O que são dados de treinamento no aprendizado de máquina:
Definição, benefícios, desafios, exemplo e conjuntos de dados
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Introdução
No mundo da inteligência artificial e do aprendizado de máquina, o treinamento de dados é inevitável. Este é o processo que torna os módulos de aprendizado de máquina precisos, eficientes e totalmente funcionais. Neste post, exploramos em detalhes o que são dados de treinamento de IA, qualidade de dados de treinamento, coleta e licenciamento de dados e muito mais.
Estima-se que, em média, o adulto toma decisões sobre a vida e as coisas cotidianas com base no aprendizado passado. Estas, por sua vez, vêm de experiências de vida moldadas por situações e pessoas. No sentido literal, situações, instâncias e pessoas nada mais são do que dados que são alimentados em nossas mentes. À medida que acumulamos anos de dados na forma de experiência, a mente humana tende a tomar decisões ininterruptas.
O que isso transmite? Esses dados são inevitáveis no aprendizado.
Assim como uma criança precisa de um rótulo chamado alfabeto para entender as letras A, B, C, D, uma máquina também precisa entender os dados que está recebendo.
Isso é exatamente o que Artificial Intelligence (AI) treinamento é tudo. Uma máquina não é diferente de uma criança que ainda precisa aprender coisas com o que está prestes a ser ensinado. A máquina não sabe diferenciar entre um gato e um cachorro ou um ônibus e um carro porque eles ainda não experimentaram esses itens ou aprenderam como eles se parecem.
Assim, para alguém que constrói um carro autônomo, a principal função que precisa ser adicionada é a capacidade do sistema de entender todos os elementos cotidianos que o carro pode encontrar, para que o veículo possa identificá-los e tomar as decisões de direção apropriadas. Este é o lugar onde Dados de treinamento de IA entra em jogo.
Hoje, os módulos de inteligência artificial nos oferecem muitas conveniências na forma de mecanismos de recomendação, navegação, automação e muito mais. Tudo isso acontece devido ao treinamento de dados de IA que foi usado para treinar os algoritmos enquanto eles eram construídos.
Os dados de treinamento de IA são um processo fundamental na construção aprendizado de máquina e algoritmos de IA. Se você estiver desenvolvendo um aplicativo baseado nesses conceitos de tecnologia, precisará treinar seus sistemas para entender os elementos de dados para processamento otimizado. Sem treinamento, seu modelo de IA será ineficiente, falho e potencialmente inútil.
Estima-se que os Cientistas de Dados gastem mais de 80% do tempo em Preparação e Enriquecimento de Dados para treinar modelos de ML.
Portanto, para aqueles que desejam obter financiamento de capitalistas de risco, empreendedores autônomos que estão trabalhando em projetos ambiciosos e entusiastas de tecnologia que estão apenas começando com IA avançada, desenvolvemos este guia para ajudar a responder às perguntas mais importantes sobre seus dados de treinamento de IA.
Aqui vamos explorar o que são dados de treinamento de IA, por que são inevitáveis em seu processo, o volume e a qualidade dos dados que você realmente precisa e muito mais.
O que são dados de treinamento de IA?
É simples – os dados usados para treinar um modelo de aprendizado de máquina são chamados de dados de treinamento. A anatomia de um conjunto de dados de treinamento envolve atributos rotulados ou anotados, que permitem que os modelos detectem e aprendam com padrões. Dados anotados são essenciais no treinamento de dados, pois permitem que os modelos distingam, comparem e correlacionem probabilidades na fase de aprendizado. Dados de treinamento de qualidade envolvem conjuntos de dados aprovados por humanos, onde os dados passaram por rigorosas verificações de qualidade para garantir que as anotações sejam precisas e corretas. Quanto mais clara a anotação, maior a qualidade dos dados.
Como os dados de treinamento são usados no aprendizado de máquina?
Um modelo de IA/ML é como uma criança. Ele precisa aprender tudo do zero. Semelhante a como ensinamos a uma criança do ensino fundamental as partes de um corpo humano, temos que expor cada aspecto de um conjunto de dados por meio de anotações. É somente por meio dessas informações que um modelo capta conceitos, nomes, funcionalidades e outros atributos conforme definidos por um humano. Isso é crucial para modelos de aprendizado supervisionados e não supervisionados. A criticidade aumenta à medida que o caso de uso se torna mais específico.
