¿Qué son los datos de entrenamiento en el aprendizaje automático?
Definición, beneficios, desafíos, ejemplos y conjuntos de datos
La guía definitiva para compradores de 2024
Introducción
En el mundo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, el entrenamiento de datos es inevitable. Este es el proceso que hace que los módulos de aprendizaje automático sean precisos, eficientes y completamente funcionales. En esta publicación, exploramos en detalle qué son los datos de entrenamiento de IA, la calidad de los datos de entrenamiento, la recopilación de datos y las licencias, y más.
Se estima que, en promedio, un adulto toma decisiones sobre la vida y las cosas cotidianas basándose en aprendizajes pasados. Estos, a su vez, provienen de experiencias de vida moldeadas por situaciones y personas. En el sentido literal, las situaciones, los casos y las personas no son más que datos que se introducen en nuestras mentes. A medida que acumulamos años de datos en forma de experiencia, la mente humana tiende a tomar decisiones fluidas.
¿Qué transmite esto? Esa información es inevitable en el aprendizaje.
De forma similar a como un niño necesita una etiqueta llamada alfabeto para entender las letras A, B, C, D, una máquina también necesita entender los datos que está recibiendo.
Eso es exactamente lo que Inteligencia Artificial (AI) la formación se trata. Una máquina no es diferente a un niño que todavía tiene que aprender cosas de lo que están a punto de aprender. La máquina no sabe diferenciar entre un gato y un perro o un autobús y un automóvil porque aún no han experimentado esos elementos ni se les ha enseñado cómo son.
Entonces, para alguien que construye un automóvil autónomo, la función principal que debe agregarse es la capacidad del sistema para comprender todos los elementos cotidianos que el automóvil puede encontrar, de modo que el vehículo pueda identificarlos y tomar las decisiones de conducción adecuadas. Aquí es donde Datos de entrenamiento de IA entra en juego.
Hoy en día, los módulos de inteligencia artificial nos ofrecen muchas comodidades en forma de motores de recomendación, navegación, automatización y más. Todo eso sucede debido al entrenamiento de datos de IA que se utilizó para entrenar los algoritmos mientras se construían.
Los datos de entrenamiento de IA son un proceso fundamental en la construcción máquina de aprendizaje y algoritmos de IA. Si está desarrollando una aplicación que se basa en estos conceptos tecnológicos, debe capacitar a sus sistemas para que comprendan los elementos de datos para un procesamiento optimizado. Sin entrenamiento, su modelo de IA será ineficiente, defectuoso y potencialmente inútil.
Se estima que los científicos de datos gastan más de 80% de su tiempo en preparación y enriquecimiento de datos para entrenar modelos de aprendizaje automático.
Entonces, para aquellos de ustedes que buscan obtener fondos de capitalistas de riesgo, los emprendedores individuales que están trabajando en proyectos ambiciosos y los entusiastas de la tecnología que recién están comenzando con la IA avanzada, hemos desarrollado esta guía para ayudar a responder las preguntas más importantes sobre sus datos de entrenamiento de IA.
Aquí exploraremos qué son los datos de entrenamiento de IA, por qué son inevitables en su proceso, el volumen y la calidad de los datos que realmente necesita, y más.
¿Qué son los datos de entrenamiento de IA?
Es simple: los datos que se utilizan para entrenar un modelo de aprendizaje automático se denominan datos de entrenamiento. La anatomía de un conjunto de datos de entrenamiento implica atributos etiquetados o anotados, que permiten a los modelos detectar patrones y aprender de ellos. Los datos anotados son fundamentales en el entrenamiento de datos, ya que permiten a los modelos distinguir, comparar y correlacionar probabilidades en la fase de aprendizaje. Los datos de entrenamiento de calidad implican conjuntos de datos aprobados por humanos, donde los datos han pasado por rigurosos controles de calidad para garantizar que las anotaciones sean precisas y correctas. Cuanto más clara sea la anotación, mayor será la calidad de los datos.
