Naviguer dans les profondeurs de la collecte de données IA :

La collecte de données par l'IA fait référence au processus de collecte, d'organisation et de sélection active de données provenant de diverses sources pour alimenter les algorithmes d'IA. Les systèmes d'IA utilisent les données pour repérer des tendances et effectuer des opérations auparavant réservées aux humains.

Cependant, les applications utilisant l’intelligence artificielle ont besoin de données de haute qualité pour fonctionner pleinement. Dans d’autres cas, cependant, les entreprises doivent rassembler davantage d’informations pour garantir un pipeline de données robuste qui soutiendra leurs implémentations d’IA à des fins d’évaluation, de test ou de formation.

La collecte de données à grande échelle est complexe, notamment en ce qui concerne les réglementations et les lois sur la protection de la vie privée en vigueur. De plus, mener à bien un projet de collecte de données à grande échelle ou complexe nécessite davantage de travail lorsque les chercheurs ont besoin de données provenant de partout dans le monde.

Pour ces raisons, collaborer avec un Collecte de données d'IA Le fournisseur de services peut accélérer considérablement le développement de pipelines de données fiables et aider les entreprises à effectuer une transition plus fluide et plus rapide du pilote à la production.

Types de collecte de données IA

De nombreux formulaires de collecte de données sont disponibles pour les modèles AI/ML, et chaque type a un ensemble distinct d'utilisations. De plus, connaître les détails du processus de collecte de données peut avoir un impact sur la méthode sélectionnée pour un modèle IA/ML donné. Examinons les différentes approches de collecte de données utilisées par les modèles AI/ML.

Collecte de données d'images

La collecte de données, grandes et petites, est nécessaire pour entraîner les algorithmes d’IA et de ML. Pour que les modèles d’IA progressent, image ensembles de données sont essentiels. Grâce à leur large gamme de données visuelles, ils contribuent à un apprentissage et une reconnaissance efficaces des modèles. Cela prend en charge la formation et les tests, améliorant ainsi les performances globales des modèles. Ces ensembles de données prennent en charge la reconnaissance et la compréhension par les modèles d'IA de concepts visuels complexes, améliorant ainsi la précision et la fiabilité de tâches telles que la détection d'objets, la classification d'images, etc. Il présente des images de voitures, de rues, de personnes et de fruits, ainsi que de nombreuses autres images.

Collecte de données vidéo

La collecte de données vidéo est le processus qui consiste à assembler un type spécifique de jeu de données vidéo pour la formation de modèles d'IA/ML. Essentiellement, les chercheurs rassemblent des jeux de données vidéo pour aider les modèles d'intelligence artificielle à comprendre et à apprendre leur environnement. Par conséquent, cela permet aux systèmes d'IA d'identifier des objets dans des images en mouvement. En particulier, ces jeux de données comprennent des images de vidéosurveillance, des vidéos de trafic, des vidéos de logistique, des vidéos de vente au détail (comme celles des supermarchés) et des enregistrements d'activité humaine. Ainsi, pour le développement et la formation d'algorithmes, un jeu de données vidéo de haute qualité, vaste, varié et facilement accessible est nécessaire.

Collecte de données audio

Grâce à des ensembles de données audio de haute qualité, vos solutions d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle (IA) seront précises. La collecte de données vocales est nécessaire pour améliorer la précision et l'efficacité des assistants vocaux, des conversions parole-texte et d'autres applications vocales. La collecte de données audio est le processus de collecte et d’analyse méthodique des données audio et vocales. Collecte d'enregistrements audio provenant de diverses sources, notamment d'appels, de centres d'appels, de consultations, de bruits de bébé, d'accents, etc. 