Por que os dados de treinamento de IA são importantes?
A qualidade dos dados de treinamento de IA se traduz diretamente na qualidade da saída dos modelos de aprendizado de máquina. Essa correlação se torna mais crítica em setores como saúde e automotivo, onde vidas humanas estão diretamente em jogo. Além disso, os dados de treinamento de IA também influenciam o quociente de viés das saídas.
Por exemplo, um modelo que foi treinado com apenas uma classe de conjunto de amostra, digamos, da mesma demografia ou persona humana, pode frequentemente levar a máquina a assumir que não existem tipos diferentes de probabilidades. Isso dá origem a injustiça na saída, o que pode eventualmente trazer consequências legais e de reputação para as empresas. Para mitigar isso, é altamente recomendável obter dados de qualidade e modelos de treinamento sobre isso.
Exemplo: como carros autônomos usam dados de treinamento de IA para navegar com segurança
Carros autônomos usam grandes quantidades de dados de sensores como câmeras, RADAR e LIDAR. Esses dados são inúteis se o sistema do carro não puder processá-los. Por exemplo, o carro precisa reconhecer pedestres, animais e buracos para evitar acidentes. Ele deve ser treinado para entender esses elementos e tomar decisões de direção seguras.
Além disso, o carro deve entender comandos falados usando Processamento de Linguagem Natural (PNL). Por exemplo, se for solicitado a encontrar postos de gasolina próximos, ele deve interpretar e responder com precisão.
O treinamento de IA é crucial não apenas para carros, mas para qualquer sistema de IA, como as recomendações da Netflix, que também dependem de processamento de dados semelhante para oferecer sugestões personalizadas.
Benefícios do treinamento de modelos com conjuntos de dados de qualidade
O treinamento de modelos com conjuntos de dados de alta qualidade oferece inúmeras vantagens, como:
- Melhor desempenho do modelo em relação à relevância, precisão e rapidez
- Tempo de treinamento reduzido
- Ajuste excessivo minimizado e generalização aprimorada
- Viés reduzido
- Oportunidade para as marcas estabelecerem sua presença e sentimento positivo no mercado e muito mais
Desafios dos dados de treinamento de IA
O treinamento de IA é um empreendimento sofisticado e massivo, que envolve seu próprio conjunto de desafios e gargalos. Para começar, vamos dar uma olhada em alguns dos obstáculos mais comuns:
Falta de disponibilidade de dados corretos
Modelos de IA não podem ser treinados em nenhum dado disponível. O conjunto de dados alimentado em um modelo deve se alinhar com resultados de negócios, visão, relevância para prompts, domínio, expertise no assunto e mais.
Considerando o volume necessário para treinamento de IA, obter dados ideais pode ser complicado. A complexidade aumenta em setores como saúde e finanças, onde a sensibilidade dos dados é essencial.
Viés
Os humanos são inatamente tendenciosos e o que alimentamos em um modelo é o que o modelo processa e entrega também. Combinando isso com a falta de dados de qualidade, os modelos podem desenvolver
preconceito, levando a resultados injustos e preconceituosos.
Sobre ajuste
Isso pode ser comparado à doença autoimune de um modelo, onde sua própria perfeição atua como um gargalo para lidar com surpresas e diversidade em prompts. Tais casos podem levar a alucinações de IA,
quando não sabe como responder a solicitações ou perguntas, ele não se alinha aos seus conjuntos de dados de treinamento.
Ética e explicabilidade
Uma das outras complicações com o treinamento de IA é a explicabilidade. Também podemos nos referir a isso como accountability, onde não temos certeza de como um modelo chegou a uma resposta específica em termos de racionalidade. Conversas sobre tornar a tomada de decisão de IA mais transparente estão acontecendo atualmente e, daqui para frente, testemunharemos mais protocolos em XAI (IA explicável).
