Todos conhecem e entendem o enorme escopo do mercado de IA em evolução. É por isso que as empresas hoje estão ansiosas para desenvolver seus aplicativos em IA e colher seus benefícios. No entanto, a maioria das pessoas não entende a tecnologia por trás dos modelos de IA. Requer a criação de algoritmos complexos que usam milhares de conjuntos de dados treinados para criar um aplicativo de IA bem-sucedido.
A necessidade de usar os dados de treinamento de IA corretos para criar aplicativos de IA ainda é subestimada. Os proprietários de empresas geralmente consideram o desenvolvimento de dados de treinamento de IA como um trabalho fácil. Infelizmente, encontrar dados de treinamento de IA relevantes para qualquer modelo de IA é desafiador e requer tempo. Geralmente, existem 4 etapas envolvidas no processo de aquisição e avaliação dos dados de treinamento de IA corretos:
Definindo os dados
Geralmente define o tipo de dados que você deseja inserir em seu aplicativo ou modelo de IA.
Limpando os Dados
É o processo de remoção de dados desnecessários e chegar a uma conclusão se mais dados são necessários?
Acumulando os dados
Esses são os dados reais que você coleta manualmente ou programaticamente para seu aplicativo de IA.
Rotular os dados
Por fim, os dados coletados são rotulados para serem fornecidos com precisão ao modelo de IA durante a fase de treinamento.
Os dados de treinamento de IA são cruciais para criar um aplicativo de IA preciso e bem-sucedido. Sem os dados de treinamento de qualidade corretos, o programa de IA desenvolvido levará a resultados falsos e imprecisos, eventualmente levando à falha do modelo. Portanto, evitar o uso de dados de má qualidade para seus programas é necessário, pois pode levar a
- Maiores necessidades e custos de manutenção.
- Resultados imprecisos, lentos ou irrelevantes do seu modelo de IA treinado.
- Má credibilidade para o seu produto.
- Maior desperdício de recursos financeiros.
Fatores a serem considerados ao avaliar dados de treinamento
Treinar seu modelo de IA com dados incorretos certamente é uma má ideia. Mas, a questão é como avaliar os dados de treinamento de IA ruins e corretos. Vários fatores podem ajudar a identificar os dados certos e errados para seu aplicativo de IA. Aqui estão alguns desses fatores:
Qualidade e precisão dos dados
Acima de tudo, a qualidade dos dados que você usaria para treinar o modelo deve receber a maior importância. O uso de dados incorretos para treinar o algoritmo leva a cascatas de dados (efeitos abaixo do padrão no pipeline de desenvolvimento) e imprecisão nos resultados. Portanto, sempre use dados de alta qualidade que possam ser identificados como- Dados coletados, armazenados e usados com responsabilidade.
- Dados que produzem resultados precisos.
- Dados reutilizáveis para aplicações semelhantes.
- Dados empíricos e autoexplicativos.
Representantes dos Dados
É um fato conhecido que um conjunto de dados nunca pode ser absoluto. No entanto, devemos buscar o desenvolvimento de diversos dados de IA que possam prever sem esforço e fornecer resultados precisos. Por exemplo, se um modelo de IA é feito para identificar rostos de pessoas, ele deve ser alimentado com uma quantidade substancial de dados diversos que podem fornecer resultados precisos. Os dados devem representar todas as classificações fornecidas a ele pelos usuários.
Diversidade e Equilíbrio nos Dados
Seus conjuntos de dados devem manter o equilíbrio certo na quantidade de dados alimentados. Os dados fornecidos ao programa devem ser diversos e coletados de diferentes regiões geográficas, tanto de homens quanto mulheres falando diferentes idiomas e dialetos, que pertencem a diferentes comunidades, níveis de renda etc. .Isso significa que o modelo de IA ficará muito específico ou não terá um bom desempenho quando receber novos dados. Portanto, certifique-se sempre de ter discussões conceituais com exemplos sobre o programa com sua equipe para obter os resultados necessários.
Relevância para a tarefa em questão
Por fim, para obter bons dados de treinamento, verifique se os dados são relevantes para o seu programa de IA. Você só precisa coletar dados direta ou indiretamente relacionados à sua tarefa em mãos. A coleta de dados desnecessários com baixa relevância do aplicativo pode levar a ineficiências em seu aplicativo.