¿Cómo se utilizan los datos de entrenamiento en el aprendizaje automático?
Un modelo de IA/ML es como un bebé. Hay que enseñarle todo desde cero. De forma similar a cómo le enseñamos a un niño de primaria las partes del cuerpo humano, tenemos que exponer cada aspecto de un conjunto de datos mediante anotaciones. Solo a través de esta información un modelo capta conceptos, nombres, funcionalidades y otros atributos definidos por un ser humano. Esto es crucial tanto para los modelos de aprendizaje supervisado como para los no supervisados. La criticidad aumenta a medida que el caso de uso se vuelve más específico.
¿Por qué son importantes los datos de entrenamiento de IA?
La calidad de los datos de entrenamiento de la IA se traduce directamente en la calidad de los resultados de los modelos de aprendizaje automático. Esta correlación se vuelve más crítica en sectores como la atención médica y la automoción, donde las vidas humanas están directamente en juego. Además, los datos de entrenamiento de la IA también influyen en el coeficiente de sesgo de los resultados.
Por ejemplo, un modelo que se ha entrenado con una sola clase de conjunto de muestras, digamos, de la misma demografía o personalidad humana, puede hacer que la máquina suponga que no existen diferentes tipos de probabilidades. Esto da lugar a una injusticia en el resultado, lo que podría acarrear consecuencias legales y reputacionales para las empresas. Para mitigar esto, es muy recomendable obtener datos de calidad y entrenar los modelos en base a esto.
Ejemplo: Cómo los coches autónomos utilizan los datos de entrenamiento de la IA para navegar de forma segura
Los coches autónomos utilizan cantidades ingentes de datos procedentes de sensores como cámaras, radares y lidar. Estos datos son inútiles si el sistema del coche no puede procesarlos. Por ejemplo, el coche necesita reconocer peatones, animales y baches para evitar accidentes. Debe estar entrenado para comprender estos elementos y tomar decisiones de conducción seguras.
Además, el coche debería entender los comandos hablados mediante el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Por ejemplo, si se le pide que encuentre gasolineras cercanas, debería interpretarlas y responder con precisión.
El entrenamiento de IA es crucial no sólo para los automóviles sino para cualquier sistema de IA, como las recomendaciones de Netflix, que también se basan en un procesamiento de datos similar para ofrecer sugerencias personalizadas.
Beneficios de entrenar modelos con conjuntos de datos de calidad
El entrenamiento de modelos con conjuntos de datos de alta calidad ofrece numerosas ventajas, como:
- Rendimiento mejorado del modelo con respecto a relevancia, precisión y rapidez.
- Reducción del tiempo de formación
- Se minimizó el sobreajuste y se mejoró la generalización
- Sesgo reducido
- Oportunidad para que las marcas establezcan su presencia y sentimiento positivo en el mercado y más
Desafíos de los datos de entrenamiento de IA
El entrenamiento de la IA es una tarea compleja y de gran envergadura, que implica su propio conjunto de desafíos y obstáculos. Para empezar, veamos algunos de los obstáculos más comunes:
Falta de disponibilidad de datos correctos
Los modelos de IA no se pueden entrenar con cualquier dato disponible. El conjunto de datos que se introduce en un modelo debe estar alineado con los resultados comerciales, la visión, la relevancia para las indicaciones, el dominio, la experiencia en la materia y más.
Teniendo en cuenta el volumen necesario para el entrenamiento de la IA, obtener los datos ideales puede ser complicado. La complejidad aumenta en sectores como la atención sanitaria y las finanzas, donde la confidencialidad de los datos es clave.
Parcialidad
Los seres humanos somos innatamente parciales y lo que introducimos en un modelo es lo que el modelo procesa y entrega también. Si combinamos esto con la falta de datos de calidad, los modelos pueden desarrollar
sesgo, que conduce a resultados injustos y prejuiciosos.