Compreendendo a diferença entre dados de treinamento e teste
A distinção entre dados de treinamento e teste é a mesma que a diferença entre preparação e exame.
| Aspecto | Dados de treinamento | Dados de teste |
|---|---|---|
| Propósito | Ensina um modelo a aprender os conceitos pretendidos | Valida o quão bem o modelo aprendeu |
| Tipo | PREPARAÇÃO | Exame |
| Avaliação | Não usado para avaliação de desempenho | Crítico para avaliar o desempenho (prontidão, relevância, precisão, viés) |
| Operacional | Ajuda no treinamento do modelo | Garante a otimização do modelo e informa se mais dados de treinamento são necessários |
| Tomada de decisão das partes interessadas | Usado para construir o modelo | Usado para decidir sobre treinamento adicional ou ajustes com base nas pontuações do modelo |
Casos de uso
Aplicativos para smartphones
Tornou-se comum que aplicativos de telefone sejam alimentados por IA. Quando um modelo é treinado com dados de treinamento de IA sólidos, os aplicativos podem entender melhor as preferências e o comportamento do usuário, prever ações, desbloquear telefones, responder melhor a comandos de voz e muito mais.
Distribuir
Experiências de compras de clientes e engajamentos com leads são incrivelmente otimizados por meio de IA. De descontos em tempo real em abandonos de carrinho a vendas preditivas, as possibilidades são ilimitadas.
Assistência médica
A assistência médica provavelmente se beneficia mais da IA e do ML. Desde acompanhar pesquisas no campo da oncologia e auxiliar na descoberta de medicamentos e ensaios clínicos até detectar anomalias em imagens médicas, os modelos de IA podem ser treinados para executar funções de nicho.
Segurança
Com o aumento crescente de ataques cibernéticos, a IA pode ser usada para mitigar ataques sofisticados por meio de proteção de rede otimizada, detecção de anomalias, segurança de aplicativos, correção de códigos com bugs e brechas de segurança, automatização do desenvolvimento de patches e muito mais.
Financeira
A IA ajuda o mundo das finanças por meio de metodologias avançadas de detecção de fraudes, automatizando a liquidação de reivindicações, uso de chatbots para conduzir formalidades KYC e muito mais. As empresas BFSI também estão alavancando a IA para fortalecer suas redes e sistemas por meio de medidas de segurança cibernética ideais.
Sales & Marketing
Entender o comportamento do usuário, segmentação avançada de público, gerenciamento de reputação online e geração de cópias para mídias sociais, simulações de campanhas em mídias sociais e outros benefícios são essenciais para profissionais de vendas e marketing.
Quantos dados são necessários para treinar modelos de ML?
Eles dizem que não há fim para o aprendizado e essa frase é ideal no espectro de dados de treinamento de IA. Quanto mais dados, melhores os resultados. No entanto, uma resposta tão vaga quanto essa não é suficiente para convencer quem deseja lançar um aplicativo com inteligência artificial. Mas a realidade é que não existe uma regra geral, uma fórmula, um índice ou uma medida do volume exato de dados necessários para treinar seus conjuntos de dados de IA.
Um especialista em aprendizado de máquina revelaria comicamente que um algoritmo ou módulo separado deve ser construído para deduzir o volume de dados necessários para um projeto. Essa é, infelizmente, a realidade também.
Agora, há uma razão pela qual é extremamente difícil limitar o volume de dados necessários para o treinamento de IA. Isso se deve às complexidades envolvidas no próprio processo de treinamento. Um módulo de IA compreende várias camadas de fragmentos interconectados e sobrepostos que influenciam e complementam os processos uns dos outros.
Por exemplo, vamos considerar que você está desenvolvendo um aplicativo simples para reconhecer um coqueiro. Do ponto de vista, parece bastante simples, certo? Do ponto de vista da IA, no entanto, é muito mais complexo.
No início, a máquina está vazia. Ele não sabe o que é uma árvore em primeiro lugar, muito menos uma árvore frutífera tropical alta, específica da região. Para isso, a modelo precisa ser treinada sobre o que é uma árvore, como diferenciar de outros objetos altos e esbeltos que podem aparecer em molduras como postes de luz ou postes de eletricidade e depois passar a ensiná-la as nuances de um coqueiro. Uma vez que o módulo de aprendizado de máquina tenha aprendido o que é um coqueiro, pode-se presumir com segurança que ele sabe como reconhecê-lo.
