Todos entendemos que el rendimiento de un módulo de inteligencia artificial (IA) depende completamente de la calidad de los conjuntos de datos proporcionados en la fase de entrenamiento. Sin embargo, generalmente se discuten a un nivel superficial. La mayoría de los recursos en línea especifican por qué la adquisición de datos de calidad es esencial para las etapas de datos de entrenamiento de IA, pero existe una brecha en términos de conocimiento que diferencia la calidad de los datos insuficientes.
Cuando profundice en los conjuntos de datos, notará toneladas de complejidades y sutilezas que a menudo se pasan por alto. Hemos decidido arrojar luz sobre estos temas menos hablados. Después de leer este artículo, tendrá una idea clara de algunos de los errores que está cometiendo durante la recopilación de datos y algunas formas en que podría optimizar la calidad de los datos de entrenamiento de IA.
Empecemos.
La anatomía de un proyecto de IA
Para los no iniciados, un proyecto de IA o ML (aprendizaje automático) es muy sistemático. Es lineal y tiene un flujo de trabajo sólido.
Para darle un ejemplo, así es como se ve en un sentido genérico:
- Prueba de concepto
- Validación de modelos y puntuación de modelos
- Desarrollo de algoritmos
- Preparación de datos de entrenamiento de IA
- Despliegue del modelo
- Entrenamiento de algoritmos
- Optimización posterior a la implementación
Las estadísticas revelan que cerca del 78% de todos los proyectos de IA se han estancado en un momento u otro antes de llegar a la etapa de implementación. Si bien existen importantes lagunas, errores lógicos o problemas de gestión de proyectos por un lado, también hay errores sutiles y errores que causan fallas masivas en los proyectos. En esta publicación, estamos a punto de explorar algunas de las sutilezas más comunes.
Sesgo de datos
El sesgo de datos es la introducción voluntaria o involuntaria de factores o elementos que sesgan desfavorablemente los resultados hacia o en contra de resultados específicos. Desafortunadamente, el sesgo es una preocupación plaga en el espacio de entrenamiento de la IA.
Si esto se siente complicado, comprenda que los sistemas de inteligencia artificial no tienen mente propia. Entonces, conceptos abstractos como ética, moral y más no existen. Son tan inteligentes o funcionales como los conceptos lógicos, matemáticos y estadísticos utilizados en su diseño. Entonces, cuando los humanos desarrollen estos tres, obviamente habrá algunos prejuicios y favoritismos incrustados.
El sesgo es un concepto que no está asociado directamente con la IA sino con todo lo demás que la rodea. Lo que significa que se deriva más de la intervención humana y podría introducirse en cualquier momento dado. Podría ser cuando se está abordando un problema para buscar soluciones probables, cuando ocurre la recopilación de datos o cuando los datos se preparan y se introducen en un módulo de IA.
¿Podemos eliminar completamente el sesgo?
Eliminar el sesgo es complicado. Una preferencia personal no es completamente en blanco y negro. Prospera en el área gris, y por eso también es subjetivo. Con prejuicios, es difícil señalar la equidad holística de cualquier tipo. Además, el sesgo también es difícil de detectar o identificar, precisamente cuando la mente se inclina involuntariamente hacia creencias, estereotipos o prácticas particulares.
Es por eso que los expertos en IA preparan sus módulos considerando posibles sesgos y eliminándolos a través de condiciones y contextos. Si se hace correctamente, la distorsión de los resultados se puede mantener al mínimo.
Calidad de los Datos
La calidad de los datos es muy genérica, pero cuando miras más a fondo, encontrarás varias capas matizadas. La calidad de los datos puede consistir en lo siguiente:
- Falta de disponibilidad del volumen estimado de datos
- Ausencia de datos relevantes y contextuales
- Ausencia de datos recientes o actualizados
- La abundancia de datos inutilizables
- Falta del tipo de datos requerido, por ejemplo, texto en lugar de imágenes y audio en lugar de videos y más
- Parcialidad
- Cláusulas que limitan la interoperabilidad de datos
- Datos mal anotados
- Clasificación de datos incorrecta
Casi el 96% de los especialistas en inteligencia artificial luchan con problemas de calidad de los datos, lo que resulta en horas adicionales de optimización de la calidad para que las máquinas puedan ofrecer resultados óptimos de manera efectiva.
Datos no estructurados
Los científicos de datos y los expertos en inteligencia artificial trabajan más con datos no estructurados que sus homólogos completos. Como resultado, se dedica una cantidad significativa de su tiempo a dar sentido a los datos no estructurados y a compilarlos en un formato que las máquinas puedan entender.
Los datos no estructurados son cualquier información que no se ajuste a un formato, modelo o estructura específicos. Es desorganizado y aleatorio. Los datos no estructurados pueden ser video, audio, imágenes, imágenes con texto, encuestas, informes, presentaciones, notas u otras formas de información. Los conocimientos más relevantes de los conjuntos de datos no estructurados deben ser identificados y anotados manualmente por un especialista. Cuando trabaja con datos no estructurados, tiene dos opciones:
- Pasas más tiempo limpiando los datos
- Acepta resultados sesgados
Falta de pymes para una anotación de datos creíble
De todos los factores que discutimos hoy, la anotación de datos creíbles es la única sutileza sobre la que tenemos un control significativo. La anotación de datos es una fase crucial en el desarrollo de la IA que dicta qué y cómo deben aprender. Los datos con anotaciones deficientes o incorrectas podrían sesgar completamente los resultados. Al mismo tiempo, los datos anotados con precisión pueden hacer que sus sistemas sean creíbles y funcionales.
Es por eso que la anotación de datos debe ser realizada por pymes y veteranos que tengan conocimientos de dominio. Por ejemplo, los datos de atención médica deben ser anotados por profesionales que tengan experiencia trabajando con datos de ese sector. Entonces, cuando el modelo se implementa en una situación que salva vidas, funciona a la altura de las expectativas. Lo mismo es cierto para los productos en bienes raíces, comercio electrónico de tecnología financiera y otros espacios de nicho.
Resumen
Todos estos factores apuntan en una dirección: no es recomendable aventurarse en el desarrollo de IA como una unidad independiente. En cambio, es un proceso colaborativo, en el que necesita que expertos de todos los campos se reúnan para implementar esa solución perfecta.
Por eso te recomendamos que te pongas en contacto con datos -- y anotación expertos como Shaip para hacer que sus productos y soluciones sean más funcionales. Somos conscientes de las sutilezas involucradas en el desarrollo de la IA y tenemos protocolos conscientes y controles de calidad para eliminarlos instantáneamente.
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