Qu'est-ce que les données d'entraînement dans l'apprentissage automatique :
Définition, avantages, défis, exemple et ensembles de données
Le guide ultime de l'acheteur 2023
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Introduction
Dans le monde de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, la formation aux données est inévitable. C'est le processus qui rend les modules d'apprentissage automatique précis, efficaces et entièrement fonctionnels. Dans cet article, nous explorons en détail ce que sont les données de formation en IA, la qualité des données de formation, la collecte de données et les licences, etc.
On estime qu'en moyenne, un adulte prend des décisions concernant la vie et les choses de tous les jours sur la base des apprentissages antérieurs. Ceux-ci, à leur tour, proviennent d'expériences de vie façonnées par des situations et des personnes. Au sens littéral, les situations, les instances et les personnes ne sont que des données qui alimentent notre esprit. Au fur et à mesure que nous accumulons des années de données sous forme d'expérience, l'esprit humain a tendance à prendre des décisions transparentes.
Qu'est-ce que cela véhicule ? Ces données sont inévitables dans l'apprentissage.
De la même manière qu'un enfant a besoin d'une étiquette appelée alphabet pour comprendre les lettres A, B, C, D, une machine a également besoin de comprendre les données qu'elle reçoit.
C'est exactement ce que Intelligence artificielle (AI) la formation est tout au sujet. Une machine n'est pas différente d'un enfant qui n'a pas encore appris des choses de ce qu'il est sur le point d'apprendre. La machine ne sait pas faire la différence entre un chat et un chien ou un bus et une voiture parce qu'ils n'ont pas encore expérimenté ces objets ou appris à quoi ils ressemblent.
Ainsi, pour quelqu'un qui construit une voiture autonome, la fonction principale qui doit être ajoutée est la capacité du système à comprendre tous les éléments quotidiens que la voiture peut rencontrer, afin que le véhicule puisse les identifier et prendre les décisions de conduite appropriées. C'est ici que Données d'entraînement à l'IA entre en scène.
Aujourd'hui, les modules d'intelligence artificielle nous offrent de nombreuses commodités sous forme de moteurs de recommandation, de navigation, d'automatisation, etc. Tout cela est dû à l'apprentissage des données d'IA qui a été utilisé pour entraîner les algorithmes pendant leur construction.
Les données de formation à l'IA sont un processus fondamental dans la construction machine learning et algorithmes d'IA. Si vous développez une application basée sur ces concepts technologiques, vous devez former vos systèmes à comprendre les éléments de données pour un traitement optimisé. Sans formation, votre modèle d'IA sera inefficace, défectueux et potentiellement inutile.
On estime que les Data Scientists dépensent plus de 80% de leur temps en Data Preparation & Enrichment afin de former des modèles ML.
Donc, pour ceux d'entre vous qui cherchent à obtenir des fonds de capital-risque, les solopreneurs qui travaillent sur des projets ambitieux et les passionnés de technologie qui commencent tout juste avec l'IA avancée, nous avons développé ce guide pour aider à répondre aux questions les plus importantes concernant vos données d'entraînement à l'IA.
Ici, nous allons explorer ce que sont les données de formation à l'IA, pourquoi sont-elles inévitables dans votre processus, le volume et la qualité des données dont vous avez réellement besoin, et plus encore.
Qu'est-ce que les données d'entraînement d'IA ?
Les données de formation à l'IA sont des informations soigneusement conservées et nettoyées qui sont introduites dans un système à des fins de formation. Ce processus fait ou défait le succès d'un modèle d'IA. Cela peut aider à développer la compréhension que tous les animaux à quatre pattes d'une image ne sont pas des chiens ou cela pourrait aider un modèle à faire la différence entre les cris de colère et les rires joyeux. Il s'agit de la première étape de la construction de modules d'intelligence artificielle qui nécessitent des données d'alimentation à la cuillère pour enseigner aux machines les bases et leur permettre d'apprendre à mesure que davantage de données sont alimentées. Ceci, encore une fois, fait place à un module efficace qui fournit des résultats précis aux utilisateurs finaux.