Mas somente quando você alimenta uma imagem de uma figueira, você perceberia que o sistema identificou erroneamente uma figueira para um coqueiro. Para um sistema, qualquer coisa que seja alta com folhagem agrupada é um coqueiro. Para eliminar isso, o sistema precisa agora entender cada árvore que não é um coqueiro para identificar com precisão. Se este é o processo para um aplicativo unidirecional simples com apenas um resultado, podemos imaginar as complexidades envolvidas em aplicativos desenvolvidos para saúde, finanças e muito mais.
Além disso, o que também influencia a quantidade de dados necessários para treinamento inclui aspectos listados abaixo:
- Método de treinamento, onde as diferenças nos tipos de dados (estruturados e não estruturados) influenciam a necessidade de volumes de dados
- Rotulagem de dados ou técnicas de anotação
- A maneira como os dados são alimentados em um sistema
- Quociente de tolerância a erros, que significa simplesmente a porcentagem de erros insignificantes em seu nicho ou domínio
Exemplos do mundo real de volumes de treinamento
Embora a quantidade de dados que você precisa para treinar seus módulos dependa em seu projeto e os outros fatores que discutimos anteriormente, um pouco inspiração ou referência ajudaria a obter uma ideia abrangente sobre dados .
Veja a seguir exemplos do mundo real da quantidade de conjuntos de dados usados para fins de treinamento de IA por diversas empresas e negócios.
- O reconhecimento facial – um tamanho de amostra de mais de 450,000 imagens faciais
- Anotação de imagem – um tamanho de amostra de mais de 185,000 imagens com perto de 650,000 objetos anotados
- Análise de sentimento do Facebook – um tamanho de amostra de mais de 9,000 comentários e 62,000 postagens
- Treinamento de chatbot – um tamanho de amostra de mais de 200,000 perguntas com mais de 2 milhões de respostas
- Aplicativo de tradução – um tamanho de amostra de mais de 300,000 áudio ou fala coleção de falantes não nativos
E se eu não tiver dados suficientes?
No mundo da IA e ML, o treinamento de dados é inevitável. Diz-se com razão que não há fim para aprender coisas novas e isso é verdade quando falamos sobre o espectro de dados de treinamento de IA. Quanto mais dados, melhores os resultados. No entanto, há casos em que o caso de uso que você está tentando resolver pertence a uma categoria de nicho, e obter o conjunto de dados correto em si é um desafio. Portanto, neste cenário, se você não tiver dados adequados, as previsões do modelo de ML podem não ser precisas ou podem ser tendenciosas. Existem maneiras, como aumento de dados e marcação de dados, que podem ajudá-lo a superar as deficiências, mas o resultado ainda pode não ser preciso ou confiável.
Como melhorar a qualidade dos dados?
A qualidade dos dados é diretamente proporcional à qualidade da saída. É por isso que modelos altamente precisos exigem conjuntos de dados de alta qualidade para treinamento. No entanto, há um porém. Para um conceito que depende de precisão e exatidão, o conceito de qualidade é muitas vezes bastante vago.
Dados de alta qualidade parecem fortes e confiáveis, mas o que isso realmente significa?
O que é qualidade em primeiro lugar?
Bem, como os próprios dados que alimentamos em nossos sistemas, a qualidade também tem muitos fatores e parâmetros associados. Se você entrar em contato com especialistas em IA ou veteranos de aprendizado de máquina, eles podem compartilhar qualquer permutação de dados de alta qualidade – qualquer coisa que seja –
- Uniforme – dados provenientes de uma fonte específica ou uniformidade em conjuntos de dados provenientes de várias fontes
- Cuidado integral – dados que cobrem todos os cenários possíveis em que seu sistema se destina a trabalhar
- Consistente – cada byte de dados é de natureza semelhante
- Relevante – os dados que você obtém e alimenta são semelhantes aos seus requisitos e resultados esperados e
- variado - você tem uma combinação de todos os tipos de dados, como áudio, vídeo, imagem, texto e muito mais
Agora que entendemos o que significa qualidade em qualidade de dados, vamos analisar rapidamente as diferentes maneiras de garantir a qualidade coleta de dados e geração.
1. Fique atento a dados estruturados e não estruturados. O primeiro é facilmente compreensível por máquinas porque possuem elementos e metadados anotados. Este último, no entanto, ainda é bruto, sem informações valiosas que um sistema possa usar. É aqui que entra a anotação de dados.