Acima de tudo, a qualidade dos dados que você usaria para treinar o modelo deve receber a maior importância. O uso de dados incorretos para treinar o algoritmo leva a cascatas de dados (efeitos abaixo do padrão no pipeline de desenvolvimento) e imprecisão nos resultados. Portanto, sempre use dados de alta qualidade que possam ser identificados como
Seus conjuntos de dados devem manter o equilíbrio certo na quantidade de dados alimentados. Os dados fornecidos ao programa devem ser diversos e coletados de diferentes regiões geográficas, tanto de homens quanto mulheres falando diferentes idiomas e dialetos, que pertencem a diferentes comunidades, níveis de renda etc. .
Por fim, para obter bons dados de treinamento, verifique se os dados são relevantes para o seu programa de IA. Você só precisa coletar dados direta ou indiretamente relacionados à sua tarefa em mãos. A coleta de dados desnecessários com baixa relevância do aplicativo pode levar a ineficiências em seu aplicativo.
[Leia também: O que são dados de treinamento no aprendizado de máquina]
Métodos para avaliar dados de treinamento
Para fazer a seleção de dados correta para seu programa de IA, você deve avaliar os dados de treinamento de IA corretos. Isso pode ser feito por
- Identificação de dados de alta qualidade com precisão aprimorada:
Para identificar dados de boa qualidade, você deve garantir que o conteúdo fornecido seja relevante para o contexto do aplicativo. Além disso, você precisa descobrir se os dados coletados são redundantes e válidos. Existem vários testes de qualidade padrão pelos quais os dados podem ser passados, como o teste alfa de Cronbach, o método gold set, etc., que podem fornecer dados de boa qualidade. - Aproveite as ferramentas para avaliar representantes de dados e diversidade
Conforme mencionado acima, a diversidade em seus dados é a chave para alcançar a precisão necessária em seu modelo de dados. Existem ferramentas que podem gerar projeções detalhadas e rastrear resultados de dados em um nível multidimensional. Isso ajuda a identificar se seu modelo de IA pode distinguir entre diversos conjuntos de dados e fornecer os resultados corretos. - Avalie a relevância dos dados de treinamento
Os dados de treinamento devem conter apenas atributos que fornecem informações significativas para seu modelo de IA. Para garantir a seleção correta de dados, crie uma lista de atributos essenciais que seu modelo de IA deve entender. Torne o modelo familiar para esses conjuntos de dados e adicione esses conjuntos de dados específicos à sua biblioteca de dados.
Como escolher os dados de treinamento certos para o seu modelo de IA?
É evidente que os dados são supremos ao treinar seus modelos de IA. Discutimos no início do blog como encontrar os dados de treinamento de IA certos para seus programas. Vamos dar uma olhada neles:
- Definição de dados: O primeiro passo é definir o tipo de dados que você precisa para o seu programa. Ele separa todas as outras opções de dados e direciona você em uma única direção.
- Acumulação de dados: O próximo passo é reunir os dados que você está procurando e criar vários conjuntos de dados relevantes para suas necessidades.
- Limpeza de dados: Em seguida, os dados são completamente limpos, o que envolve práticas como verificação de duplicatas, remoção de valores discrepantes, correção de erros estruturais e verificação de lacunas de dados ausentes.
- Rotulagem de dados: Por fim, os dados úteis para o seu modelo de IA são rotulados adequadamente. A rotulagem reduz o risco de má interpretação e fornece melhor precisão ao modelo de treinamento de IA.
Além dessas práticas, você deve considerar algumas considerações ao lidar com dados de treinamento limitados ou tendenciosos. Dados tendenciosos são saídas geradas por IA com base em suposições errôneas que são falsas. Existem maneiras como aumento de dados e marcação de dados que são incrivelmente úteis para reduzir o viés. Essas técnicas são feitas para regularizar os dados adicionando cópias ligeiramente modificadas dos dados existentes e melhorando a diversidade dos conjuntos de dados.
[Leia também: Quanto é o volume ideal de dados de treinamento que você precisa para um projeto de IA?]
Conclusão
Os dados de treinamento de IA são o aspecto mais importante de um aplicativo de IA bem-sucedido. É por isso que deve ser dada a máxima importância e importância ao desenvolver seu programa de IA. Ter os dados de treinamento de IA certos garante que seu programa possa receber muitas entradas diversas e ainda gerar os resultados certos. Entre em contato com nossa equipe Shaip para aprender sobre dados de treinamento de IA e criar dados de IA de alta qualidade para seus programas.