Considérez un processus de données de formation d'IA comme une séance d'entraînement pour un musicien, où plus il s'entraîne, plus il s'améliore sur une chanson ou une gamme. La seule différence ici est que les machines doivent également d'abord apprendre ce qu'est un instrument de musique. Semblable au musicien qui fait bon usage des innombrables heures passées à s'entraîner sur scène, un modèle d'IA offre une expérience optimale aux consommateurs lorsqu'il est déployé.
Pourquoi les données de formation à l'IA sont-elles requises ?
La réponse la plus simple à la raison pour laquelle les données d'entraînement de l'IA sont nécessaires pour le développement d'un modèle est que sans elles, les machines ne sauraient même pas quoi comprendre en premier lieu. Comme un individu formé pour son travail particulier, une machine a besoin d'un corpus d'informations pour servir un objectif spécifique et fournir également les résultats correspondants.
Reprenons l'exemple des voitures autonomes. Des téraoctets après des téraoctets de données dans un véhicule autonome proviennent de plusieurs capteurs, appareils de vision par ordinateur, RADAR, LIDAR et bien plus encore. Tous ces gros morceaux de données seraient inutiles si le système de traitement central de la voiture ne savait pas quoi en faire.
Par exemple, le vision par ordinateur unité de la voiture pourrait cracher des volumes de données sur les éléments de la route tels que les piétons, les animaux, les nids-de-poule et plus encore. Si le module d'apprentissage automatique n'est pas formé pour les identifier, le véhicule ne saurait pas qu'il s'agit d'obstacles susceptibles de provoquer des accidents s'ils sont rencontrés. C'est pourquoi les modules doivent être formés sur ce qu'est chaque élément de la route et sur les différentes décisions de conduite requises pour chacun.
Bien qu'il s'agisse uniquement d'éléments visuels, la voiture doit également être capable de comprendre les instructions humaines à travers Traitement du langage naturel (PNL) et collection audio ou vocale et répondre en conséquence. Par exemple, si le conducteur commande au système d'infodivertissement embarqué de rechercher des stations-service à proximité, il doit être en mesure de comprendre l'exigence et de générer les résultats appropriés. Pour cela, cependant, il devrait être capable de comprendre chaque mot de la phrase, de les relier et de pouvoir comprendre la question.
Bien que vous puissiez vous demander si le processus de données de formation à l'IA est complexe uniquement parce qu'il est déployé pour un cas d'utilisation intensif tel qu'une voiture autonome, le fait est que même le prochain film recommandé par Netflix passe par le même processus pour vous offrir des suggestions personnalisées. Toute application, plate-forme ou entité à laquelle l'IA est associée est par défaut alimentée par les données d'entraînement de l'IA.
De quels types de données ai-je besoin ?
Il existe 4 principaux types de données qui seraient nécessaires, à savoir l'image, la vidéo, l'audio/la parole ou le texte afin de former efficacement les modèles d'apprentissage automatique. Le type de données nécessaires dépendrait de divers facteurs tels que le cas d'utilisation, la complexité des modèles à former, la méthode de formation utilisée et la diversité des données d'entrée requises.
Quelle quantité de données est adéquate ?
Ils disent qu'il n'y a pas de fin à l'apprentissage et cette phrase est idéale dans le spectre des données de formation à l'IA. Plus il y a de données, meilleurs sont les résultats. Cependant, une réponse aussi vague que celle-ci n'est pas suffisante pour convaincre quiconque cherche à lancer une application alimentée par l'IA. Mais la réalité est qu'il n'y a pas de règle générale, de formule, d'indice ou de mesure du volume exact de données dont on a besoin pour former leurs ensembles de données d'IA.
Un expert en apprentissage automatique révélerait de manière comique qu'un algorithme ou un module distinct doit être construit pour en déduire le volume de données requis pour un projet. C'est aussi malheureusement la réalité.
Maintenant, il y a une raison pour laquelle il est extrêmement difficile de plafonner le volume de données requis pour la formation à l'IA. Cela est dû à la complexité du processus de formation lui-même. Un module d'IA comprend plusieurs couches de fragments interconnectés et superposés qui s'influencent et se complètent les uns les autres.
