Una mala gestión de los datos es como construir una casa sobre unos cimientos de arenas movedizas. Sin una gestión adecuada de los datos, los modelos de IA pueden sufrir un rendimiento deficiente, un aumento de los costes y una pérdida de tiempo. La gestión eficiente de los datos es la clave para el éxito de los proyectos de IA. Aquí le ofrecemos un marco de cuatro pilares para pensar en la gestión de datos como parte de la estrategia de IA de su organización: reutilización, reciclaje, readaptación y reducción.
1. Reutilización.
El tesoro oculto de los datos de una organización contiene valiosas gemas que pueden volver a brillar con un poco de pulido.
El método de reutilización de la gestión de datos implica la readaptación de los datos existentes para nuevos análisis o aplicaciones. Esto maximiza el valor de los activos de datos, reduce la redundancia y mejora la eficiencia en la toma de decisiones basada en datos. He aquí dos estrategias de reutilización:
- Aprendizaje por transferencia y perfeccionamiento. Piense en el aprendizaje por transferencia y perfeccionamiento como la reforma de una casa que ya está bien construida en lugar de comenzar contratando a un arquitecto para que diseñe una casa totalmente nueva. Los modelos pre-entrenados, como Microsoft® Copilot, proporcionan una base sólida. Los modelos existentes, que se entrenaron inicialmente en grandes conjuntos de datos, se pueden modificar para tareas específicas, como chatbots, creación de resúmenes o generación de poesía. Este método aprovecha el conocimiento existente, lo que ahorra tiempo, recursos informáticos y esfuerzo. Desde una perspectiva de gestión de datos, este enfoque es muy eficiente. El ajuste de los modelos básicos en el espacio GenAI ayuda a minimizar la gran potencia informática y las grandes cantidades de datos etiquetados. Esto hace que sea más factible desarrollar grandes modelos optimizados para necesidades comerciales y casos de uso específicos.
- Reutilización de conjuntos de datos etiquetados. Los datos etiquetados son como una biblioteca bien organizada: enormemente valiosa y de acceso inmediato. En todos los proyectos, podemos reutilizar los conjuntos de datos anotados. Por ejemplo, un conjunto de datos de imágenes etiquetadas para la detección de objetos se convierte en una base sólida para varias tareas de visión por computadora. ¿Por qué molestarnos en reinventar las etiquetas cuando podemos construir sobre las existentes? Es rentable, acelera el desarrollo y reduce el esfuerzo de anotación, lo que la convierte en una inversión inteligente. La reutilización de datos etiquetados conduce a una mayor precisión en los modelos y procesos de evaluación más eficientes.
Al reutilizar los datos de manera efectiva, podemos desbloquear todo su potencial, impulsando la innovación y la eficiencia. Adoptar estas estrategias aprovecha al máximo nuestros recursos existentes, allanando el camino para avances más inteligentes y rápidos.
2. Reciclaje.
El reciclaje se refiere al proceso de reprocesamiento y readaptación de datos que ya no se utilizan activamente. Esto implica limpiar, transformar e integrar datos antiguos para que sean útiles para nuevas aplicaciones o análisis, maximizando así su valor y reduciendo el desperdicio. El Modelo BERT de Google (entrenado con una cantidad masiva de texto) demuestra el impacto de reciclar datos en datos. Al reprocesar y readaptar grandes cantidades de datos de texto existentes, BERT logró avances significativos en la comprensión del lenguaje natural. Los mejores arquitectos de datos de IA piensan más allá de lo obvio y reciclan los datos de formas innovadoras:
- Anotar etiquetas adicionales. Amplíe la utilidad de los datos existentes. Supongamos que tiene un conjunto de datos de análisis de sentimientos. Anótelo con etiquetas adicionales (p. ej., sarcasmo, urgencia) para ampliar su aplicabilidad. Según un estudio de IBM, añadir etiquetas adicionales mejora el rendimiento del modelo hasta en un 15 %.
- Cree datos sintéticos. Cuando los datos del mundo real son escasos, intervienen los datos sintéticos. Los modelos generativos, como las redes generativas adversativas (RGA), crean muestras realistas. NVIDIA StyleGAN genera caras realistas, útiles para entrenar sistemas de reconocimiento facial. Los datos sintéticos pueden reducir la necesidad de datos reales hasta en un 80 %, reduciendo significativamente los costes y protegiendo la privacidad.
