Le processus de collecte de données de formation à l'IA est à la fois inévitable et difficile. Il n'y a aucun moyen de sauter cette partie et d'arriver directement au point où notre modèle commence à produire des résultats significatifs (ou des résultats en premier lieu). Elle est systématique et interconnectée.
À mesure que les objectifs et les cas d'utilisation des solutions d'IA (intelligence artificielle) contemporaines deviennent de plus en plus niches, il existe une demande croissante de Données d'entraînement à l'IA. Avec des entreprises et des startups qui s'aventurent dans de nouveaux territoires et segments de marché, elles commencent à opérer dans des espaces inexplorés auparavant. Cela fait Collecte de données d'IA d'autant plus complexe et fastidieux.
Bien que le chemin à parcourir soit définitivement intimidant, il pourrait être simplifié avec une approche stratégique. Avec un plan bien établi, vous pouvez rationaliser votre Collecte de données d'IA processus et le rendre simple pour toutes les personnes impliquées. Tout ce que vous avez à faire est de clarifier vos besoins et de répondre à quelques questions.
Que sont-ils? Découvrons-le.
La directive de collecte de données de formation sur l'IA par excellence
De quelles données avez-vous besoin ?
C'est la première question à laquelle vous devez répondre pour compiler des ensembles de données significatifs et créer un modèle d'IA gratifiant. Le type de données dont vous avez besoin dépend du problème réel que vous avez l'intention de résoudre.
Vous développez un assistant virtuel ? Le type de données dont vous avez besoin se résume à des données vocales qui ont un pool diversifié d'accents, d'émotions, d'âges, de langues, de modulations, de prononciations et plus encore de votre public.
Si vous développez un chatbot pour une solution fintech, vous avez besoin de données textuelles avec un bon mélange de contextes, de sémantique, de sarcasme, de syntaxe grammaticale, de ponctuation, etc.
Parfois, vous pouvez également avoir besoin d'un mélange de plusieurs types de données en fonction du problème que vous résolvez et de la manière dont vous le résolvez. Par exemple, un modèle d'IA pour un système IoT de suivi de la santé de l'équipement nécessiterait des images et des séquences de vision par ordinateur pour détecter les dysfonctionnements et utiliser des données historiques telles que du texte, des statistiques et des chronologies pour les traiter ensemble et prédire avec précision les résultats.
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Quelle est votre source de données ?
Sourcing de données ML est délicat et compliqué. Cela a un impact direct sur les résultats que vos modèles fourniront à l'avenir et des précautions doivent être prises à ce stade pour établir des sources de données et des points de contact bien définis.
Pour commencer avec la recherche de données, vous pouvez rechercher des points de contact internes pour la génération de données. Ces sources de données sont définies par votre entreprise et pour votre entreprise. Cela signifie qu'ils sont pertinents pour votre cas d'utilisation.
Si vous n'avez pas de ressource interne ou si vous avez besoin de sources de données supplémentaires, vous pouvez consulter des ressources gratuites telles que des archives, des ensembles de données publics, des moteurs de recherche, etc. En dehors de ces sources, vous avez également des fournisseurs de données, qui peuvent rechercher les données dont vous avez besoin et vous les fournir complètement annotées.
Lorsque vous décidez de votre source de données, tenez compte du fait que vous auriez besoin de volumes après volumes de données à long terme et que la plupart des ensembles de données ne sont pas structurés, ils sont bruts et partout.
Pour éviter de tels problèmes, la plupart des entreprises se procurent généralement leurs ensembles de données auprès de fournisseurs, qui fournissent des fichiers prêts à l'emploi et étiquetés avec précision par des PME spécifiques à l'industrie.
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Combien? – Volume de données dont vous avez besoin ?
Développons un peu plus le dernier pointeur. Votre modèle d'IA ne sera optimisé pour des résultats précis que s'il est systématiquement entraîné avec un plus grand volume d'ensembles de données contextuelles. Cela signifie que vous allez avoir besoin d'un volume massif de données. En ce qui concerne les données de formation à l'IA, il n'y a pas trop de données.