Par exemple, considérons que vous développez une application simple pour reconnaître un cocotier. Du point de vue, cela semble plutôt simple, non? Du point de vue de l'IA, cependant, c'est beaucoup plus complexe.
Au tout début, la machine est vide. Il ne sait pas ce qu'est un arbre en premier lieu, encore moins un grand arbre fruitier tropical spécifique à une région. Pour cela, le modèle doit être formé sur ce qu'est un arbre, comment se différencier des autres objets hauts et minces qui peuvent apparaître dans un cadre comme des lampadaires ou des poteaux électriques, puis passer à lui enseigner les nuances d'un cocotier. Une fois que le module d'apprentissage automatique a appris ce qu'est un cocotier, on peut supposer qu'il sait comment en reconnaître un.
Mais seulement lorsque vous alimentez une image d'un banian, vous vous rendez compte que le système a mal identifié un banian pour un cocotier. Pour un système, tout ce qui est grand avec un feuillage groupé est un cocotier. Pour éliminer cela, le système doit maintenant comprendre chaque arbre qui n'est pas un cocotier pour l'identifier avec précision. S'il s'agit du processus d'une application unidirectionnelle simple avec un seul résultat, nous ne pouvons qu'imaginer les complexités impliquées dans les applications développées pour les soins de santé, la finance et plus encore.
En dehors de cela, ce qui influence également la quantité de données requises pour la formation comprend les aspects énumérés ci-dessous :
- Méthode d'entraînement, où les différences de types de données (structurées et non structurées) influencent le besoin de volumes de données
- Étiquetage des données ou techniques d'annotation
- La façon dont les données sont transmises à un système
- Quotient de tolérance d'erreur, qui signifie simplement le pourcentage de des erreurs négligeables dans votre niche ou domaine
Exemples réels de volumes de formation
Bien que la quantité de données dont vous avez besoin pour entraîner vos modules dépende sur votre projet et les autres facteurs dont nous avons parlé plus tôt, un peu l'inspiration ou la référence aiderait à avoir une idée détaillée sur les données exigences.
Voici des exemples concrets de la quantité d'ensembles de données utilisés à des fins de formation à l'IA par diverses entreprises et entreprises.
- La reconnaissance faciale – un échantillon de plus de 450,000 XNUMX images faciales
- Annotation d'images – un échantillon de plus de 185,000 XNUMX images avec près de 650,000 XNUMX objets annotés
- Analyse des sentiments sur Facebook – un échantillon de plus de 9,000 XNUMX commentaires et 62,000 XNUMX messages
- Formation chatbot – un échantillon de plus de 200,000 XNUMX questions avec plus de 2 millions de réponses
- Application de traduction – une taille d'échantillon de plus de 300,000 XNUMX audio ou parole collection de locuteurs non natifs
Et si je n'ai pas assez de données ?
Dans le monde de l'IA et du ML, la formation aux données est inévitable. Il est dit à juste titre qu'il n'y a pas de fin à apprendre de nouvelles choses et cela est vrai lorsque nous parlons du spectre des données de formation de l'IA. Plus il y a de données, meilleurs sont les résultats. Cependant, il existe des cas où le cas d'utilisation que vous essayez de résoudre concerne une catégorie de niche, et la recherche du bon ensemble de données est en soi un défi. Ainsi, dans ce scénario, si vous ne disposez pas de données adéquates, les prédictions du modèle ML peuvent ne pas être exactes ou être biaisées. Il existe des moyens tels que l'augmentation des données et le balisage des données qui peuvent vous aider à surmonter les lacunes, mais le résultat peut toujours ne pas être précis ou fiable.
Comment améliorer la qualité des données ?
La qualité des données est directement proportionnelle à la qualité de la production. C'est pourquoi les modèles très précis nécessitent des ensembles de données de haute qualité pour l'entraînement. Cependant, il y a un hic. Pour un concept qui repose sur la précision et l'exactitude, le concept de qualité est souvent assez vague.
Des données de haute qualité semblent solides et crédibles, mais qu'est-ce que cela signifie réellement ?