Sobreajuste
Esto se puede comparar con la enfermedad autoinmune de un modelo, donde su propia perfección actúa como un cuello de botella para abordar las sorpresas y la diversidad de indicaciones. Estos casos pueden provocar alucinaciones en la IA.
Cuando no sabe cómo responder a indicaciones o preguntas, no se alinea con sus conjuntos de datos de entrenamiento.
Ética y explicabilidad
Otra de las complicaciones del entrenamiento de la IA es la explicabilidad. También podemos referirnos a ella como rendición de cuentas, cuando no estamos seguros de cómo un modelo llegó a una respuesta particular en términos de racionalidad. Actualmente se están llevando a cabo conversaciones sobre cómo hacer que la toma de decisiones de la IA sea más transparente y, en el futuro, veremos más protocolos sobre XAI (IA explicable).
Comprender la diferencia entre datos de entrenamiento y de prueba
La distinción entre datos de entrenamiento y de prueba es la misma que la diferencia entre preparación y examen.
| Aspecto | Datos de muestra | Prueba de datos |
|---|---|---|
| Propósito | Enseña un modelo para aprender los conceptos previstos. | Valida qué tan bien ha aprendido el modelo |
| Función | PREPARACIÓN | Examen |
| Evaluación | No se utiliza para la evaluación del desempeño | Es fundamental para evaluar el desempeño (rapidez, relevancia, precisión, sesgo) |
| Optimización | Ayuda en el entrenamiento de modelos. | Garantiza la optimización del modelo e informa si se necesitan más datos de entrenamiento |
| Toma de decisiones de las partes interesadas | Se utiliza para construir el modelo. | Se utiliza para decidir sobre capacitación adicional o ajustes según las puntuaciones del modelo. |
Casos de uso
Aplicaciones para teléfonos inteligentes
Se ha vuelto común que las aplicaciones de teléfonos funcionen con inteligencia artificial. Cuando un modelo se entrena con datos de entrenamiento de inteligencia artificial sólidos, las aplicaciones pueden comprender mejor las preferencias y el comportamiento del usuario, predecir acciones, desbloquear teléfonos, responder mejor a los comandos de voz y más.
Retail
Las experiencias de compra de los clientes y las interacciones con los clientes potenciales se optimizan increíblemente gracias a la IA. Desde descuentos en tiempo real por abandono de carritos hasta ventas predictivas, las posibilidades son ilimitadas.
Cuidado de la Salud
El sector sanitario probablemente sea el que más se beneficie de la IA y el aprendizaje automático. Desde el acompañamiento de la investigación en el campo de la oncología y la ayuda en el descubrimiento de fármacos y los ensayos clínicos hasta la detección de anomalías en las imágenes médicas, los modelos de IA pueden entrenarse para realizar funciones específicas.
Seguridad
Con el aumento cada vez mayor de los ciberataques, la IA se puede utilizar para mitigar ataques sofisticados a través de una protección de red optimizada, detección de anomalías, seguridad de aplicaciones, reparación de códigos con errores y lagunas de seguridad, automatización del desarrollo de parches y más.
Finanzas
La IA ayuda al mundo de las finanzas a través de metodologías avanzadas de detección de fraudes, automatización de la liquidación de siniestros, uso de chatbots para realizar trámites KYC y más. Las empresas BFSI también están aprovechando la IA para fortalecer sus redes y sistemas a través de medidas óptimas de ciberseguridad.
Ventas y Marketing
La comprensión del comportamiento del usuario, la segmentación avanzada de la audiencia, la gestión de la reputación en línea y la generación de copias para redes sociales, simulaciones de campañas en redes sociales y otros beneficios son frecuentes para los profesionales de ventas y marketing.
¿Cuántos datos se necesitan para entrenar modelos de aprendizaje automático?
