Con la evolución de la tecnología de IA, los datos de aprendizaje de IA son cada vez más importantes: los datos de aprendizaje de IA son los datos necesarios para que la inteligencia artificial aprenda, y cómo se recopilan y utilizan estos datos es un factor importante para determinar el rendimiento de la IA.
Esta columna ofrece una explicación fácil de entender de los fundamentos de los datos de aprendizaje de IA, cómo recopilarlos y qué hay que tener en cuenta. Su objetivo es proporcionar información útil a quienes estén pensando en utilizar la tecnología de IA en el futuro o estén interesados en recopilar datos de aprendizaje de IA.
¿Qué son los datos de aprendizaje de IA?
Los datos de aprendizaje de IA se refieren a los datos utilizados por la inteligencia artificial para aprender. En particular, los datos anotados desempeñan un papel importante entre los datos de aprendizaje de IA. La anotación es el proceso de asignar etiquetas a los datos, lo que crea la base para que la IA comprenda y aprenda los datos correctamente. Por ejemplo, al entrenar una IA de reconocimiento de imágenes, etiquetar los objetos de una imagen, como perro o gato, permite a la IA aprender lo que representa cada imagen.
Para entrenar una IA, es necesario crear muchos datos maestros. Para crear los datos de los profesores, es necesario recopilar y anotar los datos originales. Las agencias de recopilación de datos pueden ayudar con la recopilación de grandes cantidades de datos que no se pueden recopilar internamente, por lo que se recomienda el uso de estos servicios cuando no haya datos suficientes para la anotación o no se disponga de conjuntos de datos gratuitos.
Con el fin de crear datos de anotación para el entrenamiento de la IA, se necesita una gran cantidad de datos de origen, como imágenes, vídeos, texto y audio, que puedan utilizarse como base para el entrenamiento. Existe una amplia gama de tipos y cantidades de estos datos, con el problema de los conjuntos de datos que están restringidos para uso comercial o que no se ajustan al modelo de IA real que se desea desarrollar. Por lo tanto, en la mayoría de los casos, es necesario recopilar y anotar los datos necesarios internamente para que se ajusten al modelo de IA que realmente se quiere construir.
Importancia de la recopilación de datos de entrenamiento de IA
La recopilación de datos de entrenamiento de IA es un proceso crucial en el desarrollo de la tecnología de IA; el rendimiento de los modelos de IA depende en gran medida de la calidad y la cantidad de los datos de entrenamiento utilizados. En esta sección se explica la importancia de recopilar datos de entrenamiento de IA de un modo que incluso los principiantes puedan comprender fácilmente.
La calidad de los datos determina el rendimiento de la IA
Los modelos de IA aprenden patrones a partir de los datos proporcionados y hacen predicciones y toman decisiones sobre nuevos datos. Por tanto, la calidad de la información contenida en los datos de entrenamiento afecta directamente a la precisión y fiabilidad de las decisiones de la IA. Los datos de entrenamiento de alta calidad permiten construir modelos de IA más precisos.
La diversidad hace que la IA sea más versátil
Proporcionar datos diversos a los modelos de IA es importante para la versatilidad de la IA. Por ejemplo, cuando se entrena una IA de reconocimiento de imágenes, el uso de imágenes tomadas en diferentes entornos y condiciones como datos de entrenamiento permite a la IA responder a más escenarios. Así pues, la diversidad de datos es esencial para ampliar la aplicabilidad de los modelos de IA.
La cantidad de datos determina la profundidad del aprendizaje
El entrenamiento de modelos de IA requiere grandes cantidades de datos. Cuanto mayor sea la cantidad de datos, más patrones complejos podrá aprender la IA y más matices detallados podrá captar. En particular, el entrenamiento de modelos complejos de IA, como el aprendizaje profundo, requiere enormes cantidades de datos. Recopilar la cantidad adecuada de datos profundiza el aprendizaje de los modelos de IA y mejora su rendimiento.
Métodos de recogida de datos de aprendizaje de la IA
Existe una amplia gama de métodos para recopilar datos sobre el aprendizaje de la IA, pero es importante seleccionar un método de recopilación eficiente y eficaz. Esta sección ofrece una visión general de los principales métodos de recogida utilizados y de las características de cada uno de ellos. Comprender estos métodos y elegir el que mejor se adapte a los objetivos y condiciones de su proyecto le ayudará a mejorar el rendimiento de su modelo de IA.