Collecte de données textuelles

Pour réussir, les applications d’IA doivent disposer d’un large éventail de données d’entraînement de haute qualité. Les ensembles de données textuelles pour le traitement du langage naturel jouent un rôle essentiel dans l’apprentissage des systèmes d’IA sur la compréhension et l’analyse du langage naturel. Les modèles d’apprentissage automatique améliorent leurs performances lorsque les développeurs utilisent des données textuelles, en se concentrant sur une IA précise et innovante. Les chercheurs doivent collecter et classer les ordonnances, les notes manuscrites, les PDF, les dossiers cliniques, les documents bancaires et d’autres ensembles de données textuelles.

Données de nuages ​​de points 3D

L’amélioration de l’industrie automobile nécessite des données précises sur les nuages ​​de points 3D. Les données LiDAR sont nécessaires pour une détection précise à l’aide de capteurs lidar dotés de boîtiers 3D pour les systèmes d’IA afin de former efficacement les voitures autonomes. Ce n’est qu’avec des données 3D haute résolution de la meilleure qualité que les performances des capteurs lidar dans les systèmes autonomes peuvent être améliorées.

Méthodes de collecte de données IA

Générer des données synthétiques

Les entreprises peuvent utiliser un ensemble de données synthétiques basé sur un ensemble de données original, puis le développer au lieu de collecter des données du monde réel. Les ensembles de données synthétiques visent à reproduire les caractéristiques de l'original tout en éliminant toute incohérence (bien que l'absence de valeurs aberrantes probables puisse donner lieu à des ensembles de données qui ne capturent que partiellement l'essence du problème que vous essayez de résoudre). Les ensembles de données synthétiques pourraient être un excellent moyen d'améliorer votre expérience si votre entreprise opère dans les secteurs des services financiers, des télécommunications, de la santé/pharmaceutique ou dans d'autres secteurs avec des politiques strictes de sécurité, de confidentialité et de conservation.

Transfert de données entre différents algorithmes

Également appelée apprentissage par transfert, cette technique de collecte de données utilise un algorithme existant pour former un nouvel algorithme. Cette approche offre des avantages certains en termes de coûts et de gain de temps, mais elle n'est efficace que lorsqu'on passe d'un algorithme général ou d'un contexte opérationnel à un contexte plus ciblé. Les chercheurs appliquent fréquemment l'apprentissage par transfert au traitement du langage naturel, qui implique du texte écrit, et à la modélisation prédictive, qui implique des images fixes ou vidéo. Par exemple, de nombreuses applications de gestion de photos utilisent l'apprentissage par transfert pour créer des filtres pour les amis et la famille, ce qui permet de retrouver facilement toutes les photos sur lesquelles ils apparaissent.

Rassemblez des données primaires et personnalisées.

Le meilleur point de départ pour entraîner un algorithme d’apprentissage automatique consiste à collecter des données brutes sur le terrain qui répondent à vos besoins.

Commencez avec Macgence :

At Macgence, nous comprenons. Nous savons à quel point les services de collecte de données d’IA sont essentiels au succès des entreprises. Imaginez avoir beaucoup de données. Cependant, par où commencer ? C'est ici que nous intervenons. Nous avons des années d’expérience et une technologie de pointe.

Nous nous occupons de tout depuis le début de la collecte jusqu'à la fin de l'analyse. Nous discutons d'une IA de pointe qui examine, analyse et transforme chaque élément de données en informations pouvant être mises en œuvre.

Lorsque Macgence est à vos côtés, vous obtenez bien plus qu’un simple prestataire de services. 

Conclusion:

Trouver des données de formation externes est une option raisonnable quel que soit le niveau de maturité IA/ML de votre entreprise, et ces stratégies et méthodes de collecte de données peuvent vous aider à développer vos ensembles de données de formation IA/ML en fonction de vos besoins. Cependant, il reste impératif que les sources de données de formation internes et externes soient intégrées dans une stratégie globale. 

En développant ce plan, vous serez en mesure de voir vos données plus clairement, d'identifier les lacunes qui pourraient avoir un impact négatif sur votre entreprise et de déterminer les meilleures façons de collecter et de gérer les données pour maintenir la dynamique de votre développement IA/ML.

FAQ:

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