Nous comprenons tous que la performance d'un module d'intelligence artificielle (IA) dépend entièrement de la qualité des ensembles de données fournis lors de la phase de formation. Cependant, ils sont généralement discutés à un niveau superficiel. La plupart des ressources en ligne précisent pourquoi l'acquisition de données de qualité est essentielle pour vos étapes de données de formation à l'IA, mais il existe un écart en termes de connaissances qui différencie la qualité des données insuffisantes.
Lorsque vous approfondissez les jeux de données, vous remarquerez des tonnes de complexités et de subtilités qui sont souvent négligées. Nous avons décidé de faire la lumière sur ces sujets moins parlés. Après avoir lu cet article, vous aurez une idée claire de certaines des erreurs que vous commettez lors de la collecte de données et des moyens d'optimiser la qualité de vos données d'entraînement à l'IA.
Commençons.
L'anatomie d'un projet d'IA
Pour les non-initiés, un projet d'IA ou de ML (machine learning) est très systématique. Il est linéaire et a un flux de travail solide.
Pour vous donner un exemple, voici à quoi cela ressemble dans un sens générique :
- Preuve de concept
- Validation du modèle et scoring du modèle
- Développement d'algorithmes
- Préparation des données de formation à l'IA
- Déploiement de modèle
- Formation algorithmique
- Optimisation post-déploiement
Les statistiques révèlent que près de 78 % de tous les projets d'IA sont au point mort à un moment ou à un autre avant de passer à la phase de déploiement. Bien qu'il existe des failles majeures, des erreurs logiques ou des problèmes de gestion de projet d'un côté, il existe également des erreurs et des erreurs subtiles qui provoquent des pannes massives dans les projets. Dans cet article, nous sommes sur le point d'explorer certaines des subtilités les plus courantes.
Biais de données
Le biais de données est l'introduction volontaire ou involontaire de facteurs ou d'éléments qui faussent défavorablement les résultats vers ou contre des résultats spécifiques. Malheureusement, les préjugés sont une préoccupation récurrente dans l'espace de formation à l'IA.
Si cela vous semble compliqué, comprenez que les systèmes d'IA n'ont pas d'esprit propre. Ainsi, les concepts abstraits comme l'éthique, la morale et plus n'existent pas. Ils ne sont aussi intelligents ou fonctionnels que les concepts logiques, mathématiques et statistiques utilisés dans leur conception. Ainsi, lorsque les humains développeront ces trois éléments, il y aura évidemment des préjugés et du favoritisme intégrés.
Le biais est un concept qui n'est pas associé directement à l'IA mais à tout ce qui l'entoure. Cela signifie qu'il découle davantage d'une intervention humaine et pourrait être introduit à un moment donné. Cela peut être lorsqu'un problème est traité pour des solutions probables, lorsque la collecte de données a lieu ou lorsque les données sont préparées et introduites dans un module d'IA.
Pouvons-nous complètement éliminer les biais ?
Éliminer les biais est compliqué. Une préférence personnelle n'est pas entièrement en noir et blanc. Il prospère sur la zone grise, et c'est pourquoi il est également subjectif. Avec un parti pris, il est difficile de souligner l'équité holistique de quelque nature que ce soit. En outre, les préjugés sont également difficiles à repérer ou à identifier, précisément lorsque l'esprit est involontairement enclin à des croyances, des stéréotypes ou des pratiques particulières.
C'est pourquoi les experts en IA préparent leurs modules en tenant compte des biais potentiels et en les éliminant à travers des conditions et des contextes. Si cela est fait correctement, le biais des résultats peut être réduit au strict minimum.
Qualité des données
La qualité des données est très générique, mais lorsque vous regardez plus en profondeur, vous trouverez plusieurs couches nuancées. La qualité des données peut consister en ce qui suit :
- Manque de disponibilité du volume estimé de données
- Absence de données pertinentes et contextuelles
- Absence de données récentes ou mises à jour
- L'abondance de données inexploitables
- Manque de type de données requis - par exemple, texte au lieu d'images et audio au lieu de vidéos et plus
- Préjugé
- Clauses limitant l'interopérabilité des données
- Données mal annotées
- Classification incorrecte des données
Près de 96 % des spécialistes de l'IA sont confrontés à des problèmes de qualité des données, ce qui entraîne des heures supplémentaires d'optimisation de la qualité afin que les machines puissent efficacement fournir des résultats optimaux.
Données non structurées
Les data scientists et les experts en IA travaillent davantage sur des données non structurées que leurs homologues complets. En conséquence, une grande partie de leur temps est consacrée à donner un sens aux données non structurées et à les compiler dans un format que les machines peuvent comprendre.
Les données non structurées sont toutes les informations qui ne sont pas conformes à un format, un modèle ou une structure spécifique. C'est désorganisé et aléatoire. Les données non structurées peuvent être de la vidéo, de l'audio, des images, des images avec du texte, des enquêtes, des rapports, des présentations, des mémos ou d'autres formes d'informations. Les informations les plus pertinentes issues d'ensembles de données non structurées doivent être identifiées et annotées manuellement par un spécialiste. Lorsque vous travaillez avec des données non structurées, vous avez deux options :
- Vous passez plus de temps à nettoyer les données
- Accepter les résultats faussés
Manque de PME pour une annotation de données crédible
De tous les facteurs dont nous avons discuté aujourd'hui, l'annotation de données crédibles est la subtilité sur laquelle nous avons un contrôle significatif. L'annotation des données est une phase cruciale du développement de l'IA qui dicte ce qu'ils doivent apprendre et comment. Des données mal ou mal annotées peuvent fausser complètement vos résultats. Dans le même temps, des données annotées avec précision pourraient rendre vos systèmes crédibles et fonctionnels.
C'est pourquoi l'annotation des données doit être effectuée par des PME et des vétérans qui ont une connaissance du domaine. Par exemple, les données de santé doivent être annotées par des professionnels qui ont l'habitude de travailler avec les données de ce secteur. Ainsi, lorsque le modèle est déployé dans une situation de sauvetage, il est à la hauteur des attentes. Il en va de même pour les produits de l'immobilier, du commerce électronique fintech et d'autres espaces de niche.
Récapitulation
Tous ces facteurs pointent dans la même direction : il n'est pas conseillé de s'aventurer dans le développement de l'IA en tant qu'unité autonome. Au lieu de cela, il s'agit d'un processus collaboratif, où vous avez besoin d'experts de tous les domaines pour se réunir pour déployer cette solution parfaite.
C'est pourquoi nous vous recommandons de contacter données collection et annotation des experts comme Shaip pour rendre vos produits et solutions plus fonctionnels. Nous sommes conscients des subtilités impliquées dans le développement de l'IA et avons des protocoles et des contrôles de qualité conscients pour les éliminer instantanément.
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