2. Eliminar o viés é outra maneira de garantir dados de qualidade, pois o sistema remove qualquer prejuízo do sistema e fornece um resultado objetivo. O viés apenas distorce seus resultados e os torna fúteis.
3. Limpe os dados extensivamente, pois isso invariavelmente aumentará a qualidade de suas saídas. Qualquer cientista de dados diria que uma parte importante de sua função é limpar dados. Quando você limpa seus dados, está removendo duplicatas, ruídos, valores ausentes, erros estruturais etc.
O que afeta a qualidade dos dados de treinamento?
Existem três fatores principais que podem ajudá-lo a prever o nível de qualidade que você deseja para seus modelos de IA/ML. Os 3 fatores-chave são Pessoas, Processos e Plataformas que podem fazer ou quebrar seu projeto de IA.
Plataforma: É necessária uma plataforma proprietária humana completa para obter, transcrever e anotar diversos conjuntos de dados para implantar com sucesso as iniciativas de IA e ML mais exigentes. A plataforma também é responsável por gerenciar os trabalhadores e maximizar a qualidade e o rendimento
Pessoas: Para fazer a IA pensar de forma mais inteligente, são necessárias pessoas que são algumas das mentes mais inteligentes do setor. Para escalar, você precisa de milhares desses profissionais em todo o mundo para transcrever, rotular e anotar todos os tipos de dados.
Processo: Fornecer dados padrão-ouro consistentes, completos e precisos é um trabalho complexo. Mas é o que você sempre precisará entregar, de modo a aderir aos mais altos padrões de qualidade, bem como a controles de qualidade e pontos de verificação rigorosos e comprovados.
De onde você obtém dados de treinamento de IA?
Ao contrário de nossa seção anterior, temos uma visão muito precisa aqui. Para aqueles que procuram obter dados
ou se você estiver no processo de coleta de vídeo, coleta de imagens, coleta de texto e mais, há três
principais vias de onde você pode obter seus dados.
Vamos explorá-los individualmente.
Fontes gratuitas
Fontes livres são avenidas que são repositórios involuntários de grandes volumes de dados. São dados que estão simplesmente ali na superfície de graça. Alguns dos recursos gratuitos incluem –
- Conjuntos de dados do Google, onde mais de 250 milhões de conjuntos de dados foram lançados em 2020
- Fóruns como Reddit, Quora e outros, que são fontes engenhosas de dados. Além disso, as comunidades de ciência de dados e IA nesses fóruns também podem ajudá-lo com conjuntos de dados específicos quando contatados.
- Kaggle é outra fonte gratuita onde você pode encontrar recursos de aprendizado de máquina além de conjuntos de dados gratuitos.
- Também listamos conjuntos de dados abertos gratuitos para você começar a treinar seus modelos de IA
Embora essas avenidas sejam gratuitas, o que você acabaria gastando é tempo e esforço. Os dados de fontes gratuitas estão por toda parte e você precisa dedicar horas de trabalho para sourcing, limpeza e adaptação para atender às suas necessidades.
Um dos outros pontos importantes a serem lembrados é que alguns dos dados de fontes gratuitas também não podem ser usados para fins comerciais. Isso requer licenciamento de dados.
Raspagem de dados
Como o nome sugere, a raspagem de dados é o processo de mineração de dados de várias fontes usando ferramentas apropriadas. De sites, portais públicos, perfis, periódicos, documentos e muito mais, as ferramentas podem extrair os dados de que você precisa e levá-los ao seu banco de dados sem problemas.
Embora isso pareça uma solução ideal, a extração de dados é legal apenas quando se trata de uso pessoal. Se você é uma empresa que procura obter dados com ambições comerciais envolvidas, fica complicado e até ilegal. É por isso que você precisa de uma equipe jurídica para analisar os sites, a conformidade e as condições antes de coletar os dados necessários.
