blog combina pautas para simplificar la recopilación de datos de IA con la importancia de elegir los datos de entrenamiento adecuados, proporcionando un enfoque integral para las empresas que se esfuerzan por crear modelos de IA impactantes.
¿Por qué son importantes los datos de entrenamiento de IA?
Los datos de entrenamiento de IA son la base del éxito de cualquier aplicación de IA. Sin datos de entrenamiento de alta calidad, su modelo de IA puede generar resultados inexactos, generar mayores costos de mantenimiento, perjudicar la credibilidad de su producto y desperdiciar recursos financieros. Al invertir tiempo y esfuerzo en seleccionar y recopilar los datos adecuados, las empresas pueden garantizar que sus modelos de IA generen resultados confiables y relevantes.
Consideraciones clave al seleccionar datos de entrenamiento de IA
Relevancia
Los datos deben alinearse directamente con la función prevista del modelo de IA.
Exactitud
Contar con datos de alta calidad y sin errores es crucial para un entrenamiento confiable del modelo.
Diversity
Una amplia gama de puntos de datos ayuda a prevenir sesgos y mejora la generalización.
Volumen
Se necesitan datos suficientes para entrenar modelos robustos y precisos.
Representación
Los datos de entrenamiento deben reflejar con precisión los escenarios del mundo real que encontrará el modelo.
Calidad de anotación
Un etiquetado correcto y consistente es esencial para el aprendizaje supervisado.
Oportunidad
Utilice los datos más actualizados para mantener el modelo de IA relevante y eficaz.
Privacidad y seguridad
Velar por el cumplimiento de la normativa de protección de datos.
6 pautas sólidas para simplificar el proceso de recopilación de datos de entrenamiento de IA
¿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.
Escenarios de ejemplo:
- Asistente virtual:Datos de habla con diversos acentos, emociones, edades, idiomas, modulaciones y pronunciaciones.
- Chatbot de tecnología financiera:Datos basados en texto con una buena combinación de contextos, semántica, sarcasmo, sintaxis gramatical y puntuación.
- Sistema IoT para la salud de los equipos: Imágenes y secuencias de visión artificial, datos de texto históricos, estadísticas y líneas de tiempo.
¿Cuál es su fuente de datos?
La obtención de datos de aprendizaje automático es compleja. Esto afecta directamente los resultados que sus modelos entregarán en el futuro, por lo que es importante tener cuidado en este punto para establecer fuentes de datos y puntos de contacto bien definidos.
- Datos internos:Datos generados por su empresa y relevantes para su caso de uso.
- Recursos Gratuitos:Archivos, conjuntos de datos públicos, motores de búsqueda.
- Proveedores de datos:Empresas que obtienen y anotan datos.
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.
¿Cuánto? – ¿Volumen de datos 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, pero si realmente necesita determinar el volumen de datos que necesita, puede usar el presupuesto como factor decisivo. El presupuesto para el entrenamiento de IA es un tema completamente distinto, y ya lo hemos tratado extensamente aquí. Puede consultarlo para obtener una idea de cómo abordar y equilibrar el volumen de datos y el gasto.
Requisitos reglamentarios de recopilación de datos
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.
Manejo de sesgo de datos
El sesgo de datos puede destruir lentamente tu modelo de IA. Considéralo un veneno lento que solo se detecta con el tiempo. El sesgo surge de fuentes involuntarias y misteriosas, y puede pasar desapercibido fácilmente. Cuando tus datos de entrenamiento de IA están sesgados, tus resultados están 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.
Cómo elegir el proveedor adecuado para la recopilación de datos
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.
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Conclusión
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.
