Asegúrese de que sus datos estén «preparados para el modelo ML» para una integración exitosa de la IA
Incluso en esta nueva era de la IA, el viejo dicho informático de «Basura entra, basura sale» sigue siendo relevante hoy, si no más, que nunca. El uso de datos que están «preparados para el modelo ML» es la diferencia entre una implementación de IA eficaz e ineficaz.
Cuando se trata de entrenar modelos efectivos de aprendizaje automático (ML), los ingenieros luchan cada vez más contra datos confusos. Esto plantea un desafío para quienes se espera que den sentido y ordenen estos conjuntos de datos para las herramientas de inteligencia artificial.
Entonces, ¿cómo pueden los científicos e ingenieros de datos del mundo garantizar que todos los datos estén realmente “preparados para el modelo ML”?
Arquitecto Empresarial Principal, Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático, en BT Group.
Datos desestructurados y heterogéneos: el enemigo de los proyectos de IA
El principal desafío cuando se trata de fuentes de datos heterogéneas y no estructuradas vuelve al hecho de que los modelos de ML dependen en gran medida de los datos con los que están entrenados y, si estos datos cambiaran inesperadamente, tendría un impacto significativo en el rendimiento general del modelo. . . Teniendo esto en cuenta, es fundamental comprender de dónde provienen sus datos para evitar exponer su modelo de ML a información sin fuentes, lo que podría provocar que tome predicciones o decisiones incorrectas.
Para ayudar a combatir este problema, los ingenieros deben implementar una función dedicada de cambio de datos y linaje de datos para ayudar a mitigar los «datos incorrectos». Un proceso de linaje de datos implica el seguimiento de datos a lo largo de su ciclo de vida. Al crear un seguimiento de auditoría claro de esta información, las empresas pueden monitorear cualquier cambio y comprender la fuente de los datos para garantizar que los modelos de ML se ejecuten de la manera más eficiente posible.
Junto con el linaje de datos, otra técnica de procesamiento de datos que debería aprovecharse es el modelado semántico. El modelado semántico permite a las organizaciones mejorar la calidad de sus datos al representar todos los datos de una manera que capture con precisión su fuente, lo que le permite comprender el significado de los datos, junto con el uso que se piensa de ellos. Este proceso permite a las organizaciones hacer interpretaciones más precisas de todos los datos y garantizar que se procesen de la manera más eficiente posible, lo que conduce a un mejor rendimiento del modelo de ML.
Al aprovechar las funciones de linaje y transformación de datos, los modelos de aprendizaje automático se construirán sobre una base más confiable, mejorando la confiabilidad de las capacidades de toma de decisiones y el rendimiento general.
El rendimiento de un modelo de ML depende directamente de la precisión de los datos con los que está entrenado, por lo que aprovechar estas técnicas garantiza que los modelos de ML sean efectivos hasta sus cimientos.
La importancia de considerar la ética en todo momento
La ética es una parte de vital importancia, pero a menudo pasada por alto, del proceso de implementación de la IA. Construir e implementar IA de manera segura y responsable es un desafío que enfrentan todas las empresas, pero existen algunas formas clave en que las empresas pueden abordar estos desafíos. En primer lugar, las organizaciones deben asegurarse de que siempre haya un ser humano en línea durante el proceso de implementación. Esto actúa como una capa adicional de seguridad y permite a las empresas identificar y abordar cualquier sesgo en los datos de capacitación, al tiempo que aporta capacidades de juicio ético al proceso de capacitación, los cuales son pasos extremadamente importantes.
Finalmente, al aprovechar el linaje de datos y las descripciones semánticas, las empresas pueden comprender completamente todo el ciclo de vida de los datos y tener el contexto adicional detrás de él, incluida la estructura y sus relaciones con otros conjuntos de datos, gracias a las descripciones semánticas. Por lo tanto, monitorear el linaje de datos y aprovechar las descripciones semánticas puede respaldar el cumplimiento de las políticas de gestión y protección de datos desde el principio mediante la asignación de permisos de uso de datos, lo que ayuda aún más a mitigar los problemas éticos.
Dado que la implementación de la IA se está convirtiendo en una prioridad para las empresas que buscan agilizar los procesos y mejorar los productos y servicios en general, es vital que sus modelos de aprendizaje automático se entrenen de manera efectiva y que la ética se considere en todo momento. Sin una consideración ética y prácticas de procesamiento de datos bien pensadas, las empresas corren el riesgo de crear modelos de aprendizaje automático ineficaces y poco éticos que conduzcan a una implementación inadecuada de la IA.
Enumeramos las mejores herramientas de visualización de datos.
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