Recopilación de datos mediante inteligencia artificial: todo lo que necesita saber
Los modelos de IA y ML inteligentes están transformando las industrias, desde la atención médica predictiva hasta los vehículos autónomos y los chatbots inteligentes. Pero, ¿qué impulsa a estos poderosos modelos? Los datos. Datos de alta calidad y en gran cantidad. Esta guía proporciona una descripción general completa de la recopilación de datos para IA, que cubre todo lo que un principiante necesita saber.
¿Qué es la recopilación de datos para la IA?
La recopilación de datos para la IA implica reunir y preparar los datos sin procesar necesarios para entrenar los modelos de aprendizaje automático. Estos datos pueden adoptar diversas formas, como texto, imágenes, audio y vídeo. Para que el entrenamiento de la IA sea eficaz, los datos recopilados deben ser:
- Masivo: Generalmente se requieren grandes conjuntos de datos para entrenar modelos de IA robustos.
- Varios Los datos deben representar la variabilidad del mundo real que encontrará el modelo.
- Etiquetado: Para el aprendizaje supervisado, los datos deben etiquetarse con las respuestas correctas para guiar el aprendizaje del modelo.
Solución: Recopilación de datos (recopilación de grandes cantidades de datos para entrenar modelos de aprendizaje automático).
Adquisición de datos de entrenamiento de IA para modelos de ML
Una recopilación de datos eficaz implica una planificación y una ejecución cuidadosas. Las consideraciones clave incluyen:
- Definición de objetivos: Identifique claramente los objetivos de su proyecto de IA antes de comenzar la recopilación de datos.
- Preparación del conjunto de datos: Planifique para múltiples conjuntos de datos (entrenamiento, validación, pruebas).
Gestión del presupuesto: establecer un presupuesto realista para la recopilación y anotación de datos. - Relevancia de los datos: Asegúrese de que los datos recopilados sean relevantes para el modelo de IA específico y su caso de uso previsto.
- Compatibilidad de algoritmos: Considere los algoritmos que utilizará y sus requisitos de datos.
- Enfoque de aprendizaje: Determina si utilizarás aprendizaje supervisado, no supervisado o de refuerzo.
Métodos de recopilación de datos
Se pueden utilizar varios métodos para adquirir datos de entrenamiento:
- Fuentes gratuitas: Conjuntos de datos disponibles públicamente (por ejemplo, Kaggle, Google Datasets, OpenML), foros abiertos (por ejemplo, Reddit, Quora). Note:Evaluar cuidadosamente la calidad y relevancia de los conjuntos de datos gratuitos.
- Fuentes internas: Datos de dentro de su organización (por ejemplo, CRM, sistemas ERP).
- Fuentes pagadas: Proveedores de datos de terceros, herramientas de extracción de datos.
Presupuesto para la recopilación de datos
La elaboración del presupuesto para la recopilación de datos requiere tener en cuenta varios factores:
- Alcance del proyecto: Tamaño, complejidad, tipo de tecnología de IA (por ejemplo, aprendizaje profundo, PNL, visión artificial).
- Volumen de datos: La cantidad de datos necesarios depende de la complejidad del proyecto y de los requisitos del modelo.
- Estrategia para colocar precios: Los precios de los proveedores varían según la calidad de los datos, la complejidad y la experiencia del proveedor.
- Método de abastecimiento: Los costos variarán dependiendo de si los datos provienen de fuentes internas, gratuitas o de proveedores pagos.
¿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 un caso de uso específico
- 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.
- Precisión: Los datos deben estar libres de errores e inconsistencias.
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:
- Calidad de los datos: Solicitar conjuntos de datos de muestra para evaluar la calidad.
- Compliance: Verificar el cumplimiento de las regulaciones de privacidad de datos pertinentes.
- Transparencia del proceso: Comprender sus procesos de recopilación y anotación de datos.
- Mitigación de sesgos: IInfórmese sobre su enfoque para abordar el sesgo.
- Escalabilidad: Asegúrese de que sus capacidades puedan escalar con el crecimiento de su proyecto.
¿Listo Para Comenzar?
La recopilación de datos es la base de cualquier proyecto de IA exitoso. Si comprende las consideraciones clave y las mejores prácticas descritas en esta guía, podrá adquirir y preparar eficazmente los datos necesarios para crear modelos de IA potentes e impactantes. Comuníquese con nosotros hoy mismo para obtener más información sobre nuestros servicios de recopilación de datos.
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