Nous n'avons pas à vous dire la valeur des données de formation IA pour vos projets ambitieux. Vous savez que si vous fournissez des données parasites à vos modèles, ils produiront des résultats coïncidents, et la formation de vos modèles avec des ensembles de données de qualité se traduira par un système efficace et autonome capable de fournir des résultats précis.
Bien que ce concept soit facile à comprendre, il peut être difficile de trouver la source de jeu de données et les données les plus utiles pour former vos projets d'apprentissage automatique (ML).
Nous avons créé cet article pour aider les entreprises à trouver des solutions utiles adaptées à leurs besoins spécifiques. Que votre projet nécessite :
- Ensembles de données sur mesure dont l'origine est la plus récente
- Des données génériques pour démarrer votre processus de formation à l'IA
- Ensembles de données hautement spécialisés qu'il peut être difficile de trouver en ligne
Nous avons une solution à chaque problème que vous pourriez rencontrer dans cet article.
Commençons.
3 façons simples d'acquérir des données d'entraînement pour vos modèles AI/ML
En tant qu'aspirant data scientist ou spécialiste de l'IA, vous pouvez trouver des données provenant de trois sources principales :
- Sources gratuites
- Sources internes
- Sources payantes
1. Sources gratuites
Les sources gratuites offrent des ensembles de données (vous l'avez deviné) gratuitement. Il existe plusieurs répertoires, forums, portails, moteurs de recherche et sites Web populaires pour rechercher vos ensembles de données. Ces sources pourraient être publiques, des archives, des données rendues publiques après plusieurs années de données avec des autorisations explicites. Nous avons présenté une liste rapide d'exemples de ressources gratuites ci-dessous :
Kagglé –
Un coffre au trésor pour les data scientists et les passionnés de machine learning. Avec Kaggle, vous pouvez rechercher, publier, accéder et télécharger des ensembles de données pour vos projets. Les ensembles de données de Kaggle sont de bonne qualité, disponibles dans divers formats et facilement téléchargeables.
Base de données UCI –
Les apprenants automatiques et les scientifiques des données utilisent la base de données UCI depuis 1987. Cette ressource propose des théories de domaine, des bases de données, des archives, des générateurs de données et plus encore pour des projets spécifiques. Les bases de données UCI sont classées et affichées en fonction de leurs problèmes ou tâches telles que le regroupement, la classification et la régression.
Sources de données des acteurs du marché –
Ressources de géants de la technologie tels qu'Amazon (AWS), Google Dataset Search Engine et Microsoft Datasets.
- La ressource AWS propose des ensembles de données qui ont été rendus publics. Accessibles via AWS, les ensembles de données des agences gouvernementales, des entreprises, des instituts de recherche et des particuliers sont organisés et maintenus au sein d'AWS.
- Google propose un moteur de recherche qui récupère des ensembles de données gratuits correspondant à vos requêtes de recherche.
- L'Open Data Repository Initiative de Microsoft fournit aux scientifiques des données et aux apprenants automatiques des ensembles de données provenant de projets tels que la vision par ordinateur, la PNL, etc.
Ensembles de données publics et gouvernementaux –
Les ensembles de données publics sont une ressource importante offrant des ensembles de données provenant d'industries telles que les réseaux complexes, la biologie et les agences agricoles. Les catégories sont séquentielles et soigneusement organisées pour une vue rapide, et facilement disponibles pour le téléchargement. Il convient de noter que certains des ensembles de données sont basés sur une licence tandis que d'autres sont gratuits. Nous vous recommandons de lire attentivement la documentation avant de télécharger des ensembles de données.
Un scientifique des données recherchera généralement des données historiques pour ses projets qui pourraient être liées à la géographie. Dans de tels cas, une ressource utile est maintenue par les gouvernements internationaux. Des ensembles de données pertinents sont disponibles sur les sites Web des gouvernements de l'Inde, des États-Unis, de l'UE et d'autres pays.
