Tout sur l'IA centrée sur les données

Les ensembles de données peuvent être considérés comme un élément fondamental du processus de formation et d’automatisation de l’IA. Pour cela, l’approche de l’IA centrée sur les données devient très populaire. Elle implique des processus qui systématisent les données et améliorent leur qualité afin que les performances du système puissent être améliorées. Si vous recherchez des ensembles de données de qualité pour former vos modèles d’IA centrés sur les données, consultez Macgence. Leurs ensembles de données garantiront que vos modèles d’IA sont optimisés au mieux afin que des résultats précis puissent être produits.

Dans une approche centrée sur les données, la qualité des ensembles de données utilisés pour former un modèle d'IA est améliorée. Dans ce blog, nous discuterons en détail de l'IA centrée sur les données. Continuez à lire et à apprendre !

Qu’est-ce que l’IA centrée sur les données ?

Les premières façons d’aborder le développement de l’IA impliquaient de travailler sur des codes qui constituent la base d’un modèle d’IA. Cependant, l’IA centrée sur les données vise à améliorer la qualité des données de formation. Il est possible d'ajouter davantage de diversité aux données, de les nettoyer et bien plus encore pour y parvenir.

Le code et les données sont les deux parties principales d'un modèle d'IA. Pour améliorer le rendement et la précision du modèle d'IA, une méthode d'IA centrée sur les données se concentre sur les données. En revanche, une stratégie centrée sur le modèle se concentre sur l’optimisation du code pour améliorer le modèle d’IA.

L'approche centrée sur les données est la meilleure car elle réduit le temps de développement du modèle. Il a été observé que les entreprises qui suivaient une IA centrée sur les données Cette approche a vu une amélioration d'environ 20 % des performances de leurs modèles d'IA par rapport aux entreprises utilisant une approche centrée sur les modèles. 

Pourquoi opter pour une approche centrée sur les données ?

Lors du choix des données pour alimenter votre modèle d’IA, vous devez vous concentrer sur la qualité et non sur la quantité. Les données collectées de manière aléatoire sont susceptibles d’être remplies de données de remplissage et de distractions. Lorsque de tels ensembles de données sont utilisés pour entraîner des modèles d’IA, ils sont voués à produire des erreurs dans leurs résultats. C’est donc la principale raison qui est nécessaire. Pour relever les défis posés par une approche d’entraînement de l’IA centrée sur le modèle, une approche centrée sur les données a été introduite. 

Mise en œuvre de l'IA centrée sur les données

Voici le processus qui sous-tend l’approche centrée sur les données : 

1. Les ensembles de données de qualité qui ont des étiquettes définies et qui couvrent des cas importants sont obtenus par une entreprise. Ils peuvent avoir des experts internes pour produire ces données ou ils peuvent les obtenir auprès de services de qualité. Marchés de données de formation IA comme Macgence. 
2. Avant de commencer le travail sur l'ensemble des données, un expert du secteur travaille sur un petit échantillon de données pour vérifier les zones incohérentes.
3. Pendant ce temps, les instructions d'étiquetage qui comportent des cas particuliers sont également enregistrées à la suite de l'analyse des erreurs. 
4. De plus, tous les bruits ou cellules vides de l’ensemble de données sont supprimés pour nettoyer les données. 

Avantages de l’IA centrée sur les données

Vous trouverez ci-dessous certains des avantages courants offerts par l’IA centrée sur les données :

1. Améliore les performances : Cette approche implique la construction de modèles d'IA avec des données de qualité afin que les données elles-mêmes puissent transmettre les apprentissages aux modèles d'IA. Cela se traduit par de meilleures performances et le besoin d’essais et d’erreurs est également éradiqué. 
2. Favorise la collaboration : Adopter une approche centrée sur les données permettra une meilleure collaboration entre les membres d'une équipe. Dans une approche centrée sur les données, les professionnels peuvent travailler ensemble pour identifier les bugs et peuvent collectivement effectuer d'autres optimisations en peaufinant les ensembles de données. 
3. Réduit le temps de développement : L'atout majeur est que cela réduit le temps nécessaire au lancement d’un modèle d’IA sur le marché. Les équipes peuvent travailler en parallèle les unes avec les autres pour avoir un impact sur les données utilisées pour entraîner le modèle. En tant qu'IA centrée sur les données conduit à une intervention humaine réduite, le temps de développement est automatiquement réduit.

Comment Macgence peut-il vous aider ?

À l’heure actuelle, les ingénieurs de données se concentrent davantage sur l’amélioration de la qualité des ensembles de données utilisés pour entraîner les modèles d’IA plutôt que sur le code sur lequel ils s’exécutent. Une approche centrée sur le modèle a été suivie dans le passé, mettant l'accent sur la partie codage. Cependant, il s’agissait d’une approche moins optimisée et lente. Pour ceux qui cherchent à créer une IA centrée sur les données modèles, contactez-nous chez Macgence pour des produits de haute qualité ensembles de données.

Avec Macgence, vous bénéficiez d'une qualité, d'une évolutivité, d'une expertise et d'un support exceptionnels. Nous suivons des méthodes éthiques pour compiler des ensembles de données qui porteront vos systèmes d'IA à un tout autre niveau. Macgence est même conforme aux réglementations ISO-27001, SOC II, GDPR et HIPAA. Prêt à élever vos modèles ? Contactez-nous dès aujourd'hui à www.macgence.com!

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