OBTENCIÓN DE DATOS
OBTENCIÓN DE DATOS
Comience con los datos correctos
La IA es tan buena como los datos con los que se entrena. Evaluamos la cobertura y el equilibrio de su conjunto de datos para asegurarnos de que represente las condiciones operativas bajo las cuales se probará la IA y luego recopilará, seleccionará y, si es necesario, aumentará con datos sintéticos.
COBERTURA DE DOMINIO
Los datos cubren de forma precisa y completa el dominio de la tarea al que se aplicará la IA.
COBERTURA DE USUARIOS
Todos los usuarios están igualmente representados para evitar sesgos según género, edad, raza, política, religión, etc.
BALANCE
Todas las áreas del dominio y todos los usuarios son datos igualmente representados, por lo que el algoritmo de IA funciona como se espera en todos los aspectos del dominio de la aplicación.
Recopilación de datos
Nuestro equipo selecciona y recopila los datos que mejor se alinean con su caso de uso, lo que garantiza la relevancia y reduce el sesgo. Evalúan si los datos se adaptan a la tarea que debe realizar su IA, identifican qué entrenará mejor el modelo y hacen todo lo posible para obtener los datos exactos que necesita.
Curación de datos
Una vez recopilados los datos, evaluamos el conjunto para comprobar qué datos son válidos, relevantes y útiles para entrenar el modelo. Con el apoyo de nuestro conjunto de herramientas de curación de datos personalizadas, limpiamos, filtramos y formateamos los datos, eliminando los valores atípicos, extrayendo los subconjuntos que necesite y preparándolos para aplicarlos al modelo.
Aumento de datos con datos sintéticos
Los valores faltantes pueden generar datos sesgados y un rendimiento deficiente de la IA. Especialmente en los casos extremos, puede resultar difícil obtener un conjunto de datos completo y equilibrado. Generamos datos sintéticos para texto, voz e imágenes para aumentar su conjunto de datos existente, mejorando la cobertura y el equilibrio al crear exactamente los datos que necesita.
¿Qué son los datos sintéticos?
Obtener datos del mundo real puede resultar costoso y llevar mucho tiempo. Pero cuando intentas capturar algo en tu conjunto de datos que sucede con poca frecuencia o de forma aleatoria, como pilotar un avión en una tormenta de granizo, puede resultar difícil o incluso imposible cubrir todos los casos.
Los datos sintéticos utilizan una variedad de tecnologías que incluyen redes generativas adversas (GAN), modelos de difusión y campos de radiación neuronal para producir artificialmente los nuevos datos que necesita de acuerdo con especificaciones exactas. Comenzando por el campo de la automoción, los datos sintéticos están ganando terreno en muchas aplicaciones de IA. Gartner predice que 60% de todos los datos utilizados para entrenar aplicaciones de IA se generarán sintéticamente para 2024.
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