Web scraping
El web scraping es una técnica de recogida automática de datos de Internet. Se utiliza para extraer datos como texto e imágenes de sitios web específicos con el fin de crear conjuntos de datos para el entrenamiento de IA. Este método se utiliza ampliamente como método de recopilación eficiente, ya que se pueden recopilar grandes cantidades de datos en un tiempo relativamente corto. Sin embargo, hay que respetar las condiciones de uso del sitio web y prestar atención a las leyes sobre derechos de autor y privacidad.
Datos abiertos
Los datos abiertos son los que ponen a disposición del público los departamentos gubernamentales, las instituciones de investigación y las empresas. Estos datos son de libre acceso y uso, por lo que pueden utilizarse como datos de aprendizaje de la IA. Los datos abiertos pueden utilizarse para crear conjuntos de datos de alta calidad manteniendo los costes bajos. Sin embargo, el tipo y la calidad de los datos varían en función de la fuente de publicación, por lo que es necesario comprobar que los datos que se van a utilizar cumplen los requisitos del proyecto.
Servicios de agencias de recopilación de datos
Los servicios de agencia de recopilación de datos son servicios en los que una empresa especializada recopila datos en su nombre. Los datos específicos se recogen, organizan y suministran según los requisitos del cliente. Este método es adecuado para recoger datos cuando se requieren condiciones específicas o requisitos de calidad, o cuando es difícil recoger los datos internamente. Aunque es costoso, ahorra tiempo y recursos y lo utilizan muchas empresas e instituciones de investigación.
Factores clave en la selección de una empresa de recopilación de datos de aprendizaje de IA
Con el desarrollo de la tecnología de IA y su creciente gama de aplicaciones, la recopilación de datos de aprendizaje adecuados es fundamental para el éxito de un proyecto de IA. A la hora de seleccionar una empresa de recopilación de datos, es especialmente importante tener en cuenta los tres puntos siguientes
Coste
El coste es la consideración más fundamental a la hora de seleccionar una empresa de recopilación de datos. Esto se debe a que los presupuestos de los proyectos son limitados y elegir un servicio rentable está directamente relacionado con la sostenibilidad del proyecto. Por lo tanto, debe comparar cuidadosamente la calidad y el coste de los servicios ofrecidos y elegir la empresa que ofrezca la inversión más eficiente. Durante este proceso, es importante comprobar de antemano los costes adicionales ocultos y los que puedan surgir en el futuro.
Calidad de los datos
La calidad de los datos es un criterio de selección muy importante, ya que afecta directamente al rendimiento del modelo de IA. La razón para seleccionar una empresa que pueda proporcionar datos de alta calidad es que se necesitan datos precisos, coherentes y diversos para construir modelos de IA de gran precisión. La mala calidad de los datos puede dar lugar a un entrenamiento ineficaz de los modelos de IA, lo que a su vez afecta negativamente al rendimiento final. Por lo tanto, durante el proceso de selección es esencial comprobar el historial y la reputación de la empresa en la recopilación y el preprocesamiento de datos, y conocer sus procesos de control de calidad.
Estructuras de apoyo flexibles
Elegir una empresa con una estructura de apoyo flexible es importante para garantizar que la empresa pueda responder a cualquier reto imprevisto al que pueda enfrentarse el proyecto. Las necesidades del proyecto pueden cambiar con el tiempo y los requisitos de recopilación de datos también pueden cambiar en el transcurso del proyecto. Por lo tanto, seleccionar una empresa con una estructura de apoyo flexible que pueda responder con flexibilidad a las necesidades del cliente y resolver los problemas con rapidez garantizará el éxito del proyecto.
Datos y Recursos de formación en IA recomendados
La recopilación y el tratamiento de datos de entrenamiento de IA requieren herramientas y conjuntos de datos específicos. Se trata de recursos esenciales para mejorar la precisión de los modelos de IA. A continuación se recomiendan algunas herramientas y conjuntos de datos que pueden ser útiles en el aprendizaje de la IA.
Datos de Texto
Los datos textuales son un componente muy importante del aprendizaje de la IA. En particular, el desarrollo de tecnologías de procesamiento del lenguaje natural (PLN) requiere la recopilación y el análisis de una amplia variedad de datos textuales.
Common Corpus es una herramienta basada en Nomic Atlas que permite visualizar y analizar grandes conjuntos de datos de manera interactiva. Ofrece un mapa dinámico para explorar millones de registros, como el dataset PDNews, representando datos en clusters según su similitud semántica. Con funciones de filtrado por metadatos, como fecha o temática, facilita la identificación de patrones y tendencias. Es ideal para investigaciones en minería de texto, análisis de noticias y procesamiento de lenguaje natural (NLP), proporcionando una forma intuitiva de trabajar con datos complejos y masivos.