Qu'est-ce que la qualité en premier lieu ?
Eh bien, tout comme les données que nous introduisons dans nos systèmes, la qualité est également associée à de nombreux facteurs et paramètres. Si vous contactez des experts en IA ou des vétérans de l'apprentissage automatique, ils pourraient partager toute permutation de données de haute qualité, c'est tout ce qui est -
- Éclairage – données provenant d'une source particulière ou uniformité dans les ensembles de données provenant de plusieurs sources
- Déclaration en ligne – des données qui couvrent tous les scénarios possibles sur lesquels votre système est destiné à fonctionner
- Pertinence : – chaque octet de données est de nature similaire
- Pertinent – les données que vous sourcez et alimentez sont similaires à vos besoins et aux résultats attendus et
- Diversité – vous avez une combinaison de tous les types de données telles que l'audio, la vidéo, l'image, le texte et plus encore
Maintenant que nous comprenons ce que signifie la qualité dans la qualité des données, examinons rapidement les différentes manières dont nous pourrions garantir la qualité collecte de données et génération.
1. Recherchez les données structurées et non structurées. Le premier est facilement compréhensible par les machines car ils ont des éléments et des métadonnées annotés. Ce dernier, cependant, est encore brut sans aucune information précieuse qu'un système puisse utiliser. C'est là qu'intervient l'annotation des données.
2. L'élimination des biais est un autre moyen de garantir la qualité des données, car le système supprime tout préjugé du système et fournit un résultat objectif. Le biais ne fait que fausser vos résultats et les rendre futiles.
3. Nettoyez les données en profondeur, car cela augmentera invariablement la qualité de vos sorties. N'importe quel data scientist vous dira qu'une grande partie de son travail consiste à nettoyer les données. Lorsque vous nettoyez vos données, vous supprimez les doublons, le bruit, les valeurs manquantes, les erreurs structurelles, etc.
Qu'est-ce qui affecte la qualité des données d'entraînement ?
Trois facteurs principaux peuvent vous aider à prédire le niveau de qualité que vous désirez pour vos modèles AI/ML. Les 3 facteurs clés sont les personnes, les processus et la plate-forme qui peuvent faire ou défaire votre projet d'IA.
Plate-forme: Une plate-forme propriétaire complète humaine dans la boucle est nécessaire pour rechercher, transcrire et annoter divers ensembles de données afin de déployer avec succès les initiatives d'IA et de ML les plus exigeantes. La plate-forme est également chargée de gérer les travailleurs et de maximiser la qualité et le débit
Personnes: Pour que l'IA pense plus intelligemment, il faut des personnes qui comptent parmi les esprits les plus intelligents de l'industrie. Pour évoluer, vous avez besoin de milliers de ces professionnels à travers le monde pour transcrire, étiqueter et annoter tous les types de données.
Processus: Fournir des données de référence qui sont cohérentes, complètes et précises est un travail complexe. Mais c'est ce que vous devrez toujours fournir, afin de respecter les normes de qualité les plus élevées ainsi que des contrôles de qualité et des points de contrôle rigoureux et éprouvés.
D'où vous procurez-vous les données d'entraînement à l'IA ?
Contrairement à notre section précédente, nous avons ici un aperçu très précis. Pour ceux d'entre vous qui cherchent à sourcer des données
ou si vous êtes en train de collecter des vidéos, des images, des textes, etc., il y a trois
principales avenues à partir desquelles vous pouvez obtenir vos données.
Explorons-les individuellement.
Sources gratuites
Les sources gratuites sont des avenues qui sont des référentiels involontaires de volumes massifs de données. Ce sont des données qui gisent simplement à la surface gratuitement. Certaines des ressources gratuites incluent -
- Ensembles de données Google, où plus de 250 millions d'ensembles de données ont été publiés en 2020
- Des forums comme Reddit, Quora et plus encore, qui sont des sources ingénieuses de données. En outre, les communautés de science des données et d'IA de ces forums pourraient également vous aider avec des ensembles de données particuliers lorsqu'elles sont contactées.
- Kaggle est une autre source gratuite où vous pouvez trouver des ressources d'apprentissage automatique en plus des ensembles de données gratuits.
