Como elegir los datos de entrenamiento de IA adecuados y por que son importantes?

Directrices para seleccionar los datos de entrenamiento de IA adecuados

La mayoria de las empresas prefieren utilizar datos secundarios para la formacion en IA porque estan disponibles comercial o publicamente. rentable, eficiente en el tiempo y escalable.

Los datos primarios entran en escena cuando los datos secundarios no estan disponibles, es necesario abordar una brecha en datos secundarios, o el modelo de IA necesita datos dinamicos o en tiempo real. En este caso, no es necesario elegir IA. datos de entrenamiento, los recopila desde cero.

A pesar de las ventajas que conllevan los datos secundarios, existen limitaciones que incluyen inconsistencias en la calidad y sesgos.

Es por eso que debe tener mucho cuidado al elegir datos secundarios de diversas fuentes, incluidos los utilizados anteriormente. conjuntos de datos, repositorios publicos o web scraping. Haz esto!

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1. Verifica la compatibilidad con tus objetivos

Antes obteniendo datos para la IA , deberias haberlo preparado un documento de diseno modelo (MDD). Algunos lo llaman carta del proyecto de IA o declaracion del problema y documento de alcance.

De cualquier manera, un MDD define el problema, los requisitos de datos, la arquitectura del modelo, los criterios de evaluacion y otros detalles del proyecto relacionado.

Compare los objetivos en el documento de diseno de su modelo con los de los informes de creacion de conjuntos de datos de diversos conjuntos de datos. El informe de creacion del conjunto de datos detalla los motivos detras de la construccion de un conjunto de datos especifico.

Entonces, en lugar de perder el tiempo comparando la mayoria de los detalles de su documentacion con los de la creacion del conjunto de datos informes, centrarse en los objetivos o planteamiento del problema.

Si los objetivos coinciden estrechamente, continue con el siguiente paso. De lo contrario, considere que el conjunto de datos no es adecuado para el proyecto. y proceder a evaluar el siguiente conjunto de datos.

2. Evaluar la alineacion con los requisitos de datos.

Una vez que se haya limitado a un numero selecto de conjuntos de datos que se alinean estrechamente con sus objetivos, continue con compare que tan bien se alinean los requisitos de datos.

Desde las variables o caracteristicas de destino, tipo de datos, volumen de datos, formato de datos, hasta la distribucion y diversidad de datos. necesidades: compare lo que hay en el documento de diseno de su modelo con los detalles del informe de creacion del conjunto de datos.

Concentrese en los conjuntos de datos que se alinean con los requisitos de datos en su documento de diseno de modelo.

Los requisitos de datos no tienen por que coincidir exactamente con las necesidades de datos de su modelo de IA. Apunte a conjuntos de datos con pocos brechas en los requisitos de datos en comparacion con el MDD para evitar comprometer el rendimiento de su modelo.

Mas adelante, podra abordar las lagunas en los requisitos de datos mediante tecnicas que incluyen aumento de datos , ingenieria de caracteristicas y combinacion de conjuntos de datos.

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3. Evaluar las necesidades definidas de calidad y precision de los datos.

Hasta ahora, tiene un grupo de conjuntos de datos que se alinean estrechamente con los objetivos y requisitos de datos de su modelo. Ahora, centrarse en las necesidades definidas de calidad y precision de los datos de los conjuntos de datos.

Analice el informe de creacion de cada conjunto de datos y evalue la precision con la que los datos se recopilaron, limpiaron y etiquetado/anotado y utilizado. Realizar una auditoria de equidad para evaluar las estrategias utilizadas para eliminar sesgos y errores, incluidos datos faltantes y valores atipicos.

En general, intente evaluar como el recolector de datos inicial realizo el proceso de recopilacion de datos y garantizo cumplio su proposito.

Para ahorrar tiempo, revise los metadatos del conjunto de datos. Los metadatos bien documentados garantizan que los datos recopilados sean comprensible y utilizable por entidades de terceros.

4. Examinar los requisitos temporales (plazo de datos)

El periodo de tiempo de los datos se refiere al periodo en el que un conjunto de datos especifico sigue siendo relevante.

Debido a factores como la antiguedad de los datos, las variaciones estacionales, la relevancia de las condiciones actuales y la deriva temporal, los datos de marcos temporales mas antiguos se vuelve progresivamente menos preciso o irrelevante. Tomese el tiempo para analizar la relevancia de cada conjunto de datos a las necesidades de su modelo de IA.

Recuerde, algunos modelos de IA funcionan muy bien con datos en tiempo real, incluida la deteccion de fraude y la prediccion del precio de las acciones. modelos. Entonces, para que un modelo de IA entregue predicciones relevantes, se debe reconocer la relevancia del tiempo. validez.

5. Evaluar las limitaciones eticas

Debe evaluar los fundamentos eticos bajo los cuales se creo cada conjunto de datos del grupo de seleccion. Haz esto para evitar reacciones publicas o problemas legales.

Para empezar, consulte los derechos de propiedad y el descargo de responsabilidad de uso legitimo. Evite el uso de conjuntos de datos que no sean legales propiedad, licenciada o permitida para el entrenamiento de IA. Asegurese de que los datos cumplan con las leyes de derechos de autor y sean necesarios. acuerdos de licencia.

Luego, proceda a comprobar por otros aspectos eticos como los sesgos , transparencia y rendicion de cuentas. Evite conjuntos de datos que se perpetuen sesgos basados en atributos protegidos como discapacidad, edad, genero, raza y mas.

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Por que es importante elegir los datos de entrenamiento de IA adecuados?

1. La calidad de los datos de entrenamiento de la IA tiene un impacto directo en el rendimiento del modelo.

Los datos de entrenamiento definen lo que aprende su modelo de IA seleccionado. Por lo tanto, si le proporciona mala calidad o datos incorrectos, produce resultados poco fiables e inexactos. Ademas, si proporciona datos sesgados, tendra resultados discriminatorios.

2. Para prevenir o evitar problemas eticos y legales

Ignorar las restricciones eticas y legales puede perjudicar a los usuarios previstos o danar la reputacion de la empresa. y, si Si estas entrenando un modelo de IA para ayudar a resolver problemas en campos como finanzas o atencion medica, debes usar informacion precisa. y datos relevantes que cumplan con las regulaciones de la industria para evitar repercusiones legales.

3. Para optimizar costos

Utilice los datos de entrenamiento de IA correctos y no tendra que preocuparse por las iteraciones y el modelo de entrenamiento repetidos. ajustes.

Unos objetivos claros, junto con los datos de formacion correctos, tambien producen el resultado esperado, lo que anima a las partes interesadas. para respaldar asignaciones presupuestarias para cubrir el escalamiento.

Palabras finales

El camino para elegir los datos de entrenamiento de IA correctos comienza con el uso del documento de diseno de su modelo como datos. lista de verificacion de adquisicion. Con este documento, esta en una mejor posicion para identificar conjuntos de datos que se alinean con los objetivos y requisitos de datos de su modelo de IA.

Ademas del documento de diseno del modelo, necesita los informes de creacion de datos de todos los conjuntos de datos que esta evaluando. por idoneidad. Y, al seguir los cinco pasos descritos en este articulo, debe concentrarse en el conjunto de datos con los datos correctos para su modelo.

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