Dicen que el aprendizaje no tiene fin y que esta frase es ideal en el espectro de datos de entrenamiento de IA. Cuantos más datos, mejores resultados. Sin embargo, una respuesta tan vaga como esta no es suficiente para convencer a cualquiera que esté buscando lanzar una aplicación impulsada por IA. Pero la realidad es que no existe una regla general, una fórmula, un índice o una medida del volumen exacto de datos que uno necesita para entrenar sus conjuntos de datos de IA.
Un experto en aprendizaje automático revelaría cómicamente que se debe construir un algoritmo o módulo separado para deducir el volumen de datos requeridos para un proyecto. Lamentablemente, esa también es la realidad.
Ahora bien, hay una razón por la que es extremadamente difícil poner un límite al volumen de datos necesarios para el entrenamiento de IA. Esto se debe a las complejidades involucradas en el proceso de formación en sí. Un módulo de IA comprende varias capas de fragmentos interconectados y superpuestos que influyen y complementan los procesos de cada uno.
Por ejemplo, consideremos que está desarrollando una aplicación sencilla para reconocer un cocotero. Desde la perspectiva, suena bastante simple, ¿verdad? Sin embargo, desde la perspectiva de la IA, es mucho más complejo.
Al principio, la máquina está vacía. En primer lugar, no sabe qué es un árbol, y mucho menos un árbol alto, específico de la región y que da frutos tropicales. Para eso, el modelo necesita ser entrenado en qué es un árbol, cómo diferenciarse de otros objetos altos y delgados que pueden aparecer en el marco como farolas o postes eléctricos y luego pasar a enseñarle los matices de un cocotero. Una vez que el módulo de aprendizaje automático ha aprendido qué es un cocotero, se podría asumir con seguridad que sabe cómo reconocer uno.
Pero solo cuando alimente una imagen de un árbol de higuera, se dará cuenta de que el sistema ha identificado erróneamente un árbol de higuera por un cocotero. Para un sistema, cualquier cosa que sea alta con follaje agrupado es un cocotero. Para eliminar esto, el sistema necesita ahora comprender cada árbol que no sea un cocotero para identificarlo con precisión. Si este es el proceso para una aplicación unidireccional simple con un solo resultado, solo podemos imaginar las complejidades involucradas en las aplicaciones que se desarrollan para la atención médica, las finanzas y más.
Aparte de esto, lo que también influye en la cantidad de datos necesarios para La formación incluye los aspectos que se enumeran a continuación:
- Método de entrenamiento, donde las diferencias en los tipos de datos (estructurados y no estructurados) influyen en la necesidad de volúmenes de datos
- Etiquetado de datos o técnicas de anotación
- La forma en que se envían los datos a un sistema
- Cociente de tolerancia al error, que simplemente significa el porcentaje de errores que son insignificantes en su nicho o dominio
Ejemplos reales de volúmenes de formación
Aunque la cantidad de datos que necesita para entrenar sus módulos depende sobre su proyecto y los otros factores que discutimos anteriormente, un poco La inspiración o la referencia ayudarían a tener una idea extensa sobre los datos. • Requisitos.
Los siguientes son ejemplos del mundo real de la cantidad de conjuntos de datos utilizados con fines de capacitación en inteligencia artificial por parte de diversas empresas y negocios.
- Reconocimiento facial - un tamaño de muestra de más de 450,000 imágenes faciales
- Anotación de imagen - un tamaño de muestra de más de 185,000 imágenes con cerca de 650,000 objetos anotados
- Análisis de sentimiento de Facebook - un tamaño de muestra de más de 9,000 comentarios y 62,000 publicaciones
- Entrenamiento de chatbot - un tamaño de muestra de más de 200,000 preguntas con más de 2 millones de respuestas
- Aplicación de traducción - un tamaño de muestra de más de 300,000 audio o voz colección de hablantes no nativos
¿Qué pasa si no tengo suficientes datos?