Datos de imagen
Los datos de imágenes desempeñan un papel fundamental en el campo de la visión por ordenador. En particular, los conjuntos de datos de imágenes grandes y diversos son esenciales para el avance de tecnologías como el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento facial y la detección de objetos.
MegaFace es una de las mayores bases de datos públicas de rostros del mundo, diseñada para evaluar la precisión y escalabilidad de los sistemas de reconocimiento facial. Con millones de imágenes, este conjunto de datos es un valioso recurso para los desarrolladores de tecnología de reconocimiento facial.
Google Open Images V7 es un gran conjunto de datos que contiene más de 9 millones de imágenes anotadas que pueden utilizarse para diversas tareas de visión por ordenador, como la detección de objetos, la detección de relaciones visuales y la segmentación de instancias. El conjunto de datos proporciona numerosas anotaciones de objetos en imágenes y se ha utilizado ampliamente para entrenar modelos de IA.
Recursos de voz
Los datos del habla desempeñan un papel fundamental en muchas aplicaciones de IA, como el reconocimiento del habla, la síntesis del habla y la comprensión del lenguaje natural. En particular, la recopilación de extensos conjuntos de datos que cubran una amplia gama de idiomas, acentos y entornos de habla es fundamental para mejorar la versatilidad y precisión de los modelos de IA.
Mozilla Common Voice es una gran base de datos del habla de código abierto desarrollada por Mozilla. Recogemos datos del habla donados por voluntarios de todo el mundo y proporcionamos una rica colección de muestras del habla en múltiples idiomas. El objetivo del proyecto es democratizar el reconocimiento del habla y fomentar el desarrollo de tecnologías del habla de uso universal.
- Base de datos de música NES – Conjunto de datos Voice Command
Voice Command Dataset es un conjunto de datos de reconocimiento del habla publicado por Google, una colección de comandos de voz a nivel de palabra. El conjunto de datos es adecuado para entrenar modelos de inteligencia artificial en el reconocimiento de palabras y frases específicas para su uso en el desarrollo de altavoces inteligentes, asistentes de voz y mucho más. El conjunto de datos contiene decenas de miles de muestras de voz de miles de hablantes, lo que ayuda a mejorar la precisión de los modelos de reconocimiento de voz en diferentes entornos de voz.
Cuestiones a tener en cuenta a la recopilación de datos de entrenamiento de IA
La recopilación de datos de entrenamiento de IA es un proceso importante que afecta directamente al rendimiento de los modelos de IA. Hay que prestar atención no sólo a la calidad y cantidad de los datos, sino también al método de su recogida. A continuación se exponen algunas consideraciones clave a tener en cuenta a la hora de recopilar datos de entrenamiento de IA.
1. Calidad y precisión de los datos
Los datos utilizados para entrenar modelos de IA deben ser precisos. Utilizar datos inexactos o incorrectos como material de entrenamiento hará que el modelo de IA aprenda información incorrecta y, en consecuencia, realice predicciones y análisis imprecisos. Durante el proceso de recopilación de datos, es importante recoger datos de fuentes fiables y, cuando sea posible, limpiar y preprocesar los datos para garantizar su exactitud.
2. Diversidad y exhaustividad de los datos
Para que los modelos de IA puedan comprender la complejidad y diversidad del mundo real, los datos recopilados deben ser diversos. Utilizar únicamente datos sesgados hacia determinados grupos o escenarios puede sesgar el modelo de IA. Por lo tanto, es importante recopilar datos de diferentes contextos, entornos y condiciones para que el modelo pueda tomar decisiones más justas e imparciales.
3. Privacidad y consideraciones éticas
Al recopilar datos, debe prestarse especial atención a la protección de la intimidad y a las cuestiones éticas. En particular, cuando se trate de datos que contengan información personal identificable, es necesario obtener el consentimiento adecuado, anonimizar los datos y aplicar medidas de seguridad. También es importante asegurarse de que el uso previsto de los datos está éticamente justificado y evitar un uso inadecuado.
Resumen
En este artículo, explicamos los conceptos básicos de los datos de aprendizaje de IA, los métodos de recopilación, las herramientas recomendadas y las consideraciones a tener en cuenta a la hora de recopilarlos. La selección y recopilación de datos de entrenamiento de IA es fundamental para el éxito de la tecnología de IA.
Tener en cuenta la calidad, diversidad y privacidad de los datos a la hora de recopilar datos de entrenamiento de IA es clave para desarrollar modelos de IA de alto rendimiento e imparciales. Libere todo el potencial de la IA mediante la recopilación y el procesamiento adecuados de los datos.
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