- Nous avons également répertorié des ensembles de données ouverts gratuits pour vous aider à démarrer l'entraînement de vos modèles d'IA.
Bien que ces voies soient gratuites, vous finirez par dépenser du temps et des efforts. Les données provenant de sources gratuites sont partout et vous devez consacrer des heures de travail à l'approvisionnement, au nettoyage et à l'adaptation à vos besoins.
L'un des autres points importants à retenir est que certaines des données provenant de sources gratuites ne peuvent pas non plus être utilisées à des fins commerciales. Cela demande licence de données.
Scraping des données
Comme son nom l'indique, le grattage de données est le processus d'extraction de données à partir de plusieurs sources à l'aide d'outils appropriés. À partir de sites Web, de portails publics, de profils, de revues, de documents et plus encore, les outils peuvent extraire les données dont vous avez besoin et les transférer de manière transparente dans votre base de données.
Bien que cela semble être une solution idéale, le grattage de données n'est légal que lorsqu'il s'agit d'un usage personnel. Si vous êtes une entreprise qui cherche à extraire des données avec des ambitions commerciales, cela devient délicat et même illégal. C'est pourquoi vous avez besoin d'une équipe juridique pour examiner les sites Web, la conformité et les conditions avant de pouvoir récupérer les données dont vous avez besoin.
Fournisseurs externes
En ce qui concerne la collecte de données pour les données de formation à l'IA, l'externalisation ou la communication avec des fournisseurs externes pour les ensembles de données est l'option la plus idéale. Ils prennent la responsabilité de trouver des ensembles de données pour vos besoins pendant que vous pouvez vous concentrer sur la création de vos modules. Ceci est spécifiquement dû aux raisons suivantes -
- vous n'avez pas à passer des heures à chercher des pistes de données
- il n'y a pas d'efforts en termes de nettoyage et de classification des données impliqués
- vous obtenez des ensembles de données de qualité qui vérifient avec précision tous les facteurs dont nous avons discuté il y a quelque temps
- vous pouvez obtenir des ensembles de données adaptés à vos besoins
- vous pourriez exiger le volume de données dont vous avez besoin pour votre projet et plus encore
- et le plus important, ils s'assurent également que leur collecte de données et les données elles-mêmes sont conformes aux directives réglementaires locales.
Le seul facteur qui pourrait s'avérer être une lacune en fonction de l'échelle de vos opérations est que l'externalisation implique des dépenses. Encore une fois, ce qui n'implique pas de dépenses.
Shaip est déjà un leader des services de collecte de données et possède son propre référentiel de données de santé et d'ensembles de données vocales/audio qui peuvent être concédés sous licence pour vos ambitieux projets d'IA.
Ensembles de données ouverts – À utiliser ou à ne pas utiliser ?
Les ensembles de données ouverts sont des ensembles de données accessibles au public qui peuvent être utilisés pour des projets d'apprentissage automatique. Peu importe que vous ayez besoin d'un ensemble de données audio, vidéo, image ou texte, il existe des ensembles de données ouverts disponibles pour toutes les formes et classes de données.
Par exemple, il existe l'ensemble de données d'avis sur les produits Amazon qui contient plus de 142 millions d'avis d'utilisateurs de 1996 à 2014. Pour les images, vous disposez d'une excellente ressource comme Google Open Images, où vous pouvez obtenir des ensembles de données à partir de plus de 9 millions d'images. Google possède également une aile appelée Machine Perception qui propose près de 2 millions de clips audio d'une durée de dix secondes.
Malgré la disponibilité de ces ressources (et d'autres), le facteur important qui est souvent négligé est les conditions qui accompagnent leur utilisation. Ils sont bien sûr publics, mais la frontière est mince entre violation et utilisation équitable. Chaque ressource est livrée avec sa propre condition et si vous explorez ces options, nous vous suggérons de faire preuve de prudence. En effet, sous prétexte de privilégier les avenues gratuites, vous pourriez vous retrouver avec des poursuites judiciaires et des dépenses connexes.