En el mundo de la IA y el aprendizaje automático, el entrenamiento de datos es inevitable. Se dice con razón que no hay fin para aprender cosas nuevas y esto es cierto cuando hablamos del espectro de datos de entrenamiento de IA. Cuantos más datos, mejores resultados. Sin embargo, hay casos en los que el caso de uso que está tratando de resolver pertenece a una categoría de nicho, y obtener el conjunto de datos correcto en sí mismo es un desafío. Entonces, en este escenario, si no tiene los datos adecuados, las predicciones del modelo ML pueden no ser precisas o pueden estar sesgadas. Hay formas como el aumento de datos y el marcado de datos que pueden ayudarlo a superar las deficiencias, sin embargo, es posible que el resultado aún no sea preciso o confiable.
¿Cómo se mejora la calidad de los datos?
La calidad de los datos es directamente proporcional a la calidad de los resultados. Es por eso que los modelos de alta precisión requieren conjuntos de datos de alta calidad para el entrenamiento. Sin embargo, hay una trampa. Para un concepto que depende de la precisión y la exactitud, el concepto de calidad suele ser bastante vago.
Los datos de alta calidad suenan sólidos y creíbles, pero ¿qué significan realmente?
¿Qué es la calidad en primer lugar?
Bueno, al igual que los mismos datos que alimentamos a nuestros sistemas, la calidad también tiene muchos factores y parámetros asociados. Si se comunica con expertos en inteligencia artificial o veteranos del aprendizaje automático, es posible que compartan cualquier permutación de datos de alta calidad.
- Uniforme - datos que se obtienen de una fuente en particular o uniformidad en conjuntos de datos que se obtienen de múltiples fuentes
- Comprensiva - datos que cubren todos los escenarios posibles en los que su sistema está diseñado para trabajar
- Consistente - cada byte de datos es de naturaleza similar
- Pertinente - los datos que obtiene y alimenta son similares a sus requisitos y resultados esperados y
- Diversidad - tiene una combinación de todo tipo de datos como audio, video, imagen, texto y más
Ahora que entendemos lo que significa la calidad en la calidad de los datos, veamos rápidamente las diferentes formas en que podemos garantizar la calidad. la recopilación de datos y generación.
1. Busque datos estructurados y no estructurados. El primero es fácilmente comprensible para las máquinas porque tienen elementos anotados y metadatos. Este último, sin embargo, todavía está en bruto sin información valiosa de la que un sistema pueda hacer uso. Aquí es donde entra la anotación de datos.
2. Eliminar el sesgo es otra forma de garantizar la calidad de los datos, ya que el sistema elimina cualquier prejuicio del sistema y ofrece un resultado objetivo. El sesgo solo sesga los resultados y los hace inútiles.
3. Limpie los datos ampliamente, ya que esto aumentará invariablemente la calidad de sus resultados. Cualquier científico de datos le diría que una parte importante de su función laboral es limpiar datos. Cuando limpia sus datos, está eliminando duplicados, ruido, valores perdidos, errores estructurales, etc.
¿Qué afecta la calidad de los datos de entrenamiento?
Hay tres factores principales que pueden ayudarlo a predecir el nivel de calidad que desea para sus modelos de IA / ML. Los 3 factores clave son las personas, los procesos y la plataforma que pueden hacer o deshacer su proyecto de IA.
Plataforma: Se requiere una plataforma propietaria completa de human-in-the-loop para obtener, transcribir y anotar diversos conjuntos de datos para implementar con éxito las iniciativas de IA y ML más exigentes. La plataforma también es responsable de administrar a los trabajadores y maximizar la calidad y el rendimiento.
Gente: Para hacer que la IA piense de manera más inteligente se necesitan personas que son algunas de las mentes más inteligentes de la industria. Para escalar, necesita miles de estos profesionales en todo el mundo para transcribir, etiquetar y anotar todos los tipos de datos.
Proceso: La entrega de datos estándar de oro que sean consistentes, completos y precisos es un trabajo complejo. Pero es lo que siempre necesitará entregar, para cumplir con los más altos estándares de calidad, así como controles y puntos de control de calidad estrictos y probados.
