O processo de coleta de dados de treinamento de IA é inevitável e desafiador. Não há como pular esta parte e chegar diretamente ao ponto em que nosso modelo começa a produzir resultados significativos (ou resultados em primeiro lugar). É sistemático e interligado.
À medida que os propósitos e casos de uso das soluções contemporâneas de IA (Inteligência Artificial) se tornam mais específicos, há uma demanda crescente por Dados de treinamento de IA. Com empresas e startups se aventurando em novos territórios e segmentos de mercado, elas começam a operar em espaços antes inexplorados. Isto faz Coleta de dados de IA tudo mais intrincado e tedioso.
Embora o caminho à frente seja definitivamente assustador, ele pode ser simplificado com uma abordagem estratégica. Com um plano bem traçado, você pode otimizar seu Coleta de dados de IA processo e torná-lo simples para todos os envolvidos. Tudo o que você precisa fazer é esclarecer suas necessidades e responder a algumas perguntas.
O que eles são? Vamos descobrir.
A Diretriz de coleta de dados de treinamento de IA por excelência
Quais dados você precisa?
Esta é a primeira pergunta que você precisa responder para compilar conjuntos de dados significativos e construir um modelo de IA recompensador. O tipo de dados que você precisa depende do problema do mundo real que você pretende resolver.
Você está desenvolvendo um assistente virtual? O tipo de dados que você precisa se resume a dados de fala que possuem um conjunto diversificado de sotaques, emoções, idades, idiomas, modulações, pronúncias e muito mais do seu público.
Se você estiver desenvolvendo um chatbot para uma solução fintech, precisará de dados baseados em texto com uma boa mistura de contextos, semântica, sarcasmo, sintaxe gramatical, pontuações e muito mais.
Às vezes, você também pode precisar de uma combinação de vários tipos de dados com base no problema que você resolve e como você o resolve. Por exemplo, um modelo de IA para um sistema de IoT que rastreia a integridade do equipamento exigiria imagens e filmagens de visão computacional para detectar mau funcionamento e usar dados históricos, como texto, estatísticas e cronogramas para processá-los juntos e prever resultados com precisão.
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Qual é a sua fonte de dados?
Fonte de dados de ML é complicado e complicado. Isso afeta diretamente os resultados que seus modelos fornecerão no futuro e é preciso ter cuidado neste momento para estabelecer fontes de dados e pontos de contato bem definidos.
Para começar com o fornecimento de dados, você pode procurar pontos de contato de geração de dados internos. Essas fontes de dados são definidas por sua empresa e para sua empresa. Ou seja, eles são relevantes para o seu caso de uso.
Se você não tiver um recurso interno ou precisar de fontes de dados adicionais, poderá conferir recursos gratuitos, como arquivos, conjuntos de dados públicos, mecanismos de pesquisa e muito mais. Além dessas fontes, você também tem fornecedores de dados, que podem obter os dados necessários e entregá-los completamente anotados.
Ao decidir sobre sua fonte de dados, considere o fato de que você precisaria de volumes após volumes de dados a longo prazo e a maioria dos conjuntos de dados não são estruturados, são brutos e estão em todo lugar.
Para evitar esses problemas, a maioria das empresas geralmente obtém seus conjuntos de dados de fornecedores, que entregam arquivos prontos para máquina que são rotulados com precisão por PMEs específicas do setor.
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Quanto? – Volume de dados que você precisa?
Vamos estender um pouco mais o último ponteiro. Seu modelo de IA será otimizado para resultados precisos somente quando for treinado de forma consistente com mais volume de conjuntos de dados contextuais. Isso significa que você precisará de um grande volume de dados. No que diz respeito aos dados de treinamento de IA, não existem dados demais.
Portanto, não há limite, mas se você realmente precisa decidir sobre o volume de dados de que precisa, pode usar o orçamento como um fator decisivo. O orçamento de treinamento de IA é um jogo completamente diferente e cobrimos extensivamente o tópico aqui. Você pode conferir e ter uma ideia de como abordar e equilibrar o volume de dados e as despesas.
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Requisitos Regulamentares de Coleta de Dados
Ética e bom senso ditam o fato de que a fonte de dados deve ser de fontes limpas. Isso é mais crítico quando você está desenvolvendo um modelo de IA com dados de saúde, dados de fintech e outros dados confidenciais. Depois de obter seus conjuntos de dados, implemente protocolos regulatórios e conformidades, como RGPD, padrões HIPAA e outros padrões relevantes para garantir que seus dados estejam limpos e desprovidos de legalidades.Se você estiver obtendo seus dados de fornecedores, procure também conformidades semelhantes. Em nenhum momento as informações confidenciais de um cliente ou usuário devem ser comprometidas. Os dados devem ser desidentificados antes de serem alimentados em modelos de aprendizado de máquina.
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Lidando com viés de dados
O viés de dados pode matar lentamente seu modelo de IA. Considere isso um veneno lento que só é detectado com o tempo. O viés se infiltra de fontes involuntárias e misteriosas e pode facilmente ignorar o radar. Quando seu Dados de treinamento de IA é tendencioso, seus resultados são distorcidos e muitas vezes são unilaterais.
Para evitar tais casos, certifique-se de que os dados coletados sejam os mais diversos possíveis. Por exemplo, se você estiver coletando conjuntos de dados de fala, inclua conjuntos de dados de várias etnias, gêneros, faixas etárias, culturas, sotaques e muito mais para acomodar os diversos tipos de pessoas que acabariam usando seus serviços. Quanto mais ricos e diversificados seus dados, menos tendenciosos eles serão.
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Escolhendo o fornecedor certo de coleta de dados
Depois de optar por terceirizar sua coleta de dados, primeiro você precisa decidir quem terceirizar. O fornecedor certo de coleta de dados tem um portfólio sólido, um processo de colaboração transparente e oferece serviços escaláveis. O ajuste perfeito também é aquele que fornece dados de treinamento de IA eticamente e garante que todas as conformidades sejam cumpridas. Um processo demorado pode acabar prolongando seu processo de desenvolvimento de IA se você optar por colaborar com o fornecedor errado.
Portanto, observe seus trabalhos anteriores, verifique se eles trabalharam no setor ou segmento de mercado em que você vai se aventurar, avalie seu compromisso e receba amostras pagas para descobrir se o fornecedor é um parceiro ideal para suas ambições de IA. Repita o processo até encontrar o correto.
Ética e bom senso ditam o fato de que a fonte de dados deve ser de fontes limpas. Isso é mais crítico quando você está desenvolvendo um modelo de IA com dados de saúde, dados de fintech e outros dados confidenciais. Depois de obter seus conjuntos de dados, implemente protocolos regulatórios e conformidades, como Resumindo
A coleta de dados de IA se resume a essas perguntas e, quando você classifica esses indicadores, pode ter certeza de que seu modelo de IA se moldará da maneira que você deseja. Só não tome decisões precipitadas. Leva anos para desenvolver o modelo ideal de IA, mas apenas alguns minutos para obter críticas sobre ele. Evite-os usando nossas diretrizes.
Boa sorte!
