Les ensembles de données de référence en IA font référence aux ensembles de données les plus purs et de la plus haute qualité que vous pouvez obtenir pour entraîner votre système d'IA. Étant la norme la plus élevée en matière d'ensembles de données, les ensembles de données de référence sont souvent appelés « ensembles de données de vérité fondamentale » et constituent une référence pour les systèmes d'IA.
La raison pour laquelle le terme « Golden Datasets » est devenu populaire est l’essor de l’IA. En effet, la précision de tout modèle d’IA dépend fortement de la qualité des données. Bien sûr, nous disposons d’une pléthore de données, mais la plupart d’entre elles sont inutilisables et ne peuvent pas être utilisées pour former des modèles d’IA sans nettoyage.
À partir de là, les organisations ont commencé à travailler sur un ensemble de données extrêmement précis, propre et pouvant être considéré comme la référence pour la formation de leurs modèles. À partir de là, les ensembles de données de référence sont devenus une réalité.
Pourquoi les ensembles de données d’or sont-ils essentiels pour l’IA et l’apprentissage automatique ?
L’utilisation d’un ensemble de données de référence en IA et en ML présente de nombreux avantages. Le plus important d’entre eux est la précision et la fiabilité. De bonnes données garantissent la formation de modèles de haute qualité, ce qui signifie qu’ils peuvent faire des prédictions correctes et donc prendre des décisions plus judicieuses.
Cela est possible parce qu'un ensemble de données de référence peut minimiser les erreurs et les biais, ce qui permet d'obtenir des résultats plus fiables. Les ensembles de données de référence sont utilisés pour évaluer les performances du modèle. Ils permettent de comparer différents modèles pour une meilleure objectivité tout en évaluant et en comparant différents algorithmes et approches.
Un ensemble de données de référence peut être utilisé comme référence lors de l'analyse des erreurs. Il permet de comprendre les types d'erreurs commises par un modèle et donne une orientation sur les améliorations ciblées.
Avec le développement de l’IA et du ML, les règles et réglementations qui leur sont associées sont également repensées par les gouvernements et autres autorités concernées ; un ensemble de données de référence deviendra très probablement un mandat pour garantir la conformité réglementaire des modèles et de tous les autres produits livrables de l’IA et du ML.
Caractéristiques clés des ensembles de données de référence pour la précision de l'IA
- Exactitude: Les données doivent toujours être exactes ou exemptes d'erreurs. Toutes les données saisies dans l'ensemble de données doivent provenir de sources fiables ou être vérifiées à partir de sources fiables.
- Cohérence: Les données doivent être organisées de manière à éviter toute confusion entre les modèles en raison d'incohérences. Les données doivent donc être uniformes en termes de structure et de format.
- Complétude: L'ensemble de données doit décrire tous les domaines du domaine du problème afin de couvrir les aspects nécessaires à une formation approfondie du modèle.
- Opportunité: Les informations doivent être à jour et refléter l'état actuel du domaine auquel elles se rapportent. Les informations anciennes peuvent être partiellement ou fausses, selon le sujet.
- Sans biais : Lors de la génération de l’ensemble de données de référence, des efforts doivent être faits pour éliminer ou au moins réduire les biais qui peuvent fausser les prédictions du modèle.
Guide étape par étape pour créer des ensembles de données de référence pour l'IA
Créer un ensemble de données de référence n’est pas une tâche facile. La plupart du temps, cela nécessite le soutien et la contribution d’experts en la matière.
En raison des difficultés liées à la création d’un ensemble de données de référence, certaines équipes d’IA ont tendance à utiliser le support d’outils d’automatisation qui peuvent créer un ensemble de données de référence pour une évaluation précise et automatisée.
Dans certains cas, un ensemble de données sur l’argent généré automatiquement peut être utilisé pour guider le développement et la récupération initiale des LLM.
Voici les principales étapes de la production d’un ensemble de données sur l’or sans outil génératif.
Collecte de données
Collecter des données auprès de sources fiables, issues de différentes zones géographiques, ethnies et groupes démographiques, afin de garantir la diversité, l'exactitude et l'exhaustivité de l'information. Ainsi, les données collectées contribuent à la création d'un ensemble de données informatif et impartial.
Nettoyage des données
Nettoyage de toutes les erreurs, doublons et informations non pertinentes. Normalisation des formats, garantissant l'uniformité des résultats.
Annotation et étiquetage
Il convient d'annoter et d'étiqueter le document avec le plus grand soin. Il convient de consulter des experts du domaine pour s'assurer que les informations sont exactes.
Validation
Il convient de vérifier son exactitude et sa fiabilité à partir de plusieurs sources.
Entretien
Il doit être mis à jour régulièrement pour rester pertinent. Une validation et un nettoyage continus sont nécessaires pour maintenir la qualité.
Principaux défis dans la création d'ensembles de données de référence pour les systèmes d'IA
Lorsque l'on souhaite développer des ensembles de données de référence, de nombreux défis sont impliqués dans ce processus. Voici quelques-uns des défis les plus cruciaux que l'on doit relever pour développer des ensembles de données de référence :
Intensif en ressources
La création d’un ensemble de données de référence est un processus qui prend du temps et nécessite un grand nombre de ressources, notamment une expertise du domaine et une puissance de calcul.
Domaines en évolution
La maintenance de l’ensemble de données peut s’avérer problématique dans des domaines en évolution rapide.
Préjugé
L'ensemble de données doit être impartial, ce qui nécessite une sélection rigoureuse et un suivi continu. Par exemple, un modèle de soins de santé pour la détection du cancer de la peau peut s'appuyer fortement sur les données des hôpitaux des pays développés, ce qui entraîne une surreprésentation des patients blancs. Cela peut entraîner une sous-représentation et un biais géographique, réduisant ainsi la précision du modèle pour les personnes non blanches.
Confidentialité des données
L'utilisation des données personnelles nécessite des mesures strictes pour respecter la vie privée et se conformer aux réglementations telles que le RGPD et le CCPA. Le respect de ces réglementations renforce la confiance de l'organisation/des créateurs envers les personnes concernées et élimine les problèmes juridiques et éthiques. En outre, de solides pratiques de confidentialité des données réduisent la probabilité de violations et d'utilisations abusives qui peuvent entraîner de graves conséquences négatives pour les individus et les organisations.
Comment Shaip peut-il vous aider à développer des ensembles de données de référence ?
Lorsque vous avez un problème, faire appel à un expert en la matière est la décision la plus efficace que vous puissiez prendre et lorsqu'il s'agit de données, Shaip est l'expert en la matière.
Shaip peut vous fournir ensembles de données de divers domaines, notamment dans les domaines de la santé, de la parole et de la vision par ordinateur, qui sont essentiels à la création d'ensembles de données de référence. Ces ensembles de données sont collectés et annotés de manière éthique afin que vous n'ayez aucun problème de confidentialité ou juridique.
Comme mentionné précédemment, pour construire, vous devez avoir un expert et nous pouvons vous fournir conseils d'experts qui vous aidera tout au long du processus de développement d'ensembles de données de référence et garantira que ces ensembles de données sont conformes aux normes et réglementations de l'industrie.