3. Readaptación.
Readaptar significa tomar los datos existentes y usarlos para nuevos análisis, aplicaciones o contextos más allá de su intención original. Implica transformar y adaptar los datos para cumplir con los nuevos requisitos, como limpiarlos, reformatearlos e integrarlos con otras fuentes de datos. Al readaptar los datos, las organizaciones pueden extraer valor adicional de sus activos de datos, reducir la redundancia y mejorar la eficiencia, lo que en última instancia impulsa las innovaciones y las tomas de decisiones más informadas.
Estas son algunas técnicas que se usan en la readaptación exitosa de los datos:
- Limpieza de datos. Elimine imprecisiones, incoherencias y duplicados para garantizar unas entradas de datos de alta calidad. Este paso es crucial para mantener la integridad de sus análisis y aplicaciones.
- Transformación de datos. Convierta los datos a un formato o estructura diferente que sea más adecuado para nuevos análisis o aplicaciones. Esto puede implicar la normalización de datos, el cambio de tipos de datos o la reestructuración de conjuntos de datos.
- Integración de datos. Combine datos de diferentes fuentes para crear un conjunto de datos unificado que proporcione una vista más completa. Esto puede ayudar a descubrir nuevos conocimientos y correlaciones que no eran visibles en conjuntos de datos aislados.
- Enriquecimiento de datos. Mejore los datos existentes añadiendo nueva información de fuentes externas, haciéndola más valiosa y reveladora. Esto puede implicar agregar datos demográficos, datos de mercado u otra información relevante.
- Anonimización de datos. Modifique los datos para proteger la privacidad a la vez que conserva su utilidad para el análisis. Esto es especialmente importante cuando se trata de información confidencial o personal.
- Visualización de datos. Utilice tablas, gráficos y otras herramientas visuales para presentar los datos de una manera más accesible y comprensible. La visualización efectiva puede hacer que los datos complejos sean más comprensibles y procesables.
Al emplear estas técnicas, las organizaciones pueden maximizar la utilidad de sus datos, descubrir nuevos conocimientos y apoyar iniciativas estratégicas.
4. Reducción.
Si bien, especialmente en los casos de uso de IA, guardar la mayor cantidad de datos posible tiende a generar más valor, hay momentos en que es necesario reducir el espacio que ocupan los datos. La reducción puede realizarse a través de los siguientes métodos:
- Deduplicación. Imagine su conjunto de datos como un espacio de trabajo desordenado. La deduplicación es la técnica de gestión de datos de Marie Kondo: identifica y elimina los registros duplicados. La deduplicación puede mejorar la integridad y la calidad de los datos. Al ordenarlos, las organizaciones optimizan sus datos, lo que los hace más eficientes para el entrenamiento de modelos.
- Compresión. La compresión de datos es similar a reducir los archivos en paquetes ordenados que ahorran espacio. Al igual que las bolsas de compresión para viajes, que se usan para que la ropa ocupe mucho menos espacio en en las maletas, las técnicas de compresión (como JPEG y PNG) minimizan el tamaño de los datos sin sacrificar la calidad. La compresión de datos acelera la transferencia de datos y reduce los costes. Ya sea para imágenes, texto o datos numéricos, la compresión promueve un almacenamiento eficiente a la vez que preserva la información esencial.
- Normalización. Si alguna vez ha escuchado una lista de reproducción que incluye canciones con niveles de volumen desiguales, apreciará el método de normalización. La normalización armoniza los datos al tener escalas coherentes en todas las características. Este proceso minimiza la redundancia de datos, mejora la integridad de los datos y simplifica las consultas. Al entrenar los modelos de IA, se logra una convergencia más rápida y una mejor precisión. Piense en ello como una mezcla bien producida de volumen de audio: un conjunto de datos bien normalizado produce resultados utilizables.
Refuerce sus aplicaciones de IA.
La gestión eficiente de los datos de IA no es un lujo, es una necesidad y la piedra angular del éxito de los proyectos de IA.
Así como unos cimientos sólidos dan como resultado la construcción de una casa estable, la gestión adecuada de los datos resulta esencial para disfrutar de modelos de IA robustos. Al implementar los cuatro métodos clave: reutilización, reciclaje, readaptación y reducción, las organizaciones pueden optimizar las prácticas de gestión de datos de IA. La reutilización de conjuntos de datos etiquetados maximiza el valor de los datos existentes, mientras que el reciclaje de datos a través del reprocesamiento y la readaptación conduce a soluciones innovadoras. La readaptación de los datos para nuevos análisis o aplicaciones garantiza que extraigamos el máximo valor de nuestros activos de datos. Finalmente, la reducción de datos puede simplificarlos, acelerar el entrenamiento y mejorar el rendimiento de los modelos.
Las organizaciones exitosas adoptan estas estrategias y, como resultado, sus proyectos de IA triunfan.
