Tout le monde connaît et comprend l'étendue considérable du marché en évolution de l'IA. C'est pourquoi les entreprises sont aujourd'hui désireuses de développer leurs applications en IA et d'en récolter les bénéfices. Cependant, la plupart des gens ne comprennent pas la technologie derrière les modèles d'IA. Cela nécessite la création d'algorithmes complexes qui utilisent des milliers d'ensembles de données formés pour créer une application d'IA réussie.
La nécessité d'utiliser les bonnes données de formation IA pour créer des applications IA est encore sous-estimée. Les propriétaires d'entreprise considèrent souvent le développement de données de formation IA comme une tâche facile. Malheureusement, trouver des données de formation IA pertinentes pour n'importe quel modèle d'IA est difficile et prend du temps. Généralement, il y a 4 étapes impliquées dans le processus d'acquisition et d'évaluation des bonnes données de formation IA :
Définir les données
Il définit généralement le type de données que vous souhaitez entrer dans votre application ou modèle d'IA.
Nettoyage des données
C'est le processus de suppression des données inutiles et d'arriver à une conclusion si plus de données sont nécessaires ?
Accumuler les données
Il s'agit des données réelles que vous collectez manuellement ou par programmation pour votre application d'IA.
Étiqueter les données
Enfin, les données collectées sont étiquetées pour être fournies avec précision au modèle d'IA pendant la phase d'apprentissage.
Les données de formation à l'IA sont cruciales pour créer une application d'IA précise et réussie. Sans les bonnes données de formation de qualité, le programme d'IA développé conduira à des résultats faux et inexacts, conduisant finalement à l'échec du modèle. Par conséquent, il est nécessaire d'éviter d'utiliser des données de mauvaise qualité pour vos programmes car cela peut conduire à
- Besoins et coûts de maintenance plus élevés.
- Résultats inexacts, lents ou non pertinents de votre modèle d'IA formé.
- Mauvaise crédibilité pour votre produit.
- Plus grand gaspillage de ressources financières.
Facteurs à prendre en compte lors de l'évaluation des données de formation
Entraîner votre modèle d'IA avec de mauvaises données est certainement une mauvaise idée. Mais la question est de savoir comment évaluer les mauvaises et les bonnes données d'entraînement à l'IA. Divers facteurs peuvent aider à identifier les bonnes et les mauvaises données pour votre application d'IA. Voici certains de ces facteurs :
Qualité et précision des données
Avant tout, la qualité des données que vous utiliseriez pour la formation du modèle devrait avoir la plus haute importance. L'utilisation de mauvaises données pour former l'algorithme entraîne des cascades de données (effets inférieurs aux normes dans le pipeline de développement) et une inexactitude dans les résultats. Par conséquent, utilisez toujours des données de haute qualité qui peuvent être identifiées comme- Données collectées, stockées et utilisées de manière responsable.
- Des données qui produisent des résultats précis.
- Données réutilisables pour des applications similaires.
- Données empiriques et explicites.
Représentants des données
C'est un fait connu qu'un jeu de données ne peut jamais être absolu. Cependant, nous devons viser à développer diverses données d'IA qui peuvent prédire sans effort et fournir des résultats précis. Par exemple, si un modèle d'IA est conçu pour identifier les visages des personnes, il doit être alimenté par une quantité substantielle de données diverses pouvant fournir des résultats précis. Les données doivent représenter toutes les classifications qui lui sont fournies par les utilisateurs.
Diversité et équilibre dans les données
Vos ensembles de données doivent maintenir le bon équilibre dans la quantité de données alimentées. Les données fournies au programme doivent être diverses et collectées dans différentes zones géographiques, auprès d'hommes et de femmes parlant différentes langues et dialectes, appartenant à différentes communautés, niveaux de revenu, etc. .Cela signifie que le modèle d'IA deviendra soit trop spécifique, soit incapable de bien fonctionner lorsqu'il sera fourni avec de nouvelles données. Par conséquent, assurez-vous toujours d'avoir des discussions conceptuelles avec des exemples sur le programme avec votre équipe pour obtenir les résultats nécessaires.
Pertinence pour la tâche à accomplir
Enfin, pour obtenir de bonnes données d'entraînement, assurez-vous que les données sont pertinentes pour votre programme d'IA. Vous n'avez besoin de collecter que des données directement ou indirectement liées à votre tâche à accomplir. La collecte de données inutiles avec une faible pertinence pour l'application peut entraîner des inefficacités dans votre application.