Les vrais coûts des données de formation à l'IA
Seul l'argent que vous dépensez pour vous procurer les données ou générer des données en interne n'est pas ce que vous devez prendre en compte. Nous devons tenir compte d'éléments linéaires comme le temps et les efforts consacrés au développement de systèmes d'IA et sables moins coûteux dans une perspective transactionnelle. ne parvient pas à complimenter l'autre.
Temps consacré à l'approvisionnement et à l'annotation des données
Des facteurs tels que la géographie, les données démographiques du marché et la concurrence au sein de votre créneau entravent la disponibilité des ensembles de données pertinents. Le temps passé à rechercher manuellement des données est une perte de temps dans la formation de votre système d'IA. Une fois que vous parvenez à sourcer vos données, vous retarderez davantage la formation en passant du temps à annoter les données afin que votre machine puisse comprendre de quoi elle est alimentée.
Le prix de la collecte et de l'annotation des données
Les frais généraux (collecteurs de données internes, annotateurs, maintenance de l'équipement, infrastructure technologique, abonnements aux outils SaaS, développement d'applications propriétaires) doivent être calculés lors de la recherche de données d'IA
Le coût des mauvaises données
De mauvaises données peuvent nuire au moral de l'équipe de votre entreprise, à votre avantage concurrentiel et à d'autres conséquences tangibles qui passent inaperçues. Nous définissons les mauvaises données comme tout ensemble de données impures, brutes, non pertinentes, obsolètes, inexactes ou pleines de fautes d'orthographe. De mauvaises données peuvent gâcher votre modèle d'IA en introduisant un biais et en corrompant vos algorithmes avec des résultats faussés.
Frais de gestion
Tous les frais d'administration de votre organisation ou entreprise, corporels et incorporels constituent des dépenses de gestion qui sont bien souvent les plus onéreuses.
Et après le sourcing de données ?
Une fois que vous avez l'ensemble de données en main, l'étape suivante consiste à l'annoter ou à l'étiqueter. Après toutes les tâches complexes, vous disposez de données brutes propres. La machine ne peut toujours pas comprendre les données que vous avez car elles ne sont pas annotées. C'est là que commence la partie restante du vrai défi.
Comme nous l'avons mentionné, une machine a besoin de données dans un format qu'elle peut comprendre. C'est exactement ce que fait l'annotation de données. Il prend des données brutes et ajoute des couches d'étiquettes et de balises pour aider un module à comprendre avec précision chaque élément des données.
Par exemple, dans un texte, l'étiquetage des données indiquera à un système d'IA la syntaxe grammaticale, les parties du discours, les prépositions, les ponctuations, les émotions, les sentiments et d'autres paramètres impliqués dans la compréhension de la machine. C'est ainsi que les chatbots comprennent mieux les conversations humaines et ce n'est que lorsqu'ils le font qu'ils peuvent mieux imiter les interactions humaines à travers leurs réponses.
Aussi inévitable que cela puisse paraître, c'est aussi extrêmement chronophage et fastidieux. Quelle que soit la taille de votre entreprise ou ses ambitions, le temps nécessaire pour annoter les données est énorme.
Cela est principalement dû au fait que votre main-d'œuvre existante doit consacrer du temps sur son emploi du temps quotidien à l'annotation des données si vous ne disposez pas de spécialistes de l'annotation de données. Vous devez donc convoquer les membres de votre équipe et leur attribuer une tâche supplémentaire. Plus il est retardé, plus il faut de temps pour entraîner vos modèles d'IA.
Bien qu'il existe des outils gratuits pour l'annotation des données, cela n'enlève rien au fait que ce processus prend du temps.
C'est là qu'interviennent les fournisseurs d'annotations de données comme Shaip. Ils font appel à une équipe dédiée de spécialistes de l'annotation de données pour se concentrer uniquement sur votre projet. Ils vous proposent des solutions adaptées à vos besoins et exigences. En outre, vous pouvez définir un calendrier avec eux et exiger que le travail soit terminé dans ce calendrier spécifique.
L'un des principaux avantages réside dans le fait que les membres de votre équipe interne peuvent continuer à se concentrer sur ce qui compte le plus pour vos opérations et votre projet pendant que les experts font leur travail d'annotation et d'étiquetage des données pour vous.
