L'évolution du marché de l'IA offre d'immenses opportunités aux entreprises désireuses de développer des applications basées sur l'IA. Cependant, la création de modèles d'IA performants nécessite des algorithmes complexes entraînés sur des jeux de données de haute qualité. La sélection des données d'entraînement d'IA appropriées et la rationalisation du processus de collecte sont essentielles pour obtenir des résultats précis et efficaces.
Ce blog combine des directives pour simplifier la collecte de données d'IA avec l'importance de choisir les bonnes données de formation, offrant une approche globale aux entreprises qui s'efforcent de créer des modèles d'IA percutants.
Pourquoi les données de formation de l’IA sont-elles importantes ?
Les données d'entraînement de l'IA sont essentielles à la réussite de toute application d'IA. Sans données d'entraînement de qualité, votre modèle d'IA risque de produire des résultats inexacts, d'entraîner des coûts de maintenance plus élevés, de nuire à la crédibilité de votre produit et de gaspiller des ressources financières. En investissant du temps et des efforts dans la sélection et la collecte des données appropriées, les entreprises peuvent garantir que leurs modèles d'IA génèrent des résultats fiables et pertinents.
Considérations clés lors de la sélection des données de formation d'IA
Pertinence
Les données doivent être directement alignées sur la fonction prévue du modèle d’IA.
Précision
Des données de haute qualité et sans erreur sont essentielles pour une formation fiable des modèles.
Diversité
Une large gamme de points de données permet d’éviter les biais et d’améliorer la généralisation.
Volume
Des données suffisantes sont nécessaires pour former des modèles robustes et précis.
Représentation
Les données de formation doivent refléter avec précision les scénarios réels auxquels le modèle sera confronté.
Qualité des annotations
Un étiquetage correct et cohérent est essentiel pour l’apprentissage supervisé.
Opportunité
Utilisez les données les plus récentes pour maintenir le modèle d’IA pertinent et efficace.
Confidentialité et sécurité
Veiller au respect de la réglementation sur la protection des données.
6 conseils pratiques pour simplifier votre processus de collecte de données d'entraînement à l'IA
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.
Exemples de scénarios:
- Assistant virtuel:Données vocales avec divers accents, émotions, âges, langues, modulations et prononciations.
- Chatbot Fintech:Données textuelles avec un bon mélange de contextes, de sémantique, de sarcasme, de syntaxe grammaticale et de ponctuation.
- Système IoT pour la santé des équipements : Images et séquences issues de la vision par ordinateur, données textuelles historiques, statistiques et chronologies.
Quelle est votre source de données ?
L'approvisionnement en données ML est complexe et délicat. Cela a un impact direct sur les résultats futurs de vos modèles. Il est donc essentiel, à ce stade, de définir des sources de données et des points de contact précis.
- Données internes:Données générées par votre entreprise et pertinentes pour votre cas d'utilisation.
- Ressources gratuites:Archives, jeux de données publics, moteurs de recherche.
- Fournisseurs de données:Entreprises qui sourcent et annotent des données.
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.
De combien de données avez-vous 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 limite à proprement parler, mais si vous devez absolument déterminer le volume de données dont vous avez besoin, le budget peut être un facteur décisif. Le budget d'entraînement de l'IA est une toute autre affaire, et nous l'avons largement abordé ici. Vous pouvez le consulter pour vous faire une idée de la manière d'aborder et d'équilibrer volume de données et dépenses.
Exigences réglementaires en matière de collecte de données
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.
Gestion des données biaisées
Les biais de données peuvent progressivement détruire votre modèle d'IA. Considérez-les comme un poison lent qui n'est détecté qu'avec le temps. Les biais s'infiltrent à partir de sources involontaires et mystérieuses et peuvent facilement passer inaperçus. Lorsque vos données d'entraînement d'IA sont biaisées, vos résultats sont faussés et 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.
Choisir le bon fournisseur de collecte de données
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.
Avec Shaip, vous obtenez des données fiables et provenant de sources éthiques pour alimenter efficacement vos initiatives d'IA.
Conclusion
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.