Avant tout, la qualité des données que vous utiliseriez pour la formation du modèle devrait avoir la plus haute importance. L'utilisation de mauvaises données pour former l'algorithme entraîne des cascades de données (effets inférieurs aux normes dans le pipeline de développement) et une inexactitude dans les résultats. Par conséquent, utilisez toujours des données de haute qualité qui peuvent être identifiées comme
Vos ensembles de données doivent maintenir le bon équilibre dans la quantité de données alimentées. Les données fournies au programme doivent être diverses et collectées dans différentes zones géographiques, auprès d'hommes et de femmes parlant différentes langues et dialectes, appartenant à différentes communautés, niveaux de revenu, etc. .
Enfin, pour obtenir de bonnes données d'entraînement, assurez-vous que les données sont pertinentes pour votre programme d'IA. Vous n'avez besoin de collecter que des données directement ou indirectement liées à votre tâche à accomplir. La collecte de données inutiles avec une faible pertinence pour l'application peut entraîner des inefficacités dans votre application.
[A également lu: Qu'est-ce que les données d'entraînement dans l'apprentissage automatique]
Méthodes d'évaluation des données de formation
Pour faire la bonne sélection de données pour votre programme d'IA, vous devez évaluer les bonnes données d'entraînement à l'IA. Cela peut être fait par
- Identification de données de haute qualité avec une précision améliorée :
Pour identifier des données de bonne qualité, vous devez vous assurer que le contenu fourni est pertinent par rapport au contexte de l'application. De plus, vous devez déterminer si les données collectées sont redondantes et valides. Il existe divers tests de qualité standard auxquels les données peuvent être transmises, tels que le test alpha de Cronbach, la méthode de l'ensemble d'or, etc., qui peuvent vous fournir des données de bonne qualité. - Tirer parti des outils pour évaluer les représentants des données et la diversité
Comme mentionné ci-dessus, la diversité de vos données est la clé pour atteindre la précision nécessaire dans votre modèle de données. Il existe des outils qui peuvent générer des projections détaillées et suivre les résultats des données à un niveau multidimensionnel. Cela vous aide à déterminer si votre modèle d'IA peut faire la distinction entre divers ensembles de données et fournir les bons résultats. - Évaluer la pertinence des données de formation
Les données d'entraînement ne doivent contenir que des attributs qui fournissent des informations significatives à votre modèle d'IA. Pour garantir la bonne sélection de données, créez une liste d'attributs essentiels que votre modèle d'IA doit comprendre. Rendez le modèle familier à ces ensembles de données et ajoutez ces ensembles de données spécifiques à votre bibliothèque de données.
Comment choisir les bonnes données d'entraînement pour votre modèle d'IA ?
Il est évident que les données sont primordiales lors de la formation de vos modèles d'IA. Nous avons discuté au début du blog de la manière de trouver les bonnes données d'entraînement à l'IA pour vos programmes. Jetons un coup d'œil à eux :
- Définition des données : La première étape consiste à définir le type de données dont vous avez besoin pour votre programme. Il sépare toutes les autres options de données et vous dirige dans une seule direction.
- Accumulation de données : Ensuite, rassemblez les données que vous recherchez et créez-en plusieurs ensembles de données correspondant à vos besoins.
- Nettoyage des données : Ensuite, les données sont soigneusement nettoyées, ce qui implique des pratiques telles que la vérification des doublons, la suppression des valeurs aberrantes, la correction des erreurs structurelles et la vérification des lacunes dans les données manquantes.
- Étiquetage des données : Enfin, les données utiles pour votre modèle d'IA sont correctement étiquetées. L'étiquetage réduit le risque d'interprétation erronée et offre une meilleure précision au modèle de formation IA.
Outre ces pratiques, vous devez tenir compte de quelques considérations lorsque vous traitez des données de formation limitées ou biaisées. Les données biaisées sont des sorties générées par l'IA basées sur des hypothèses erronées qui sont fausses. Il existe des moyens tels que l'augmentation des données et le balisage des données qui sont incroyablement utiles pour réduire les biais. Ces techniques sont faites pour régulariser les données en ajoutant des copies légèrement modifiées des données existantes et en améliorant la diversité des ensembles de données.
[A également lu: Quel est le volume optimal de données d'entraînement dont vous avez besoin pour un projet d'IA ??]
Conclusion
Les données de formation à l'IA sont l'aspect le plus important d'une application d'IA réussie. C'est pourquoi il faut lui accorder la plus haute importance et signification lors du développement de votre programme d'IA. Avoir les bonnes données de formation à l'IA garantit que votre programme peut prendre de nombreuses entrées diverses et générer toujours les bons résultats. Contactez notre équipe Shaip pour en savoir plus sur les données de formation à l'IA et créer des données d'IA de haute qualité pour vos programmes.
