Los modelos inteligentes de IA y ML están en todas partes, ya sea
- Modelos sanitarios predictivos para el diagnóstico proactivo
- Vehículos autónomos con mantenimiento de carril, estacionamiento en reversa y otras funciones integradas
- Chatbots inteligentes que conocen el contenido, el contexto y la intención
Pero, ¿qué hace que estos modelos sean precisos, altamente automatizados e increíblemente específicos?
Datos, datos y más datos.
Para que los datos tengan sentido para un modelo de IA, debe tener en cuenta los siguientes factores:
- Se encuentran disponibles fragmentos masivos de datos sin procesar
- Los bloques de datos son multivariados y diversos.
- Los datos sin etiquetar son como el ruido para las máquinas inteligentes
Solución: Anotación de datos (proceso de etiquetado de datos para crear conjuntos de datos relevantes y específicos del caso de uso)
Adquisición de datos de entrenamiento de IA para modelos de ML
Los recopiladores de datos de IA creíbles se centran en múltiples aspectos antes de iniciar la captura y extracción de datos a través de las vías. Éstas incluyen:
- Centrarse en la preparación de múltiples conjuntos de datos
- Mantener bajo control el presupuesto de recopilación y anotación de datos
- Adquisición de datos relevantes del modelo
- Trabajar solo con agregadores de conjuntos de datos creíbles
- Identificar los objetivos de la organización de antemano
- Trabajando junto con algoritmos adecuados
- Aprendizaje supervisado o no supervisado
Principales opciones para la adquisición de datos que se adhieren a los aspectos mencionados:
- Fuentes gratuitas: Incluye foros abiertos como Quora y Reddit y agregadores abiertos como Kaggle OpenML, Google Datasets y más
- Fuentes internas: Datos extraídos de plataformas CRM y ERP
- Fuentes pagadas: Incluye proveedores externos y el uso de herramientas de raspado de datos
Punto a tener en cuenta: Perciba conjuntos de datos abiertos con una pizca de sal.
Factores de presupuesto
Planificación del presupuesto de nuestra iniciativa de recopilación de datos de IA. Antes de que puedas, toma en consideración los siguientes aspectos y preguntas:
- Naturaleza del producto que necesita ser desarrollado.
- ¿El modelo admite el aprendizaje por refuerzo?
- ¿Se admite el aprendizaje profundo?
- ¿Es PNL, visión artificial o ambas?
- ¿Cuáles son sus plataformas y recursos para etiquetar los datos?
Según el análisis, estos son los factores que pueden y deben ayudarlo a administrar el precio de la campaña:
- Volumen de datos: Dependencias: tamaño del proyecto, preferencias hacia conjuntos de datos de entrenamiento y prueba, la complejidad del sistema, tipo de tecnología de IA a la que se adhiere y énfasis en la extracción de características o la falta de ella.
- Estrategia para colocar precios: Dependencias: competencia del proveedor de servicios, calidad de los datos y complejidad del modelo en la imagen
- Metodologías de abastecimiento: Dependencias: Complejidad y tamaño del modelo, mano de obra contratada, contractual o interna que obtiene los datos y elección de la fuente, con opciones de fuentes abiertas, públicas, pagas e internas.
¿Cómo medir la calidad de los datos?
Para asegurarse de que los datos que ingresan al sistema sean de alta calidad o no, asegúrese de que cumplan con los siguientes parámetros:
- Destinado a casos de uso y algoritmos específicos
- Ayuda a que el modelo sea más inteligente.
- Acelera la toma de decisiones
- Representa una construcción en tiempo real.
Según los aspectos mencionados, estas son las características que desea que tengan sus conjuntos de datos:
- Uniformidad: Incluso si los fragmentos de datos provienen de múltiples vías, deben examinarse de manera uniforme, según el modelo. Por ejemplo, un conjunto de datos de video anotado bien experimentado no sería uniforme si se combina con conjuntos de datos de audio que solo están destinados a modelos de NLP como chatbots y asistentes de voz.
