Collecte de données par l'IA : tout ce que vous devez savoir
Les modèles d'IA et de machine learning intelligents transforment les secteurs, des soins de santé prédictifs aux véhicules autonomes et aux chatbots intelligents. Mais qu'est-ce qui alimente ces puissants modèles ? Les données. Des données de haute qualité, et en grande quantité. Ce guide fournit un aperçu complet de la collecte de données pour l'IA, couvrant tout ce qu'un débutant doit savoir.
Qu’est-ce que la collecte de données pour l’IA ?
La collecte de données pour l'IA implique la collecte et la préparation des données brutes nécessaires à l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique. Ces données peuvent prendre diverses formes, notamment du texte, des images, de l'audio et de la vidéo. Pour un entraînement efficace de l'IA, les données collectées doivent être :
- Massif: De grands ensembles de données sont généralement nécessaires pour former des modèles d’IA robustes.
- Divers: Les données doivent représenter la variabilité du monde réel à laquelle le modèle sera confronté.
- Étiqueté : Pour l'apprentissage supervisé, les données doivent être étiquetées avec les bonnes réponses pour guider l'apprentissage du modèle.
Solution: Collecte de données (quantités massives de données collectées pour former des modèles ML.)
Acquisition de données d'entraînement IA pour les modèles ML
Une collecte de données efficace nécessite une planification et une exécution minutieuses. Les principaux éléments à prendre en compte sont les suivants :
- Définir les objectifs : Identifiez clairement les objectifs de votre projet d’IA avant de commencer la collecte de données.
- Préparation de l'ensemble de données : Planifiez plusieurs ensembles de données (formation, validation, tests).
Gestion du budget : Établissez un budget réaliste pour la collecte et l’annotation des données. - Pertinence des données: Assurez-vous que les données collectées sont pertinentes pour le modèle d’IA spécifique et son cas d’utilisation prévu.
- Compatibilité des algorithmes : Tenez compte des algorithmes que vous utiliserez et de leurs exigences en matière de données.
- Approche d'apprentissage : Déterminez si vous utiliserez l’apprentissage supervisé, non supervisé ou par renforcement.
Méthodes de collecte de données
Plusieurs méthodes peuvent être utilisées pour acquérir des données d’entraînement :
- Sources gratuites : Ensembles de données accessibles au public (par exemple, Kaggle, Google Datasets, OpenML), forums ouverts (par exemple, Reddit, Quora). Notez:Évaluez soigneusement la qualité et la pertinence des ensembles de données gratuits.
- Sources internes : Données provenant de votre organisation (par exemple, systèmes CRM, ERP).
- Sources payantes : Fournisseurs de données tiers, outils de récupération de données.
Budgétisation de la collecte de données
La budgétisation de la collecte de données nécessite de prendre en compte plusieurs facteurs :
- Portée du projet: Taille, complexité, type de technologie d’IA (par exemple, apprentissage profond, PNL, vision par ordinateur).
- Volume de données : La quantité de données nécessaires dépend de la complexité du projet et des exigences du modèle.
- Stratégie de prix: Les prix des fournisseurs varient en fonction de la qualité des données, de la complexité et de l'expertise du fournisseur.
- Méthode d'approvisionnement : Les coûts varient selon que les données proviennent de sources internes, de ressources gratuites ou de fournisseurs payants.
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 un cas d'utilisation spécifique
- 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.
- Exactitude: Les données doivent être exemptes d’erreurs et d’incohérences.
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 :
- Qualité des données: Demandez des exemples d’ensembles de données pour évaluer la qualité.
- Conformité : Vérifier le respect des réglementations pertinentes en matière de confidentialité des données.
- Transparence des processus : Comprendre leurs processus de collecte et d’annotation de données.
- Atténuation des préjugés : IRenseignez-vous sur leur approche pour lutter contre les préjugés.
- Évolutivité: Assurez-vous que leurs capacités peuvent évoluer avec la croissance de votre projet.
Prêts à franchir le pas ?
La collecte de données est la base de tout projet d'IA réussi. En comprenant les considérations clés et les meilleures pratiques décrites dans ce guide, vous pouvez acquérir et préparer efficacement les données nécessaires à la création de modèles d'IA puissants et efficaces. Contactez-nous dès aujourd'hui pour en savoir plus sur nos services de collecte de données.
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