Fornecedores Externos
No que diz respeito à coleta de dados de treinamento de IA, terceirizar ou entrar em contato com fornecedores externos para conjuntos de dados é a opção mais ideal. Eles assumem a responsabilidade de encontrar conjuntos de dados para seus requisitos enquanto você pode se concentrar na criação de seus módulos. Isso se deve especificamente aos seguintes motivos –
- você não precisa passar horas procurando avenidas de dados
- não há esforços em termos de limpeza e classificação de dados envolvidos
- você obtém conjuntos de dados de qualidade que verificam com precisão todos os fatores que discutimos há algum tempo
- você pode obter conjuntos de dados adaptados às suas necessidades
- você pode exigir o volume de dados que você precisa para o seu projeto e muito mais
- e o mais importante, eles também garantem que sua coleta de dados e os próprios dados estejam em conformidade com as diretrizes regulatórias locais.
O único fator que pode ser uma deficiência, dependendo da escala de suas operações, é que a terceirização envolve despesas. Novamente, o que não envolve despesas.
A Shaip já é líder em serviços de coleta de dados e possui seu próprio repositório de dados de saúde e conjuntos de dados de fala/áudio que podem ser licenciados para seus ambiciosos projetos de IA.
Conjuntos de Dados Abertos – Usar ou não usar?
Por exemplo, há o conjunto de dados de avaliações de produtos da Amazon que apresenta mais de 142 milhões de avaliações de usuários de 1996 a 2014. Para imagens, você tem um excelente recurso como o Google Open Images, onde pode obter conjuntos de dados de mais de 9 milhões de fotos. O Google também tem uma ala chamada Machine Perception que oferece cerca de 2 milhões de clipes de áudio com dez segundos de duração.
Apesar da disponibilidade desses recursos (e outros), o fator importante que muitas vezes é negligenciado são as condições que acompanham seu uso. Eles são públicos com certeza, mas há uma linha tênue entre violação e uso justo. Cada recurso vem com sua própria condição e se você estiver explorando essas opções, sugerimos cautela. Isso porque, a pretexto de preferir avenidas livres, você pode acabar incorrendo em ações judiciais e despesas afins.
Os verdadeiros custos dos dados de treinamento de IA
Apenas o dinheiro que você gasta para adquirir os dados ou gerar dados internamente não é o que você deve considerar. Devemos considerar elementos lineares como tempo e esforços gastos no desenvolvimento de sistemas de IA e custo do ponto de vista transacional. deixa de elogiar o outro.
Tempo gasto no fornecimento e anotação de dados
Fatores como geografia, demografia de mercado e concorrência em seu nicho dificultam a disponibilidade de conjuntos de dados relevantes. O tempo gasto na busca manual de dados é uma perda de tempo no treinamento do seu sistema de IA. Depois de conseguir obter seus dados, você atrasará ainda mais o treinamento gastando tempo anotando os dados para que sua máquina possa entender o que está sendo alimentado.
O Preço da Coleta e Anotação de Dados
As despesas gerais (coletores de dados internos, anotadores, equipamentos de manutenção, infraestrutura de tecnologia, assinaturas de ferramentas SaaS, desenvolvimento de aplicativos proprietários) devem ser calculadas durante o fornecimento de dados de IA
O custo de dados ruins
Dados ruins podem custar o moral da equipe da sua empresa, sua vantagem competitiva e outras consequências tangíveis que passam despercebidas. Definimos dados ruins como qualquer conjunto de dados impuro, bruto, irrelevante, desatualizado, impreciso ou cheio de erros de ortografia. Dados ruins podem estragar seu modelo de IA introduzindo viés e corrompendo seus algoritmos com resultados distorcidos.
Despesas de Gestão
Todos os custos que envolvem a administração da sua organização ou empresa, tangíveis e intangíveis constituem despesas de gestão que muitas vezes são as mais caras.
Como escolher a empresa certa de dados de treinamento de IA e como a Shaip pode ajudar você?
Escolher o provedor de dados de treinamento de IA certo é um aspecto crítico para garantir que seu modelo de IA tenha um bom desempenho no mercado. O papel, a compreensão do seu projeto e a contribuição deles podem mudar o jogo para o seu negócio. Alguns dos fatores a serem considerados neste processo incluem:
- a compreensão do domínio do qual seu modelo de IA será construído
- quaisquer projetos semelhantes nos quais tenham trabalhado anteriormente
- Eles forneceriam dados de treinamento de amostra ou concordariam com uma colaboração piloto
- como eles lidam com requisitos de dados em escala
- quais são seus protocolos de garantia de qualidade
- eles estão abertos a serem ágeis nas operações
- como eles obtêm conjuntos de dados de treinamento ético e muito mais
Ou você pode pular tudo isso e entrar em contato conosco diretamente na Shaip. Somos um dos principais fornecedores de dados de treinamento de IA de qualidade premium e de origem ética. Estando no setor há anos, entendemos as nuances envolvidas no fornecimento de conjuntos de dados. Nossos gerentes de projeto dedicados, equipe de profissionais de garantia de qualidade e especialistas em IA garantirão uma colaboração perfeita e transparente para suas visões empresariais. Entre em contato conosco para discutir mais sobre o escopo hoje mesmo.