¿De dónde obtiene los datos de entrenamiento de IA?
A diferencia de nuestra sección anterior, aquí tenemos una visión muy precisa. Para aquellos de ustedes que buscan fuentes de datos
o si está en el proceso de recopilación de videos, recopilación de imágenes, recopilación de texto y más, hay tres
avenidas principales de las que puede obtener sus datos.
Explorémoslos individualmente.
Fuentes libres
Las fuentes gratuitas son avenidas que son repositorios involuntarios de grandes volúmenes de datos. Son datos que simplemente están ahí en la superficie de forma gratuita. Algunos de los recursos gratuitos incluyen:
- Conjuntos de datos de Google, donde se publicaron más de 250 millones de conjuntos de datos en 2020
- Foros como Reddit, Quora y más, que son fuentes de datos ingeniosas. Además, las comunidades de ciencia de datos e inteligencia artificial en estos foros también podrían ayudarlo con conjuntos de datos particulares cuando se comuniquen con ellos.
- Kaggle es otra fuente gratuita donde puede encontrar recursos de aprendizaje automático además de conjuntos de datos gratuitos.
- También hemos enumerado conjuntos de datos abiertos gratuitos para que pueda comenzar a entrenar sus modelos de IA
Si bien estas avenidas son gratuitas, lo que terminaría gastando es tiempo y esfuerzo. Los datos de fuentes gratuitas están por todas partes y debe dedicar horas de trabajo a buscarlos, limpiarlos y adaptarlos a sus necesidades.
Uno de los otros consejos importantes que debe recordar es que algunos de los datos de fuentes gratuitas no se pueden utilizar también con fines comerciales. Requiere licencia de datos.
Raspado de datos
Como sugiere el nombre, la extracción de datos es el proceso de extraer datos de múltiples fuentes utilizando las herramientas adecuadas. Desde sitios web, portales públicos, perfiles, revistas, documentos y más, las herramientas pueden extraer los datos que necesita y llevarlos a su base de datos sin problemas.
Si bien esto suena como una solución ideal, la extracción de datos es legal solo cuando se trata de uso personal. Si usted es una empresa que busca extraer datos con ambiciones comerciales involucradas, se vuelve complicado e incluso ilegal. Es por eso que necesita un equipo legal para investigar los sitios web, el cumplimiento y las condiciones antes de poder recopilar los datos que necesita.
Proveedores externos
En lo que respecta a la recopilación de datos para los datos de entrenamiento de IA, la subcontratación o la búsqueda de conjuntos de datos con proveedores externos es la opción más ideal. Ellos asumen la responsabilidad de encontrar conjuntos de datos para sus requisitos mientras usted puede concentrarse en construir sus módulos. Esto se debe específicamente a las siguientes razones:
- no tienes que pasar horas buscando avenidas de datos
- No hay esfuerzos en términos de limpieza y clasificación de datos involucrados.
- obtiene conjuntos de datos de calidad que marcan con precisión todos los factores que discutimos hace algún tiempo
- puede obtener conjuntos de datos que se adapten a sus necesidades
- podría exigir el volumen de datos que necesita para su proyecto y más
- y lo más importante, también se aseguran de que su recopilación de datos y los datos en sí cumplan con las pautas regulatorias locales.
El único factor que podría resultar una deficiencia dependiendo de su escala de operaciones es que la subcontratación implica gastos. De nuevo, lo que no implica gastos.
Shaip ya es líder en servicios de recopilación de datos y tiene su propio repositorio de datos de atención médica y conjuntos de datos de voz / audio que pueden obtener licencias para sus ambiciosos proyectos de inteligencia artificial.
Conjuntos de datos abiertos: ¿usar o no usar?