- Consistencia: Los conjuntos de datos deben ser consistentes si quieren ser calificados como de alta calidad. Esto significa que cada unidad de datos debe apuntar a una toma de decisiones más rápida para el modelo, como un factor complementario a cualquier otra unidad.
- Integralidad: Planifique todos los aspectos y características del modelo y asegúrese de que los conjuntos de datos de origen cubran todas las bases. Por ejemplo, los datos relevantes para la PNL deben cumplir con los requisitos semánticos, sintácticos e incluso contextuales.
- Pertinencia: Si tiene algunos resultados en mente, asegúrese de que los datos sean uniformes y relevantes, lo que permite que los algoritmos de IA puedan procesarlos con facilidad.
- Diversificado: ¿Suena contradictorio con el cociente de 'Uniformidad'? No exactamente porque los conjuntos de datos diversificados son importantes si desea entrenar el modelo de manera integral. Si bien esto podría aumentar el presupuesto, el modelo se vuelve mucho más inteligente y perceptivo.
Beneficios de incorporar un proveedor de servicios de datos de capacitación de IA de extremo a extremo
Antes de enumerar los beneficios, estos son los aspectos que determinan la calidad general de los datos:
- plataforma utilizada
- Personas involucradas
- Proceso seguido
Y con un proveedor de servicios de extremo a extremo experimentado en juego, obtiene acceso a la mejor plataforma, a las personas más experimentadas y a los procesos probados que realmente lo ayudan a entrenar el modelo a la perfección.
Para detalles, estos son algunos de los beneficios más seleccionados que merecen una mirada adicional:
- Pertinencia: Los proveedores de servicios de extremo a extremo tienen la experiencia suficiente para proporcionar solo conjuntos de datos específicos de modelos y algoritmos. Además, también tienen en cuenta la complejidad del sistema, la demografía y la segmentación del mercado.
- Diversidad: Ciertos modelos requieren camiones llenos de conjuntos de datos relevantes para poder tomar decisiones con precisión. Por ejemplo, los coches autónomos. Los proveedores de servicios experimentados de extremo a extremo tienen en cuenta la necesidad de diversidad al obtener incluso conjuntos de datos centrados en el proveedor. En pocas palabras, todo lo que pueda tener sentido para los modelos y algoritmos está disponible.
- Datos curados: Lo mejor de los proveedores de servicios experimentados es que siguen un enfoque gradual para la creación de conjuntos de datos. Etiquetan fragmentos relevantes con atributos para que los anotadores les den sentido.
- Anotación de gama alta: Los proveedores de servicios experimentados implementan expertos en la materia relevantes para anotar grandes cantidades de datos a la perfección.
- Desidentificación según las pautas: Las regulaciones de seguridad de datos pueden hacer o deshacer su campaña de capacitación en IA. Sin embargo, los proveedores de servicios de extremo a extremo se encargan de todos los problemas de cumplimiento, relevantes para GDPR, HIPAA y otras autoridades, y le permiten concentrarse completamente en el desarrollo del proyecto.
- Sesgo cero: A diferencia de los recopiladores, limpiadores y anotadores de datos internos, los proveedores de servicios confiables enfatizan la eliminación del sesgo de IA de los modelos para obtener resultados más objetivos e inferencias precisas.
Elección del proveedor de recopilación de datos adecuado
Cada campaña de capacitación en IA comienza con la recopilación de datos. O bien, se puede decir que su proyecto de IA a menudo es tan impactante como la calidad de los datos que se presentan.
Por lo tanto, es recomendable contratar al proveedor de recopilación de datos adecuado para el trabajo, que cumpla con las siguientes pautas:
- Novedad o Singularidad
- entregas oportunas
- Exactitud
- Integridad
- Consistencia
Y estos son los factores que debe verificar como organización para concentrarse en la elección correcta:
- Pida un conjunto de datos de muestra
- Verifique las consultas relevantes para el cumplimiento
- Comprender más sobre sus procesos de recopilación y abastecimiento de datos.
- Verifique su postura y enfoque para eliminar el sesgo
- Asegúrese de que su fuerza laboral y las capacidades específicas de la plataforma sean escalables, en caso de que desee realizar desarrollos progresivos en el proyecto, a lo largo del tiempo.