Avantages des ressources gratuites
- Aucune dépense impliquée
- Des tonnes de ressources pour trouver des ensembles de données pertinents
Inconvénients des ressources gratuites
- Implique des heures d'intervention manuelle pour parcourir les ressources, télécharger, catégoriser et compiler des ensembles de données
- Les processus d'annotation de données sont toujours des tâches manuelles
- Limitations des licences et contraintes de conformité
- Trouver des ensembles de données pertinents peut prendre beaucoup de temps
2. Sources internes
Une autre source de données cruciale provient des bases de données internes. Vous ne pourrez peut-être pas trouver ce que vous cherchez dans une ressource gratuite ; dans cette situation, vous souhaiterez peut-être examiner au sein de votre organisation plusieurs points de contact de génération de données que vous avez établis. Des données précises et récentes pertinentes pour votre projet doivent être facilement disponibles en interne.
Avec des sources internes, vous pouvez personnaliser les données pour divers cas d'utilisation. Les sources internes peuvent être des données produites à partir de votre CRM, des identifiants des réseaux sociaux ou des analyses de sites Web.
Avantages des ressources internes
- Frais minimes impliqués
- Modifier les paramètres pour générer directement les informations requises
Inconvénients des ressources internes
- D'innombrables heures de travail manuel
- Les collaborations interdépartementales et intradépartementales sont inévitables
- Pas idéal pour les projets avec un temps de mise sur le marché limité
- Les données générées en interne ne seraient pas pertinentes pour vos modèles d'IA
3. Sources payantes
Malheureusement, les ensembles de données uniques ne sont pas disponibles sur les ressources gratuites ou internes, mais peuvent être obtenus via des ressources payantes. Les sources payantes sont créées par des entreprises qui s'efforcent d'obtenir les ensembles de données dont vous avez besoin pour vos projets grâce à leurs propres techniques d'approvisionnement en données spécifiques.
Qu'est-ce que l'annotation de données ?
Le processus d'ajout d'informations supplémentaires telles que des descriptions et des métadonnées à vos ensembles de données pour les rendre compréhensibles par la machine est connu sous le nom d'annotation de données. Quelle que soit la provenance de vos données, elles seront sous forme brute. Il doit être nettoyé et annoté à l'aide de techniques de précision pour s'assurer qu'il peut devenir des données d'entraînement d'IA pour vos modèles.
Annotation de données C'est là que les ressources rémunérées deviennent idéales. Lorsque vous sous-traitez des données de formation à l'IA à des experts tiers, ils extraient, compilent, annotent et vous présentent les données sous forme de livrables prêts pour le ML. Lors de l'externalisation, vous pouvez également être sûr des conformités, des licences et d'autres problèmes juridiques que vous pouvez ignorer lors de l'utilisation de ressources internes ou gratuites.
Traiter des données brutes provenant de ressources internes ou gratuites prend du temps et représente une charge financière. Nous recommandons toujours d'externaliser les ensembles de données de formation lorsque cela est possible.
Avantages des ressources payantes
- Les ensembles de données annotés et QAed vous parviennent rapidement
- Délais flexibles
- Ensembles de données personnalisés disponibles en fonction de vos besoins
- La conformité réglementaire dans l'approvisionnement des données est toujours prise en charge par le fournisseur
Inconvénients des ressources payantes
- Implique des dépenses
En conclusion
Si vous avez un temps de mise sur le marché limité ou si vous avez des spécifications très spécifiques concernant les ensembles de données, nous vous suggérons d'utiliser une ressource payante ou de sous-traiter à un expert du secteur comme nous. Nous avons des années d'expérience dans la fourniture de données de formation à l'IA pour les principaux acteurs du marché tels que les MPME.
Contactez-nous dès aujourd'hui pour discuter de la façon dont nous pouvons vous aider à trouver des données de formation à l'IA.