Por ejemplo, existe el conjunto de datos de reseñas de productos de Amazon que presenta más de 142 millones de reseñas de usuarios de 1996 a 2014. Para las imágenes, tiene un recurso excelente como Google Open Images, donde puede obtener conjuntos de datos de más de 9 millones de imágenes. Google también tiene un ala llamada Machine Perception que ofrece cerca de 2 millones de clips de audio que tienen una duración de diez segundos.
A pesar de la disponibilidad de estos recursos (y otros), el factor importante que a menudo se pasa por alto son las condiciones que acompañan a su uso. Son públicos con seguridad, pero existe una delgada línea entre la infracción y el uso legítimo. Cada recurso viene con su propia condición y si está explorando estas opciones, le sugerimos precaución. Esto se debe a que con el pretexto de preferir las avenidas libres, podrías terminar incurriendo en juicios y gastos asociados.
Los verdaderos costos de los datos de entrenamiento de IA
Solo el dinero que gasta para obtener los datos o generar datos internamente no es lo que debe considerar. Debemos considerar elementos lineales como el tiempo y los esfuerzos dedicados al desarrollo de sistemas de IA y cost desde una perspectiva transaccional. no logra felicitar al otro.
Tiempo dedicado a la obtención de datos y a la anotación de datos
Factores como la geografía, la demografía del mercado y la competencia dentro de su nicho dificultan la disponibilidad de conjuntos de datos relevantes. El tiempo dedicado a la búsqueda manual de datos es una pérdida de tiempo en el entrenamiento de su sistema de inteligencia artificial. Una vez que logre obtener sus datos, retrasará aún más el entrenamiento al dedicar tiempo a anotar los datos para que su máquina pueda entender qué se está alimentando.
El precio de recopilar y anotar datos
Los gastos generales (recopiladores de datos internos, anotadores, mantenimiento de equipos, infraestructura tecnológica, suscripciones a herramientas SaaS, desarrollo de aplicaciones patentadas) deben calcularse mientras se obtienen datos de IA.
El costo de los datos incorrectos
Los datos incorrectos pueden costarle la moral al equipo de su empresa, su ventaja competitiva y otras consecuencias tangibles que pasan desapercibidas. Definimos datos erróneos como cualquier conjunto de datos que esté sucio, sin procesar, irrelevante, desactualizado, inexacto o lleno de errores ortográficos. Los datos incorrectos pueden estropear su modelo de IA al introducir sesgos y corromper sus algoritmos con resultados sesgados.
Gastos de gestión
Todos los costos que involucran la administración de su organización o empresa, tangibles e intangibles constituyen gastos de gestión que a menudo son los más costosos.
¿Cómo elegir la empresa de datos de capacitación en IA adecuada y cómo puede ayudarle Shaip?
Elegir el proveedor de datos de entrenamiento de IA adecuado es un aspecto fundamental para garantizar que su modelo de IA tenga un buen rendimiento en el mercado. Su función, su comprensión de su proyecto y su contribución pueden cambiar las reglas del juego para su negocio. Algunos de los factores que se deben tener en cuenta en este proceso son:
- La comprensión del dominio en el que se construirá su modelo de IA.
- cualquier proyecto similar en el que hayan trabajado anteriormente
- ¿Proporcionarían datos de formación de muestra o aceptarían una colaboración piloto?
- ¿Cómo gestionan los requisitos de datos a escala?
- ¿Cuáles son sus protocolos de garantía de calidad?
- ¿Están abiertos a ser ágiles en las operaciones?
- ¿Cómo obtienen conjuntos de datos de capacitación ética y más?
O bien, puede omitir todo esto y ponerse en contacto directamente con nosotros en Shaip. Somos uno de los principales proveedores de datos de entrenamiento de IA de primera calidad obtenidos de manera ética. Como llevamos años en la industria, entendemos los matices que implica la obtención de conjuntos de datos. Nuestros gerentes de proyectos dedicados, nuestro equipo de profesionales de control de calidad y nuestros expertos en IA garantizarán una colaboración fluida y transparente para sus visiones empresariales. Póngase en contacto con nosotros para analizar más a fondo el alcance hoy mismo.
