Una cattiva gestione dei dati è come la costruzione di una casa su fondamenta instabili. Senza una corretta gestione dei dati, i modelli di IA possono soffrire di scarse prestazioni, aumento dei costi e perdita di tempo. Una gestione efficiente dei dati è la chiave del successo dei progetti di IA. Ecco un quadro di quattro pilastri per considerare la gestione dei dati come parte della strategia di IA dell'organizzazione: riutilizzo, riciclo, riallocazione e riduzione.
1. Riutilizzo.
Il tesoro dei dati di un'organizzazione contiene pietre preziose che possono tornare a brillare con un po' di raffinatezza.
Il metodo di riutilizzo della gestione dei dati prevede la riallocazione dei dati esistenti per nuove analisi o applicazioni. Massimizza il valore delle risorse di dati, riduce la ridondanza e migliora l'efficienza nel processo decisionale basato sui dati. Ecco due strategie di riutilizzo:
- Trasferimento dell'apprendimento e perfezionamento. Si può pensare al trasferimento dell'apprendimento e al perfezionamento come al miglioramento di una casa già ben costruita, piuttosto che alla progettazione di una nuova casa da parte di un architetto. I modelli pre-addestrati, come Microsoft® Copilot, forniscono una solida base. Inizialmente addestrati su vasti set di dati, i modelli esistenti possono essere modificati per attività specifiche, come chatbot, sintesi o generazione di poesia. Questo metodo sfrutta le conoscenze esistenti, consentendo di risparmiare tempo, risorse di elaborazione e fatica. Dal punto di vista della gestione dei dati, questo approccio è molto efficiente. Il perfezionamento dei modelli di base nello spazio GenAI aiuta a ridurre al minimo un'enorme potenza di elaborazione e grandi quantità di dati etichettati. Ciò rende più fattibile lo sviluppo di modelli di grandi dimensioni personalizzati per specifiche tipologie di impiego ed esigenze aziendali.
- Riutilizzo di set di dati etichettati. I dati etichettati sono come una raccolta ben organizzata, preziosa e immediatamente accessibile. In tutti i progetti, possiamo riutilizzare i set di dati annotati. Ad esempio, un set di dati di immagini etichettato per il rilevamento di oggetti diventa una solida base per varie attività di computer vision. Perché reinventare le etichette quando possiamo costruire su quelle esistenti? È conveniente, accelera lo sviluppo e riduce lo sforzo di annotazione, il che lo rende un investimento intelligente. Il riutilizzo dei dati etichettati può offrire una maggiore precisione dei modelli e processi di valutazione più efficienti.
Riutilizzando i dati in modo efficace, possiamo sbloccarne il pieno potenziale, promuovendo innovazione ed efficienza. L'adozione di queste strategie consente di sfruttare al meglio le risorse esistenti, aprendo la strada a progressi più intelligenti e più rapidi.
2. Riciclo.
Per riciclo si intende il processo di rielaborazione e riallocazione dei dati che non vengono più utilizzati attivamente. Ciò comporta la pulizia, la trasformazione e l'integrazione dei vecchi dati per renderli utili per nuove applicazioni o analisi, massimizzandone così il valore e riducendo gli sprechi. Il Modello BERT di Google, addestrato su un'enorme quantità di testo, dimostra l'impatto del riciclo dei dati nei dati. Grazie alla rielaborazione e alla riallocazione di grandi quantità di dati di testo esistenti, BERT ha ottenuto miglioramenti significativi nella comprensione del linguaggio naturale. I migliori architetti dei dati di IA pensano oltre l'ovvio, riciclando i dati in modi innovativi:
- Annotazione di etichette aggiuntive. È possibile ampliare l'utilità dei dati esistenti. Si supponga di disporre di un set di dati di analisi del sentiment, si può annotare con etichette aggiuntive (ad esempio, sarcasmo, urgenza) per ampliarne l'applicabilità. Secondo uno studio condotto da IBM, l'aggiunta di etichette aggiuntive può migliorare le prestazioni del modello fino al 15.
- Creazione di dati sintetici. Quando i dati reali scarseggiano, intervengono i dati sintetici. I modelli generativi, come le reti generative avversarie (GAN), creano campioni realistici. StyleGAN di NVIDIA genera visi realistici, utili per l'addestramento dei sistemi di riconoscimento facciale. I dati sintetici possono ridurre la necessità di dati reali fino all'80%, riducendo in modo significativo i costi e preservando la privacy.
3. Riallocazione.
Riallocare significa prendere i dati esistenti e utilizzarli per nuove analisi, applicazioni o contesti oltre l'intento originale. Implica la trasformazione e l'adattamento dei dati per soddisfare i nuovi requisiti, come la pulizia, la riformattazione e l'integrazione con altre fonti di dati. Riallocando i dati, le organizzazioni possono estrarre ulteriore valore dalle risorse di dati, ridurre la ridondanza e migliorare l'efficienza, promuovendo in definitiva processi decisionali più informati e l'innovazione.
