Les modèles intelligents d'IA et de ML sont partout, que ce soit
- Modèles de santé prédictifs pour un diagnostic proactif
- Véhicules autonomes avec maintien de voie, stationnement en marche arrière et autres caractéristiques intégrées
- Des chatbots intelligents qui sont au courant du contenu, du contexte et de l'intention
Mais qu'est-ce qui rend ces modèles précis, hautement automatisés et incroyablement spécifiques ?
Données, données et plus de données.
Pour que les données aient un sens dans un modèle d'IA, vous devez garder à l'esprit les facteurs suivants :
- D'énormes blocs de données brutes sont disponibles
- Les blocs de données sont multivariés et divers
- Les données non étiquetées sont comme du bruit pour les machines intelligentes
Solution: Annotation des données (processus d'étiquetage des données pour créer des ensembles de données pertinents et spécifiques à un cas d'utilisation)
Acquisition de données d'entraînement IA pour les modèles ML
Les collecteurs de données d'IA crédibles se concentrent sur plusieurs aspects avant de lancer la capture et l'extraction de données à travers les avenues. Ceux-ci inclus:
- Se concentrer sur la préparation de plusieurs ensembles de données
- Garder le budget de collecte et d'annotation des données sous contrôle
- Acquisition de données pertinentes pour le modèle
- Ne travailler qu'avec des agrégateurs d'ensembles de données crédibles
- Identifier au préalable les objectifs de l'organisation
- Travailler avec des algorithmes appropriés
- Apprentissage supervisé ou non supervisé
Principales options pour l'acquisition de données respectant les aspects mentionnés :
- Sources gratuites : Comprend des forums ouverts comme Quora et Reddit et des agrégateurs ouverts comme Kaggle OpenML, Google Datasets, etc.
- Sources internes : Données extraites des plateformes CRM et ERP
- Sources payantes : Inclut des fournisseurs externes et utilise des outils de récupération de données
Point à noter: Percevez les ensembles de données ouverts avec une pincée de sel.
Facteurs budgétaires
Planification du budget de notre initiative de collecte de données par IA. Avant de pouvoir, prenez en considération les aspects et questions suivants :
- Nature du produit à développer
- Le modèle prend-il en charge l'apprentissage par renforcement ?
- L'apprentissage en profondeur est-il pris en charge ?
- Est-ce la PNL, la vision par ordinateur ou les deux ?
- Quelles sont vos plateformes et ressources pour étiqueter les données ?
Sur la base de l'analyse, voici les facteurs qui peuvent et doivent vous aider à gérer le prix de la campagne :
- Volume de données : Dépendances : taille du projet, préférences pour la formation et le test des ensembles de données, complexité du système, type de technologie d'IA auquel il adhère et accent mis sur l'extraction de fonctionnalités ou son absence.
- Stratégie de prix: Dépendances : compétence du fournisseur de services, qualité des données et complexité du modèle dans l'image
- Méthodologies d'approvisionnement : Dépendances : complexité et taille du modèle, main-d'œuvre embauchée, contractuelle ou interne fournissant les données, et choix de la source, les options étant les sources ouvertes, publiques, payantes et internes.
Comment mesurer la qualité des données ?
Pour vous assurer que les données introduites dans le système sont de haute qualité ou non, assurez-vous qu'elles respectent les paramètres suivants :
- Destiné à des cas d'utilisation et des algorithmes spécifiques
- Contribue à rendre le modèle plus intelligent
- Accélère la prise de décision
- Représente une construction en temps réel
Selon les aspects mentionnés, voici les caractéristiques que vous souhaitez que vos ensembles de données aient :
- Uniformité: Même si les blocs de données proviennent de plusieurs sources, ils doivent être vérifiés de manière uniforme, selon le modèle. Par exemple, un ensemble de données vidéo annoté bien rodé ne serait pas uniforme s'il était associé à des ensembles de données audio uniquement destinés aux modèles NLP tels que les chatbots et les assistants vocaux.
- Cohérence: Les ensembles de données doivent être cohérents s'ils veulent être qualifiés de haute qualité. Cela signifie que chaque unité de données doit viser à accélérer la prise de décision pour le modèle, en tant que facteur complémentaire à toute autre unité.