Resumindo
Isso foi tudo nos dados de treinamento de IA. Desde entender o que são dados de treinamento até explorar recursos gratuitos e benefícios da terceirização de anotação de dados, discutimos todos eles. Mais uma vez, protocolos e políticas ainda são esquisitos nesse espectro e sempre recomendamos que você entre em contato com especialistas em dados de treinamento de IA como nós para suas necessidades.
Desde sourcing, desidentificação até anotação de dados, nós o ajudaremos com todas as suas necessidades para que você possa trabalhar apenas na construção de sua plataforma. Entendemos os meandros envolvidos no fornecimento e rotulagem de dados. É por isso que reiteramos que você pode deixar as tarefas difíceis para nós e fazer uso de nossas soluções.
Entre em contato conosco para todas as suas necessidades de anotação de dados hoje.
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Perguntas Mais Frequentes (FAQ)
Se você deseja criar sistemas inteligentes, precisa fornecer informações limpas, selecionadas e acionáveis para facilitar o aprendizado supervisionado. As informações rotuladas são chamadas de dados de treinamento de IA e incluem metadados de mercado, algoritmos de ML e qualquer coisa que ajude na tomada de decisões.
Cada máquina alimentada por IA tem recursos restritos por seu histórico. Isso significa que a máquina só pode prever o resultado desejado se tiver sido treinada anteriormente com conjuntos de dados comparáveis. Os dados de treinamento ajudam no treinamento supervisionado com o volume diretamente proporcional à eficiência e precisão dos modelos de IA.
Conjuntos de dados de treinamento díspares são necessários para treinar algoritmos específicos de Machine Learning, para ajudar as configurações com tecnologia de IA a tomar decisões importantes com os contextos em mente. Por exemplo, se você planeja adicionar a funcionalidade de Visão Computacional a uma máquina, os modelos precisam ser treinados com imagens anotadas e mais conjuntos de dados de mercado. Da mesma forma, para proezas de PNL, grandes volumes de coleta de fala atuam como dados de treinamento.
Não há limite superior para o volume de dados de treinamento necessário para treinar um modelo de IA competente. Quanto maior o volume de dados, melhor será a capacidade do modelo de identificar e segregar elementos, textos e contextos.
Embora haja muitos dados disponíveis, nem todos os blocos são adequados para modelos de treinamento. Para que um algoritmo funcione da melhor maneira possível, você precisa de conjuntos de dados abrangentes, consistentes e relevantes, que são extraídos uniformemente, mas ainda diversificados o suficiente para cobrir uma ampla variedade de cenários. Independentemente dos dados que você planeja usar, é melhor limpar e anotar os mesmos para melhorar o aprendizado.
Se você tiver um modelo de IA específico em mente, mas os dados de treinamento não forem suficientes, primeiro remova os valores discrepantes, emparelhe as configurações de transferência e aprendizado iterativo, restrinja as funcionalidades e torne a configuração de código aberto para que os usuários continuem adicionando dados para treinando a máquina, progressivamente, no tempo. Você pode até mesmo seguir abordagens relacionadas ao aumento de dados e aprendizado de transferência para aproveitar ao máximo conjuntos de dados restritos.
Conjuntos de dados abertos sempre podem ser usados para coletar dados de treinamento. No entanto, se você busca exclusividade para treinar melhor os modelos, pode confiar em fornecedores externos, fontes gratuitas como Reddit, Kaggle e muito mais, e até mesmo Data Scraping para mineração seletiva de insights de perfis, portais e documentos. Independentemente da abordagem, é necessário formatar, reduzir e limpar os dados adquiridos antes de usá-los.