Recolha de Dados

O que é Coleta de Dados? Tudo que um iniciante precisa saber

Você já imaginou
Tipos de dados

Modelos inteligentes de IA e ML estão em toda parte, seja

  • Modelos de saúde preditivos para diagnóstico proativo
  • Veículos autônomos com manutenção de faixa, estacionamento reverso e outras características integradas
  • Chatbots inteligentes que estão a par do conteúdo, contexto e intenção

Mas o que torna esses modelos precisos, altamente automatizados e insanamente específicos

Dados, dados e mais dados.

Para que os dados façam sentido para um modelo de IA, você precisa ter em mente os seguintes fatores:

  • Grandes blocos de dados brutos estão disponíveis
  • Os blocos de dados são multivariados e diversos
  • Dados não rotulados são como ruído para máquinas inteligentes 

Alternativa? Anotação de dados (processo de rotulagem de dados para criar conjuntos de dados relevantes e específicos do caso de uso)

Adquirindo dados de treinamento de IA para modelos de ML

Adquirir dados de treinamento de IA para modelos de ML

Coletores de dados de IA confiáveis ​​concentram-se em vários aspectos antes de iniciar a captura e extração de dados em vários caminhos. Esses incluem:

  • Concentrando-se na preparação de vários conjuntos de dados
  • Mantendo o orçamento de coleta de dados e anotações sob controle
  • Adquirindo dados relevantes do modelo
  • Trabalhando apenas com agregadores de conjuntos de dados confiáveis
  • Identificando os objetivos da organização com antecedência
  • Trabalhando ao lado de algoritmos adequados
  • Aprendizagem supervisionada ou não supervisionada

Principais opções para aquisição de dados que atendam aos aspectos mencionados:

  1. Fontes gratuitas: Inclui fóruns abertos como Quora e Reddit e agregadores abertos como Kaggle OpenML, Google Datasets e muito mais
  2. Fontes internas: Dados extraídos das plataformas CRM e ERP
  3. Fontes pagas: Inclui fornecedores externos e uso de ferramentas de extração de dados

Aponte para Nota: Perceba conjuntos de dados abertos com uma pitada de sal.

Fatores de orçamento

Fatores de orçamento

Planejando orçar nossa iniciativa de coleta de dados de IA. Antes que você possa, leve em consideração os seguintes aspectos e perguntas:

  • Natureza do produto que precisa ser desenvolvido
  • O modelo suporta o aprendizado por reforço?
  • O aprendizado profundo é suportado?
  • É PNL, Visão Computacional ou Ambos
  • Quais são suas plataformas e recursos para rotular os dados?

Com base na análise, aqui estão os fatores que podem e devem ajudar você a gerenciar o preço da campanha:

  1. Volume de dados: Dependências: tamanho do projeto, preferências para conjuntos de dados de treinamento e teste, complexidade do sistema, tipo de tecnologia de IA a que ele adere e ênfase na extração de recursos ou na falta dela. 
  2. Estratégia de preços: Dependências: Competência do provedor de serviços, qualidade dos dados e complexidade do modelo na imagem
  3. Metodologias de Sourcing: Dependências: Complexidade e tamanho do modelo, força de trabalho contratada, contratual ou interna que fornece os dados e escolha da fonte, com opções sendo fontes abertas, públicas, pagas e internas.
Qualidade de dados

Como medir a qualidade dos dados?

Para garantir se os dados alimentados no sistema são de alta qualidade ou não, certifique-se de que eles cumpram os seguintes parâmetros:

  • Destinado a casos de uso e algoritmos específicos
  • Ajuda a tornar o modelo mais inteligente
  • Acelera a tomada de decisão 
  • Representa uma construção em tempo real

De acordo com os aspectos mencionados, aqui estão as características que você deseja que seus conjuntos de dados tenham:

