Service de validation des données IA – Garantir la précision de vos projets IA/ML

De nombreuses entreprises investissent de l'argent dans des solutions de validation de données plus avancées. Cela inquiète toujours les dangers de faire des choix basés sur des données de mauvaise qualité (inexactes) qui pourraient entraîner des pertes importantes, voire l'effondrement de l'entreprise.

Le monde des affaires ouvre désormais la voie à l’utilisation de services de validation de données IA/ML propulsés par l’humain. C'est un excellent moyen de garantir l'exactitude de toutes les données utilisées pour obtenir des informations, optimiser les processus et prendre des décisions. 

La fonction de validation des données IA

De nombreux points du parcours des données nécessitent des actifs propres et vérifiables lors de l’examen du cycle de vie de la gestion des données. La validation des données vérifie activement la qualité et l'exactitude de ces données collectées, du point de collecte jusqu'à la fin de leur utilisation dans le reporting ou tout autre traitement par l'utilisateur final.

Avant de les utiliser, l'équipe doit vérifier les données. Bien que ce processus prenne du temps, s'assurer que les informations proviennent de sources logiques réduit la possibilité que des ressources de qualité inférieure entrent dans les tableaux de bord et les systèmes des utilisateurs d'une organisation.

Types de contrôles de validation des données IA :

La validation des données prend de nombreuses formes différentes. Avant de stocker les données dans la base de données, la plupart des processus de validation des données effectuent une ou plusieurs de ces vérifications. Les formes typiques de contrôles de validation des données sont les suivantes :

Vérification du type de données

La vérification de l'exactitude du type de données saisi se fait via une vérification du type de données. Par exemple, un champ peut autoriser uniquement la saisie numérique. Dans un tel scénario, le système doit rejeter toutes les données contenant d'autres caractères, tels que des lettres ou des symboles spéciaux.

Vérification des codes

Une vérification de code vérifie que la valeur d'un champ est correctement formatée ou provient d'une liste valide. Par exemple, comparer un code postal à une liste de codes corrects permet de déterminer plus facilement son exactitude. 

Vérification de la portée

Les contrôles de plage valident les données qui doivent se situer dans une plage spécifique. Pour des valeurs raisonnables, il existe des limites supérieures et inférieures bien définies. Un élève d'école primaire, par exemple, a très probablement entre 10 et 14 ans. Vous pouvez configurer l'ordinateur pour qu'il n'accepte que les chiffres compris entre 10 et 14.

Vérification du format

De nombreux types de données adhèrent à des formats prédéterminés. La cohérence des données et du temps est maintenue grâce à une procédure de validation des données qui vérifie que les dates sont correctement saisies. 

Contrôle de cohérence

Un contrôle logique, appelé contrôle de cohérence, garantit que les données saisies ont du sens. À titre d’illustration, assurez-vous que la date de livraison est postérieure à la date d’expédition.

Contrôle d'unicité

Les identifiants et les adresses e-mail sont deux instances de données intrinsèquement uniques. Une base de données ne doit contenir qu'une seule entrée pour chacun de ces champs. Un élément n'est ajouté qu'une seule fois à une base de données, grâce à un contrôle d'unicité. 

Avantages de la validation des données IA

La validation des données garantit la qualité, la validité et l'exactitude des informations recueillies. Il vérifie que les informations collectées à partir de diverses sources répondent également aux besoins organisationnels. Parmi les avantages de la validation des données figurent :

• S'assurer que le ensembles de données Les matériaux collectés et utilisés pour le traitement sont précis et propres, garantissant la rentabilité en économisant du temps et de l'argent.
• Il est compatible avec la majorité des processus et est simple à intégrer.
• La création d'une base de données standard et le nettoyage des informations sur les ensembles de données garantissent que les données collectées à partir de diverses sources structurées ou non structurées répondent aux exigences de l'entreprise.
• Il garantit une rentabilité plus élevée et des pertes moindres avec une précision accrue des données à long terme.
• De plus, il offre une stratégie, une prise de décision et des objectifs de marché améliorés. 

Problèmes et solutions en matière de validation des données IA

Bruit et données manquantes

La validation des données doit permettre de gérer les données bruyantes et manquantes, ce qui peut nuire à l'efficacité et à la précision des applications d'IA et d'apprentissage automatique. 

• Les erreurs dans la collecte des données ou la non-réponse délibérée sont quelques-unes des causes de données manquantes. En revanche, les erreurs de mesure, les erreurs de transcription ou les valeurs aberrantes sont à l’origine de données bruitées. 
• Pour surmonter cette difficulté, on pourrait envisager d'appliquer des techniques d'imputation de données, qui remplaceraient les valeurs manquantes par des estimations plausibles, des techniques de filtrage des données, qui élimineraient ou ajusteraient les valeurs bruitées, ou des techniques d'augmentation des données, qui produiraient des données synthétiques ou supplémentaires qui augmenteraient la diversité et la résilience des ensembles de données ou le meilleur de tous est de faire appel à un fournisseur de services expert en validation de données IA/ML comme Macgence.

Biais et dérive des données

• Le suivi de la dérive et des biais des données constitue un quatrième défi en matière de validation des données pour garantir la validité et l'équité des applications d'IA et d'apprentissage automatique. Alors que les biais dans les données peuvent représenter des idées préconçues, des préférences ou des préjugés sous-jacents, la dérive des données fait référence à des changements dans la distribution ou les caractéristiques des données au fil du temps qui peuvent réduire la précision des modèles et des algorithmes. 

• Les approches de revalidation pour vérifier et mettre à jour régulièrement les données, les approches de dépréciation pour localiser et réduire les sources et les impacts des biais, ainsi que les mesures et les cadres d'équité pour évaluer et améliorer l'équité et la justice sont quelques réponses potentielles à ce problème.

Commencez avec Macgence

Macgence se distingue comme l'option leader pour les services de validation de données d'IA à propulsion humaine en offrant une fiabilité et une expertise inégalées dans la gestion des complexités de l'intégrité des données. En mettant l'accent sur l'exactitude et la précision, 

Macgence utilise les développements les plus récents pour accélérer le processus de validation des données, permettant ainsi aux clients d'économiser beaucoup de temps et d'argent. Les données sont rigoureusement validées pour répondre aux besoins organisationnels grâce aux solutions robustes de Macgence, qui peuvent être utilisées pour les contrôles de plage, les biais, les problèmes de dérive des données ou la vérification du type de données. 

Vous pouvez être sûr que vos données sont entre de bonnes mains lorsque Macgence est votre partenaire de confiance, fournissant à votre entreprise des informations fiables et favorisant le succès.

Conclusion

La discussion ci-dessus nous a appris les types, l'importance et les avantages de la validation des données. La validation des données est un élément essentiel de la gestion des données, généralement effectuée avec le nettoyage des données. La validation des données garantit que les informations sont fiables, dignes de confiance et peuvent être utilisées en toute confiance. En matière de validation des données, Macgence peut vous aider au mieux. Contactez Macgence pour en savoir plus.

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