6 strategie chiave per semplificare la raccolta dati AI e ottimizzare le prestazioni del modello

6 solide linee guida per semplificare il processo di raccolta dei dati di formazione dell'intelligenza artificiale

Di quali dati hai bisogno?

Questa è la prima domanda a cui devi rispondere per compilare set di dati significativi e costruire un modello di intelligenza artificiale gratificante. Il tipo di dati di cui hai bisogno dipende dal problema reale che intendi risolvere.

Scenari di esempio:

• Assistente Virtuale: Dati vocali con accenti, emozioni, età, lingue, modulazioni e pronunce diversi.
• Chatbot Fintech: Dati basati su testo con un buon mix di contesti, semantica, sarcasmo, sintassi grammaticale e punteggiatura.
• Sistema IoT per la salute delle apparecchiature: Immagini e filmati ricavati dalla visione artificiale, dati testuali storici, statistiche e linee temporali.

Qual è la tua fonte di dati?

Il ML data sourcing è complicato e insidioso. Ciò ha un impatto diretto sui risultati che i tuoi modelli forniranno in futuro e a questo punto bisogna fare attenzione a stabilire fonti di dati e punti di contatto ben definiti.

• Dati interni: Dati generati dalla tua attività e pertinenti al tuo caso d'uso.
• Risorse gratuite: Archivi, dataset pubblici, motori di ricerca.
• Fornitori di dati: Aziende che raccolgono e annotano i dati.

Quando decidi la tua origine dati, considera il fatto che a lungo termine avresti bisogno di volumi dopo i volumi di dati e la maggior parte dei set di dati non sono strutturati, sono grezzi e ovunque.

Per evitare tali problemi, la maggior parte delle aziende di solito acquista i propri set di dati dai fornitori, che forniscono file pronti per la macchina etichettati con precisione dalle PMI specifiche del settore.

Quanto? – Volume di dati di cui hai bisogno?

Estendiamo un po' di più l'ultimo puntatore. Il tuo modello di intelligenza artificiale sarà ottimizzato per risultati accurati solo quando verrà addestrato in modo coerente con un volume maggiore di set di dati contestuali. Ciò significa che avrai bisogno di un enorme volume di dati. Per quanto riguarda i dati di allenamento dell'IA, non esistono troppi dati.

Quindi, non c'è un limite in quanto tale, ma se devi davvero decidere il volume di dati di cui hai bisogno, puoi usare il budget come fattore decisivo. Il budget per la formazione dell'IA è un gioco completamente diverso e abbiamo ampiamente trattato l'argomento qui. Potresti dargli un'occhiata e farti un'idea di come affrontare e bilanciare il volume di dati e la spesa.

Requisiti normativi per la raccolta dei dati

L'etica e il buon senso impongono che l'approvvigionamento dei dati debba provenire da fonti pulite. Ciò è ancora più critico quando si sviluppa un modello di intelligenza artificiale con dati sanitari, dati fintech e altri dati sensibili. Una volta che hai reperito i tuoi set di dati, implementa protocolli normativi e conformità come GDPR, standard HIPAA e altri standard pertinenti per garantire che i tuoi dati siano puliti e privi di aspetti legali.

Se stai acquistando i tuoi dati dai fornitori, fai attenzione anche a conformità simili. In nessun momento le informazioni sensibili di un cliente o di un utente devono essere compromesse. I dati devono essere resi anonimi prima di essere inseriti nei modelli di apprendimento automatico.

Gestione della distorsione dei dati

Il bias dei dati può lentamente uccidere il tuo modello di IA. Consideralo un veleno lento che viene rilevato solo con il tempo. Il bias si insinua da fonti involontarie e misteriose e può facilmente sfuggire al radar. Quando i tuoi dati di training di IA sono distorti, i tuoi risultati sono distorti e spesso unilaterali.

Per evitare tali casi, assicurati che i dati che raccogli siano il più diversi possibile. Ad esempio, se stai raccogliendo set di dati vocali, includi set di dati da più etnie, generi, gruppi di età, culture, accenti e altro per soddisfare i diversi tipi di persone che finirebbero per utilizzare i tuoi servizi. Più i tuoi dati sono ricchi e diversificati, è probabile che siano meno distorti.

Scegliere il fornitore giusto per la raccolta dati

Una volta che scegli di esternalizzare la tua raccolta di dati, devi prima decidere chi esternalizzare. Il giusto fornitore di raccolta dati ha un portafoglio solido, un processo di collaborazione trasparente e offre servizi scalabili. La soluzione perfetta è anche quella che fornisce eticamente i dati di formazione dell'IA e garantisce il rispetto di ogni singola conformità. Un processo che richiede tempo potrebbe finire per prolungare il processo di sviluppo dell'IA se scegli di collaborare con il fornitore sbagliato.

Quindi, guarda i loro lavori precedenti, controlla se hanno lavorato sul settore o sul segmento di mercato in cui ti avventuri, valuta il loro impegno e ricevi campioni pagati per scoprire se il fornitore è un partner ideale per le tue ambizioni di intelligenza artificiale. Ripeti il ​​processo finché non trovi quello giusto.

Con Shaip, ottieni dati affidabili, provenienti da fonti etiche, per alimentare efficacemente le tue iniziative di intelligenza artificiale.

Conclusione

La raccolta dei dati dell'IA si riduce a queste domande e quando hai ordinato questi puntatori, puoi essere sicuro del fatto che il tuo modello di intelligenza artificiale si modellerà nel modo in cui lo volevi. Basta non prendere decisioni affrettate. Ci vogliono anni per sviluppare il modello di intelligenza artificiale ideale, ma solo pochi minuti per ricevere critiche su di esso. Evitali usando le nostre linee guida.