Resumen
Eso fue todo en los datos de entrenamiento de IA. Desde comprender qué son los datos de capacitación hasta explorar los recursos gratuitos y los beneficios de la subcontratación de anotaciones de datos, los discutimos todos. Una vez más, los protocolos y las políticas todavía son inestables en este espectro y siempre le recomendamos que se ponga en contacto con expertos en datos de capacitación en inteligencia artificial como nosotros para sus necesidades.
Desde el abastecimiento, la desidentificación hasta la anotación de datos, lo ayudaremos con todas sus necesidades para que solo pueda trabajar en la construcción de su plataforma. Entendemos las complejidades involucradas en la obtención y el etiquetado de datos. Es por eso que reiteramos el hecho de que puede dejarnos las tareas difíciles y hacer uso de nuestras soluciones.
Comuníquese con nosotros para todas sus necesidades de anotación de datos hoy.
Hablemos
Preguntas más frecuentes (FAQ)
Si desea crear sistemas inteligentes, debe proporcionar información limpia, curada y procesable para facilitar el aprendizaje supervisado. La información etiquetada se denomina datos de entrenamiento de IA y comprende metadatos de mercado, algoritmos ML y cualquier cosa que ayude en la toma de decisiones.
Cada máquina impulsada por IA tiene capacidades restringidas por su lugar histórico. Esto significa que la máquina solo puede predecir el resultado deseado si ha sido entrenada previamente con conjuntos de datos comparables. Los datos de entrenamiento ayudan con el entrenamiento supervisado con un volumen directamente proporcional a la eficiencia y precisión de los modelos de IA.
Se necesitan conjuntos de datos de entrenamiento dispares para entrenar algoritmos específicos de aprendizaje automático, para ayudar a las configuraciones impulsadas por IA a tomar decisiones importantes teniendo en cuenta los contextos. Por ejemplo, si planea agregar la funcionalidad de visión por computadora a una máquina, los modelos deben capacitarse con imágenes anotadas y más conjuntos de datos de mercado. De manera similar, para la destreza de la PNL, grandes volúmenes de recopilación de voz actúan como datos de entrenamiento.
No existe un límite superior para el volumen de datos de entrenamiento necesarios para entrenar un modelo de IA competente. Cuanto mayor sea el volumen de datos, mejor será la capacidad del modelo para identificar y segregar elementos, textos y contextos.
Si bien hay muchos datos disponibles, no todos los fragmentos son adecuados para los modelos de entrenamiento. Para que un algoritmo funcione de la mejor manera, necesitaría conjuntos de datos completos, consistentes y relevantes, que se extraen de manera uniforme pero aún lo suficientemente diversos para cubrir una amplia gama de escenarios. Independientemente de los datos que planee usar, es mejor limpiar y anotar los mismos para mejorar el aprendizaje.
Si tiene un modelo de IA en particular en mente, pero los datos de entrenamiento no son suficientes, primero debe eliminar los valores atípicos, emparejar las configuraciones de transferencia y aprendizaje iterativo, restringir las funcionalidades y hacer que la configuración sea de código abierto para que los usuarios sigan agregando datos. entrenar la máquina, progresivamente, en el tiempo. Incluso puede seguir enfoques relacionados con el aumento de datos y el aprendizaje de transferencia para aprovechar al máximo los conjuntos de datos restringidos.
Los conjuntos de datos abiertos siempre se pueden utilizar para recopilar datos de entrenamiento. Sin embargo, si busca exclusividad para entrenar mejor los modelos, puede confiar en proveedores externos, fuentes gratuitas como Reddit, Kaggle y más, e incluso Data Scraping para extraer información de forma selectiva de perfiles, portales y documentos. Independientemente del enfoque, es necesario formatear, reducir y limpiar los datos adquiridos antes de usarlos.