Avec l'externalisation, une qualité optimale, un temps minimal et une précision maximale peuvent être assurés.
Récapitulation
C'était tout sur les données d'entraînement de l'IA. De la compréhension de ce que sont les données de formation à l'exploration des ressources gratuites et des avantages de l'externalisation de l'annotation de données, nous les avons tous abordés. Encore une fois, les protocoles et les politiques sont encore flous dans ce spectre et nous vous recommandons toujours de contacter des experts en données de formation en IA comme nous pour vos besoins.
Du sourcing, de l'anonymisation à l'annotation des données, nous vous assisterons pour tous vos besoins afin que vous ne puissiez travailler que sur la construction de votre plate-forme. Nous comprenons les subtilités impliquées dans l'approvisionnement et l'étiquetage des données. C'est pourquoi nous réitérons le fait que vous pourriez nous laisser les tâches difficiles et utiliser nos solutions.
Contactez-nous dès aujourd'hui pour tous vos besoins d'annotation de données.
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Foire Aux Questions (FAQ)
Si vous souhaitez créer des systèmes intelligents, vous devez fournir des informations nettoyées, organisées et exploitables pour faciliter l'apprentissage supervisé. Les informations étiquetées sont appelées données de formation d'IA et comprennent des métadonnées de marché, des algorithmes de ML et tout ce qui aide à la prise de décision.
Chaque machine alimentée par l'IA a des capacités limitées par sa place historique. Cela signifie que la machine ne peut prédire le résultat souhaité que si elle a été préalablement entraînée avec des ensembles de données comparables. Les données d'entraînement aident à l'entraînement supervisé avec un volume directement proportionnel à l'efficacité et à la précision des modèles d'IA.
Des ensembles de données d'entraînement disparates sont nécessaires pour entraîner des algorithmes d'apprentissage automatique spécifiques, pour aider les configurations basées sur l'IA à prendre des décisions importantes en tenant compte des contextes. Par exemple, si vous envisagez d'ajouter des fonctionnalités de vision par ordinateur à une machine, les modèles doivent être entraînés avec des images annotées et davantage d'ensembles de données de marché. De même, pour les prouesses de la PNL, de grands volumes de collecte de parole agissent comme des données d'apprentissage.
Il n'y a pas de limite supérieure au volume de données d'entraînement requis pour entraîner un modèle d'IA compétent. Plus le volume de données est grand, mieux sera la capacité du modèle à identifier et à séparer les éléments, les textes et les contextes.
Bien qu'il y ait beaucoup de données disponibles, toutes les parties ne conviennent pas aux modèles d'entraînement. Pour qu'un algorithme fonctionne au mieux, vous aurez besoin d'ensembles de données complets, cohérents et pertinents, qui sont extraits de manière uniforme mais suffisamment diversifiés pour couvrir un large éventail de scénarios. Quelles que soient les données que vous prévoyez d'utiliser, il est préférable de les nettoyer et de les annoter pour améliorer l'apprentissage.
Si vous avez un modèle d'IA particulier en tête mais que les données d'entraînement ne suffisent pas, vous devez d'abord supprimer les valeurs aberrantes, associer des configurations de transfert et d'apprentissage itératif, restreindre les fonctionnalités et rendre la configuration open source pour que les utilisateurs continuent à ajouter des données pour entraîner la machine, progressivement, dans le temps. Vous pouvez même suivre des approches concernant l'augmentation des données et l'apprentissage par transfert pour tirer le meilleur parti des ensembles de données restreints.
Les ensembles de données ouverts peuvent toujours être utilisés pour collecter des données d'entraînement. Cependant, si vous recherchez l'exclusivité pour mieux former les modèles, vous pouvez vous fier à des fournisseurs externes, à des sources gratuites telles que Reddit, Kaggle, etc., et même à Data Scraping pour extraire de manière sélective des informations à partir de profils, de portails et de documents. Quelle que soit l'approche, il est nécessaire de formater, réduire et nettoyer les données achetées avant de les utiliser.