- Exhaustivité : Planifiez chaque aspect et caractéristique du modèle et assurez-vous que les ensembles de données source couvrent toutes les bases. Par exemple, les données pertinentes pour la PNL doivent respecter les exigences sémantiques, syntaxiques et même contextuelles.
- Pertinence: Si vous avez des résultats en tête, assurez-vous que les données sont à la fois uniformes et pertinentes, permettant aux algorithmes d'IA de pouvoir les traiter facilement.
- Diversifié: Cela semble contre-intuitif pour le quotient "Uniformité" ? Pas exactement car des ensembles de données diversifiés sont importants si vous souhaitez former le modèle de manière holistique. Bien que cela puisse augmenter le budget, le modèle devient beaucoup plus intelligent et perspicace.
Avantages de l'intégration d'un fournisseur de services de données de formation IA de bout en bout
Avant d'enrôler les avantages, voici les aspects qui déterminent la qualité globale des données :
- Plateforme utilisée
- Personnes impliquées
- Processus suivi
Et avec un fournisseur de services de bout en bout expérimenté en jeu, vous avez accès à la meilleure plate-forme, aux personnes les plus expérimentées et aux processus testés qui vous aident réellement à former le modèle à la perfection.
Pour plus de détails, voici quelques-uns des avantages les plus organisés qui méritent un regard supplémentaire :
- Pertinence: Les fournisseurs de services de bout en bout sont suffisamment expérimentés pour ne fournir que des ensembles de données spécifiques aux modèles et aux algorithmes. De plus, ils prennent également en compte la complexité du système, la démographie et la segmentation du marché.
- Diversité: Certains modèles nécessitent des chargements complets d'ensembles de données pertinents pour pouvoir prendre des décisions avec précision. Par exemple, les voitures autonomes. Les fournisseurs de services expérimentés de bout en bout tiennent compte du besoin de diversité en s'approvisionnant même en ensembles de données centrés sur les fournisseurs. En clair, tout ce qui pourrait avoir un sens pour les modèles et les algorithmes est mis à disposition.
- Données sélectionnées : La meilleure chose à propos des fournisseurs de services expérimentés est qu'ils suivent une approche par étapes pour la création d'ensembles de données. Ils marquent les morceaux pertinents avec des attributs pour que les annotateurs puissent les comprendre.
- Annotation haut de gamme : Des prestataires de services expérimentés déploient des experts en la matière pour annoter à la perfection d'énormes volumes de données.
- Anonymisation conformément aux directives : Les réglementations en matière de sécurité des données peuvent faire ou défaire votre campagne de formation à l'IA. Les fournisseurs de services de bout en bout, cependant, s'occupent de tous les problèmes de conformité, pertinents pour GDPR, HIPAA et d'autres autorités et vous permettent de vous concentrer entièrement sur le développement de projet.
- Zéro biais : Contrairement aux collecteurs de données, aux nettoyeurs et aux annotateurs de données internes, les fournisseurs de services crédibles mettent l'accent sur l'élimination des biais d'IA des modèles pour renvoyer des résultats plus objectifs et des inférences précises.
Choisir le bon fournisseur de collecte de données
Chaque campagne de formation à l'IA commence par la collecte de données. Ou, on peut dire que votre projet d'IA a souvent autant d'impact que la qualité des données qui sont apportées à la table.
Par conséquent, il est conseillé d'embarquer le bon fournisseur de collecte de données pour le travail, qui adhère aux directives suivantes :
- Nouveauté ou unicité
- Livraisons dans les délais
- Précision
- état complet
- Cohérence
Et voici les facteurs que vous devez vérifier en tant qu'organisation pour vous concentrer sur le bon choix :
- Demandez un exemple de jeu de données
- Vérifier les requêtes pertinentes pour la conformité
- En savoir plus sur leurs processus de collecte et d'approvisionnement de données
- Vérifiez leur position et leur approche pour éliminer les préjugés
- Assurez-vous que leur main-d'œuvre et leurs capacités spécifiques à la plate-forme sont évolutives, au cas où vous voudriez apporter des développements progressifs au projet, au fil du temps
