Hoja de ruta de 5 pasos para el proceso de recopilación de datos para modelos AI/ML

La inteligencia artificial (IA) se está apoderando del mundo. Casi todas las empresas quieren o ya han implementado IA para mejorar sus operaciones. Sin embargo, el desarrollo y la implementación de la IA pueden presentar varios desafíos, siendo la recopilación y recopilación de datos uno de ellos.

Si la preparación y la recopilación de datos durante el entrenamiento y la implementación de la IA no se realizan correctamente, puede provocar un bajo rendimiento del modelo y el fracaso de todo el proyecto.

Este artículo proporcionará una hoja de ruta de 5 pasos para ayudarlo a mejorar su metodología de recopilación de datos para sus proyectos de IA/ML.

1. Identificar la necesidad

La identificación de necesidades es uno de los pasos más cruciales de todo el proceso de recopilación de datos.

Dado que hay varios tipos de conjuntos de datos, identificar el alcance del proyecto lo ayuda a reducir las opciones y elegir la que mejor se adapte a los requisitos de su proyecto.

Por ejemplo, si se requiere un sistema de visión por computadora para garantizar la calidad de las manzanas en una cinta transportadora bien iluminada, no se beneficiará del entrenamiento con imágenes de manzanas en diferentes entornos de iluminación. Eso es porque, en la práctica, la luz sobre la cinta transportadora permanecerá estable.

Conjunto de datos de imágenes de Apple con imágenes de manzanas podridas, manzanas frescas, manzanas de diferentes colores e imágenes desde diferentes ángulos.
Fuente: Researchgate

La identificación de necesidades también ayuda a determinar el tipo de datos y el método adecuado de recopilación de datos.

Por ejemplo, un sistema de reconocimiento facial en el aeropuerto debería analizar caras de diferentes formas, colores y tamaños. Esto requiere un conjunto de datos amplio y diverso.

La recopilación interna de un conjunto de datos de este tipo puede ser costosa y llevar mucho tiempo; por lo tanto, el método de crowdsourcing podría funcionar mejor para dicho conjunto de datos.

Para obtener más información sobre los conjuntos de datos para el entrenamiento de IA/ML, consulte esta lectura rápida.

2. Selección del método

Ahora que se ha determinado el tipo de datos, puede identificar el método a través del cual se recopilarán esos datos. Existen 4 métodos clave para recopilar/obtener datos de capacitación para sus proyectos de IA/ML:

  • Colaboración colectiva personalizada: Donde los datos provienen de la multitud en forma de microtareas. Si bien se hace internamente, esto puede ser costoso y costoso; sin embargo, Los proveedores de servicios de recopilación/recolección de datos de terceros pueden ofrecerlo de manera eficiente.
  • Colección privada: Este método es bueno para conjuntos de datos pequeños con proyectos confidenciales o personales.
  • Datos prelimpiados y empaquetados: Cuando el proyecto no requiere un conjunto de datos altamente personalizado, los conjuntos de datos fácilmente disponibles pueden ser el camino a seguir.
  • Web scraping y rastreo: El web scraping implica aprovechar los bots para extraer datos de sitios web de un dominio específico. Haga clic aquí para obtener más información sobre el web scraping.

Para obtener más información sobre estos cuatro métodos de recopilación de datos, consulte esta lectura rápida.

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  1. Grandes conjuntos de datos para entrenamiento de IA/ML
  2. Conjuntos de datos para análisis de sentimiento de fuente abierta
  3. Categorización y etiquetado de datos
  4. Realización de encuestas e investigaciones web.
  5. Perspectivas de clientes de PoS y mantenimiento de datos de productos

3. Control de calidad

El tercer paso en la recopilación de datos es el control de calidad. El aseguramiento de la calidad de los datos es el factor determinante del desempeño y el resultado final del proyecto AI/Ml.

Garantizar la calidad de los datos recopilados permite:

Los siguientes cuatro factores pueden garantizar el nivel de calidad de los datos que se recopilan:

  • Relevancia: Los datos deben ser relevantes para el alcance del proyecto. Por lo tanto, cualquier dato irrelevante debe limpiarse.
  • Integralidad: Los datos deben cubrir todos los requisitos del modelo. Cualquier deficiencia puede hacer que el modelo esté sesgado o puede proporcionar resultados erróneos.
  • A hoy: Los datos no deben contener información obsoleta, como imágenes antiguas de baja calidad.
  • Validez: Los datos deben ser auténticos y no modificados por medios digitales u otros.

Para obtener más información sobre cómo mejorar la calidad de su proceso de recopilación de datos, consulte esta lectura rápida.

4. Almacenamiento de los datos

No importa si opta por la recopilación de datos interna o la subcontratación/colaboración colectiva; necesitará un plan de almacenamiento para almacenar los datos recopilados.

Las siguientes consideraciones pueden ayudar al almacenar los datos:

  • Evalúe sus necesidades de almacenamiento: Por ejemplo, si sus datos son privados, es posible que necesite servidores privados con alta seguridad. Además, es posible que necesite almacenamiento escalable en caso de que cambie el tamaño del conjunto de datos.
  • Evalúe a su proveedor de almacenamiento: Si confía en proveedores de almacenamiento de terceros, asegúrese de que cuenten con medidas de seguridad. Deben cumplir con los requisitos de escalabilidad y seguridad de su proyecto.
  • Asegure copias de seguridad multiformato: Las copias de seguridad múltiples también son un elemento importante para garantizar la seguridad y protección de los datos. Puede usar copias de seguridad del servidor local, discos duros externos, copias de seguridad fuera del sitio, etc.

5. Anotar los datos

La anotación de datos también es un paso crucial en la preparación de datos para el entrenamiento. Implica etiquetar o etiquetar los datos para que sean legibles por máquina. Por ejemplo, para un sistema de reconocimiento facial, las imágenes de la cara se anotarán creando etiquetas en diferentes partes de la cara en la imagen.

Imagine el rostro de una mujer con etiquetas de puntos de referencia en cada característica de su rostro.
Fuente: Clickworker

Sin la anotación de alta calidad, los datos recopilados serán ilegibles o inútiles para el modelo. Algunos proveedores de recopilación de datos ofrecen este servicio adicional. Los diferentes tipos de anotaciones de datos incluyen:

Para obtener más información sobre la anotación de datos y los desafíos que podría enfrentar, consulte esta lectura rápida.

También puede consultar nuestro lista basada en datos de empresas de recopilación/recolección de datos para encontrar la opción que mejor se adapte a las necesidades de su proyecto.

Para obtener más información sobre la recopilación de datos, no dude en descargar nuestro documento técnico:

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Shehmir Javaid es analista de la industria en AIMultiple. Tiene experiencia en logística e investigación de gestión de la cadena de suministro y le encanta aprender sobre tecnología innovadora y sostenibilidad. Completó su Maestría en Logística y Gestión de Operaciones de la Universidad de Cardiff, Reino Unido, y una Licenciatura en Administración de Empresas Internacionales de la Universidad Metropolitana de Cardiff, Reino Unido.

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