Il n'y a donc pas de plafond en tant que tel mais si vous devez vraiment décider du volume de données dont vous avez besoin, vous pouvez utiliser le budget comme facteur décisif. Le budget de formation à l'IA est un jeu de balle complètement différent et nous avons largement couvert les sujet ici. Vous pouvez le vérifier et avoir une idée de la façon d'aborder et d'équilibrer le volume de données et les dépenses.
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Exigences réglementaires en matière de collecte de données
L'éthique et le bon sens dictent le fait que l'approvisionnement en données doit provenir de sources propres. Ceci est plus critique lorsque vous développez un modèle d'IA avec des données de santé, des données fintech et d'autres données sensibles. Une fois que vous avez trouvé vos ensembles de données, mettez en œuvre des protocoles et des conformités réglementaires tels que RGPD, les normes HIPAA et d'autres normes pertinentes pour garantir que vos données sont propres et dépourvues de légalité.Si vous vous procurez vos données auprès de fournisseurs, recherchez également des conformités similaires. À aucun moment, les informations sensibles d'un client ou d'un utilisateur ne doivent être compromises. Les données doivent être anonymisées avant d'être introduites dans les modèles d'apprentissage automatique.
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Gestion des données biaisées
Le biais des données peut lentement tuer votre modèle d'IA. Considérez-le comme un poison lent qui n'est détecté qu'avec le temps. Le biais s'insinue à partir de sources involontaires et mystérieuses et peut facilement sauter le radar. Quand ton Données d'entraînement à l'IA est biaisée, vos résultats sont faussés et sont souvent unilatéraux.
Pour éviter de tels cas, assurez-vous que les données que vous collectez sont aussi diverses que possible. Par exemple, si vous collectez des ensembles de données vocales, incluez des ensembles de données provenant de plusieurs ethnies, sexes, tranches d'âge, cultures, accents, etc. pour répondre aux divers types de personnes qui finiraient par utiliser vos services. Plus vos données sont riches et diversifiées, moins elles sont susceptibles d'être biaisées.
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Choisir le bon fournisseur de collecte de données
Une fois que vous avez choisi d'externaliser votre collecte de données, vous devez d'abord décider qui externaliser. Le bon fournisseur de collecte de données dispose d'un portefeuille solide, d'un processus de collaboration transparent et propose des services évolutifs. L'ajustement parfait est également celui qui fournit des données de formation à l'IA de manière éthique et garantit que chaque conformité est respectée. Un processus qui prend du temps peut finir par prolonger votre processus de développement d'IA si vous choisissez de collaborer avec le mauvais fournisseur.
Alors, regardez leurs travaux précédents, vérifiez s'ils ont travaillé sur l'industrie ou le segment de marché dans lequel vous allez vous aventurer, évaluez leur engagement et obtenez des échantillons payés pour savoir si le fournisseur est un partenaire idéal pour vos ambitions en matière d'IA. Répétez le processus jusqu'à ce que vous trouviez le bon.
L'éthique et le bon sens dictent le fait que l'approvisionnement en données doit provenir de sources propres. Ceci est plus critique lorsque vous développez un modèle d'IA avec des données de santé, des données fintech et d'autres données sensibles. Une fois que vous avez trouvé vos ensembles de données, mettez en œuvre des protocoles et des conformités réglementaires tels que Récapitulation
La collecte de données d'IA se résume à ces questions et lorsque vous avez trié ces pointeurs, vous pouvez être sûr que votre modèle d'IA prendra la forme que vous vouliez. Ne prenez pas de décisions hâtives. Il faut des années pour développer le modèle d'IA idéal, mais seulement quelques minutes pour recueillir les critiques à son sujet. Évitez-les en utilisant nos directives.
Bonne chance !
