Guía de preparación de datos: 6 pasos para brindar modelos de GenAI de alta calidad

La preparación de datos es un paso fundamental en el flujo de trabajo del análisis de datos y es esencial para garantizar la precisión, fiabilidad y utilidad de los datos para las tareas posteriores. Pero a medida que las empresas siguen luchando con el acceso a los datos y su precisión, y a medida que los volúmenes de datos se multiplican, los retos de los silos de datos y la confianza se hacen más pronunciados.

Según Ventana Research, los equipos de datos dedican la friolera del 69% de su tiempo a tareas de preparación de datos. Puede que la preparación de datos sea la parte menos agradable de su trabajo, pero la calidad y la limpieza de los datos repercuten directamente en el análisis, el conocimiento y la toma de decisiones. Esto también se aplica a la IA generativa. La calidad de sus datos de entrenamiento afecta al rendimiento de los modelos de GenAI para su empresa.

Preparación de datos de alta calidad: La base del éxito de la IA

Los modelos IA générative , como las redes generativas adversariales (GAN) o los autocodificadores variacionales (VAE), aprenden de los patrones y estructuras presentes en los datos de entrada para generar nuevos contenidos. Para entrenar los modelos de forma eficaz, los datos deben curarse, transformarse y organizarse en un formato estructurado, libre de valores omitidos, campos perdidos, duplicados, formatos incoherentes, valores atípicos y sesgos.

Sin lugar a dudas, las tareas de preparación de datos son un proceso repetitivo y que lleva mucho tiempo. Pero, si no se preparan adecuadamente los datos, el rendimiento puede ser inferior al óptimo, los resultados sesgados y los retos éticos, legales y prácticos para las aplicaciones IA générative .

Los modelos IA générative que carecen de una preparación de datos suficiente pueden enfrentarse a varios retos y limitaciones. He aquí tres consecuencias principales:

Productos de baja calidad

Los modelos IA générative suelen requerir que los datos se representen en un formato específico o que se codifiquen de forma adecuada para la tarea de modelado. Sin una preparación adecuada de los datos, los datos de entrada pueden contener ruido, errores o sesgos que afecten negativamente al proceso de entrenamiento. Como resultado, los modelos IA générative pueden producir resultados de baja calidad, carentes de realismo o con artefactos y distorsiones.

Salidas sesgadas

Los conjuntos de datos desequilibrados, en los que determinadas clases o categorías están infrarrepresentadas, pueden dar lugar a modelos sesgados y a un rendimiento deficiente de la generalización. La preparación de datos garantiza que los datos de entrenamiento estén libres de ruido, errores y sesgos, que pueden afectar negativamente a la capacidad del modelo para aprender y generar resultados realistas.

Ética y privacidad comprometidas

Los modelos de IA générative formados en datos sensibles o personales deben cumplir estrictas directrices éticas y de privacidad. La preparación de datos implica anonimizar o desidentificar la información sensible para proteger la privacidad de las personas y cumplir los requisitos normativos, como el GDPR o la HIPAA.

Siguiendo una lista de comprobación sistemática para la preparación de datos, los científicos de datos pueden mejorar el rendimiento de los modelos, reducir los sesgos y acelerar el desarrollo de aplicaciones IA générative . He aquí seis pasos a seguir:

1. Objetivos del proyecto

• • Defina claramente los objetivos y los resultados deseados del modelo IA générative para poder identificar los tipos de datos necesarios para entrenar el modelo.
  • Comprender cómo se utilizará el modelo en el contexto empresarial.

2. Recogida de datos

• • Determinar y reunir todas las fuentes potenciales de datos relevantes para el proyecto.
  • Tenga en cuenta los datos estructurados y no estructurados procedentes de fuentes internas y externas.
  • Garantizar que los métodos de recopilación de datos cumplen la normativa y las políticas de privacidad pertinentes (por ejemplo, GDPR).

3. Preparación de datos

• • Gestión de valores omitidos, valores atípicos e incoherencias en los datos.
  • Normalizar los formatos de datos y las unidades para la cohérence.
  • Realizar análisis exploratorios de datos (AED) para comprender las características, distribuciones y patrones de los datos.

4. Selección y formación de modelos

• • Elegir una arquitectura de modelo IA générative adecuada en función de los requisitos del proyecto y las características de los datos (por ejemplo, GAN, VAE, modelos autorregresivos). Considere modelos preentrenados o arquitecturas adaptadas a tareas específicas.
  • Entrene el modelo seleccionado utilizando el jeu de données preparado.
  • Validar cualitativa y cuantitativamente los resultados del modelo. Realizar análisis de sensibilidad para comprender la solidez del modelo.

5. déploiement Consideraciones

• • Preparer le modèle de déploiement dans l'environnement de l'entreprise.
  • Optimizar la velocidad de inferencia del modelo y los requisitos de recursos.
  • Implantar mecanismos de supervisión para seguir el rendimiento del modelo en producción.

6. Documentación e informes

• • Documente todos los pasos dados durante la preparación de los datos, el desarrollo del modelo y la evaluación.
  • Abordar las preocupaciones relacionadas con la equidad, la transparencia y la privacidad a lo largo del ciclo de vida del proyecto.
  • Comunicar eficazmente las conclusiones y recomendaciones a las partes interesadas para lograr una total transparencia en los procesos.

La preparación de los datos es un paso fundamental para la IA générative, ya que garantiza que los datos de entrada sean de alta calidad, estén adecuadamente representados y sean adecuados para que los modelos de entrenamiento generen resultados realistas, significativos y éticamente responsables. Al invertir tiempo y esfuerzo en la preparación de los datos, las organizaciones pueden mejorar el rendimiento, la fiabilidad y las implicaciones éticas de sus aplicaciones de IA générative .

Preparación de datos Actian para GénAI

Actian Data Platform ofrece integración, almacenamiento y visualización de datos unificados en una única plataforma. Incluye un amplio conjunto de capacidades para el preprocesamiento, las transformaciones, el enriquecimiento, la normalización y la serialización de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, como JSON/XML, archivos delimitados, RDBMS, JDBC/ODBC, HBase, Binary, ORC, ARFF, Parquet y Avro.

En Actian, nuestra misión es permitir que los ingenieros de datos, los científicos de datos y los analistas de datos trabajen con datos fiables y de alta calidad, independientemente de dónde se encuentren. Creemos que cuando los equipos de datos se centran en ofrecer canalizaciones de datos completas y fiables, los líderes empresariales pueden avantage realmente de tecnologías innovadoras, como GénAI.

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Acerca de Dee Radh

Como Director Senior de Marketing de Producto, Dee Radh encabeza las estrategias de salida al mercado para la Plataforma de Datos Actian. Con una carrera centrada en el lanzamiento de productos tecnológicos en Talend y Formstack, Dee es experta en la elaboración de mensajes que resuenan con los profesionales de datos modernos. Posee certificaciones del Pragmatic Institute, Product Marketing Alliance y Reforge. Dee dirige regularmente talleres sobre posicionamiento de productos. Los artículos del blog de Actian de Dee destacan las mejores prácticas de marketing de productos, las narrativas estratégicas y la narración basada en datos. Puede consultar sus últimas publicaciones para obtener consejos prácticos sobre la salida al mercado.