  1. Uniformidade: Mesmo que os fragmentos de dados sejam provenientes de várias vias, eles precisam ser verificados de maneira uniforme, dependendo do modelo. Por exemplo, um conjunto de dados de vídeo anotado bem temperado não seria uniforme se emparelhado com conjuntos de dados de áudio destinados apenas a modelos de PNL, como chatbots e assistentes de voz.
  2. Consistência: Os conjuntos de dados devem ser consistentes se quiserem ser denominados como de alta qualidade. Isso significa que cada unidade de dados deve visar a tomada de decisão mais rápida para o modelo, como fator complementar a qualquer outra unidade.
  3. Abrangência: Planeje todos os aspectos e características do modelo e garanta que os conjuntos de dados de origem cubram todas as bases. Por exemplo, dados relevantes para PNL devem aderir aos requisitos semânticos, sintáticos e até mesmo contextuais. 
  4. Relevância: Se você tiver alguns resultados em mente, certifique-se de que os dados sejam uniformes e relevantes, permitindo que os algoritmos de IA possam processá-los com facilidade. 
  5. Diversificado: Parece contra-intuitivo para o quociente de 'Uniformidade'? Conjuntos de dados diversificados não são tão importantes se você deseja treinar o modelo de forma holística. Embora isso possa aumentar o orçamento, o modelo se torna muito mais inteligente e perceptivo.
Benefícios da integração do provedor de serviços de dados de treinamento de IA de ponta a ponta

Benefícios do provedor de serviços de dados de treinamento de IA de ponta a ponta Onboarding

Antes de listar os benefícios, aqui estão os aspectos que determinam a qualidade geral dos dados:

  • Plataforma usada 
  • Pessoas envolvidas
  • Processo seguido

E com um provedor de serviços de ponta a ponta experiente em jogo, você obtém acesso à melhor plataforma, pessoas mais experientes e processos testados que realmente ajudam a treinar o modelo com perfeição.

Para detalhes, aqui estão alguns dos benefícios mais selecionados que merecem uma aparência adicional:

  1. Relevância: Os provedores de serviços de ponta a ponta são experientes o suficiente para fornecer apenas conjuntos de dados específicos de modelo e algoritmo. Além disso, eles também levam em consideração a complexidade do sistema, a demografia e a segmentação de mercado. 
  2. Diversidade: Certos modelos exigem cargas de conjuntos de dados relevantes para poder tomar decisões com precisão. Por exemplo, carros autônomos. Provedores de serviços experientes e de ponta a ponta levam em consideração a necessidade de diversidade, fornecendo até mesmo conjuntos de dados centrados no fornecedor. Dito de forma simples, tudo o que possa fazer sentido para os modelos e algoritmos é disponibilizado.
  3. Dados curados: A melhor coisa sobre provedores de serviços experientes é que eles seguem uma abordagem em etapas para a criação de conjuntos de dados. Eles marcam pedaços relevantes com atributos para os anotadores entenderem.
  4. Anotação de alta qualidade: Provedores de serviços experientes implantam especialistas relevantes no assunto para anotar grandes blocos de dados com perfeição.
  5. Desidentificação de acordo com as diretrizes: Os regulamentos de segurança de dados podem fazer ou quebrar sua campanha de treinamento de IA. Os provedores de serviços de ponta a ponta, no entanto, cuidam de todos os problemas de conformidade relevantes para GDPR, HIPAA e outras autoridades e permitem que você se concentre completamente no desenvolvimento de projetos.
  6. Zero Viés: Ao contrário dos coletores de dados internos, limpadores e anotadores, os provedores de serviços confiáveis ​​enfatizam a eliminação do viés de IA dos modelos para retornar resultados mais objetivos e inferências precisas.
Escolhendo o fornecedor certo de coleta de dados

Escolhendo o fornecedor de coleta de dados certo

Toda campanha de treinamento de IA começa com a coleta de dados. Ou pode-se dizer que seu projeto de IA geralmente é tão impactante quanto a qualidade dos dados que são trazidos à mesa.

Portanto, é aconselhável integrar o fornecedor de coleta de dados certo para o trabalho, que siga as seguintes diretrizes:

  • Novidade ou Singularidade
  • Entregas pontuais
  • Precisão
  • plenitude
  • Consistência

E aqui estão os fatores que você precisa verificar como organização para se concentrar na escolha certa:

  1. Solicite um conjunto de dados de amostra
  2. Verifique as consultas relevantes para a conformidade
  3. Entenda mais sobre seus processos de coleta e fornecimento de dados
  4. Verifique sua postura e abordagem para eliminar o preconceito
  5. Certifique-se de que a força de trabalho e os recursos específicos da plataforma sejam escaláveis, caso você queira fazer desenvolvimentos progressivos no projeto ao longo do tempo

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