Di seguito sono riportate alcune tecniche per una corretta riallocazione dei dati:
- Pulizia dei dati. Rimozione di imprecisioni, incoerenze e duplicati per garantire input di dati di alta qualità. Questo passaggio è fondamentale per garantire l'integrità delle analisi e delle applicazioni.
- Trasformazione dei dati. Conversione dei dati in un formato o una struttura diversa più adatta per nuove analisi o applicazioni. Ciò può comportare la normalizzazione dei dati, la modifica dei tipi di dati o la ristrutturazione di set di dati.
- Integrazione dei dati. Combinazione dei dati provenienti da diverse fonti per creare un set di dati unificato che offra una visione più completa. Ciò può aiutare a scoprire nuove informazioni e correlazioni che non erano visibili nei set di dati isolati.
- Arricchimento dei dati. Miglioramento dei dati esistenti aggiungendo nuove informazioni da fonti esterne, che li rendono più preziosi e utili. Ciò può comportare l'aggiunta di dati demografici, dati di mercato o altre informazioni rilevanti.
- Anonimizzazione dei dati. Modifica dei dati per proteggere la privacy mantenendone l'utilità per l'analisi. Ciò è particolarmente importante quando si tratta di informazioni riservate o personali.
- Visualizzazione dei dati. Utilizzo di grafici, grafici e altri strumenti visivi per presentare i dati in modo più accessibile e comprensibile. Una visualizzazione efficace può rendere i dati complessi più comprensibili e fruibili.
Utilizzando queste tecniche, le organizzazioni possono massimizzare l'utilità dei dati, scoprire nuove informazioni e supportare iniziative strategiche.
4. Riduzione.
Sebbene, soprattutto nei casi di utilizzo dell'IA, il salvataggio di quanti più dati possibile tenda a creare un valore maggiore, a volte lo spazio occupato dai dati deve essere ridotto. La riduzione può avvenire attraverso i seguenti metodi:
- Deduplicazione. Il set di dati si può immaginare come uno spazio di lavoro disordinato. La deduplicazione è la tecnica di gestione dei dati di Marie Kondo che consente di identificare ed eliminare i record duplicati. La deduplicazione può migliorare l'integrità e la qualità dei dati. Con il decluttering, le organizzazioni semplificano i dati, rendendoli più efficienti per la formazione dei modelli.
- Compressione. La compressione dei dati equivale a ridurre i file in pacchetti ordinati e poco ingombranti. Proprio come i cubi di imballaggio utilizzati per evitare che i vestiti nelle valigie occupino spazio extra, le tecniche di compressione (come JPEG e PNG) riducono al minimo le dimensioni dei dati senza sacrificare la qualità. La compressione dei dati velocizza il trasferimento dei dati e riduce i costi. Sia che si tratti di immagini, testo o dati numerici, la compressione promuove una memorizzazione efficiente preservando le informazioni essenziali.
- Normalizzazione. Se è già capitato di ascoltare una sequenza di brani che contiene canzoni con livelli di volume irregolari, si apprezzerà sicuramente il metodo di normalizzazione. La normalizzazione consente di armonizzare i dati offrendo una scalabilità coerente tra le funzionalità. Questo processo riduce al minimo la ridondanza dei dati, ne migliora l'integrità e semplifica le query. Durante l'addestramento dei modelli di IA, ciò porta a una convergenza più rapida e a una migliore precisione. Si può considerare come un mix ben prodotto di volumi audio: un set di dati ben normalizzato fornisce risultati utilizzabili..
Potenziamento delle applicazioni di IA.
La gestione efficiente dei dati di IA non è un lusso, è una necessità e la pietra angolare del successo dei progetti di IA.
Proprio come una solida base consente di costruire una casa stabile, una corretta gestione dei dati è essenziale per ottenere modelli di IA efficaci. Implementando i quattro metodi principali (riutilizzo, riciclo, riallocazione e riduzione), le organizzazioni possono ottimizzare le pratiche di gestione dei dati di IA. Il riutilizzo di set di dati etichettati massimizza il valore dei dati esistenti, mentre il riciclo dei dati attraverso la rielaborazione e la riallocazione porta a soluzioni innovative. La riallocazione dei dati per nuove analisi o applicazioni ci consente di estrarre il massimo valore dalle nostre risorse di dati. Infine, la riduzione dei dati può semplificare il processo, accelerare l'addestramento e migliorare le prestazioni del modello.
Le organizzazioni di successo adottano queste strategie e di conseguenza i loro progetti di IA prosperano.
