Guide de préparation des données : 6 étapes pour fournir des modèles GénAI de haute qualité

La préparation des données est une étape critique du processus d'analyse des données et est essentielle pour garantir l'exactitude, la fiabilité et la simplicité d'utilisation des données pour les tâches en aval. Mais comme les entreprises continuent de lutter contre l'accès aux données et leur exactitude, et que les volumes de données se multiplient, les défis liés aux silos de données et à la confiance deviennent plus prononcés.

Selon Ventana Research, les équipes chargées des données consacrent 69 % de leur temps à des tâches de préparation des données. La préparation des données est peut-être la partie la moins agréable de leur travail, mais la qualité et la propreté des données ont un impact direct sur l'analyse, la compréhension et la prise de décision. Cela vaut également pour les IA générative. La qualité de vos données d'apprentissage affecte la performance des modèles GénAI pour votre entreprise.

Préparation de données de haute qualité : La base d'une IA réussie

Les modèles IA générative , tels que les Generative Adversarial Networks (GAN) ou les Variational Autoencoders (VAE), apprennent à partir des modèles et des structures présents dans les données d'entrée pour générer un nouveau contenu. Pour entraîner efficacement entraîner modèles, les données doivent être conservées, transformées et organisées dans un format structuré, exempt de valeurs manquantes, de champs manquants, de doublons, de formatage incohérent, de valeurs aberrantes et de biais.

Il ne fait aucun doute que les tâches de préparation des données constituent un processus long et répétitif. Cependant, une préparation inadéquate des données peut entraîner des performances sous-optimales, des résultats biaisés et des défis éthiques, juridiques et pratiques pour les applications IA générative de IA générative

Les modèles IA générative qui ne disposent pas d'une préparation suffisante des données peuvent être confrontés à plusieurs défis et limitations. En voici trois conséquences majeures :

Des résultats de mauvaise qualité

Les modèles d'IA générative exigent souvent que les données soient représentées dans un format spécifique ou encodées de manière à convenir à la tâche modélisation. Sans une préparation adéquate des données, les données d'entrée peuvent contenir du bruit, des erreurs ou des biais qui ont un impact négatif sur le processus d'apprentissage . En conséquence, les modèles IA générative peuvent produire des résultats de mauvaise qualité, manquant de réalisme ou contenant des artefacts et des distorsions.

Sorties polarisées

Les ensembles de données déséquilibrés, dans lesquels certaines classes ou catégories sont sous-représentées, peuvent conduire à des modèles biaisés et à de mauvaises performances de généralisation. La préparation des données garantit que les données d'apprentissage sont exemptes de bruit, d'erreurs et de biais, ce qui peut nuire à la capacité du modèle à apprendre et à générer des résultats réalistes.

Éthique et protection de la vie privée compromises

Les modèles d'IA générative formés sur des données sensibles ou personnelles doivent respecter des directives strictes en matière de confidentialité et d'éthique. La préparation des données implique l'anonymisation ou la dépersonnalisation des informations sensibles afin de protéger la vie privée des individus et de se conformer aux exigences réglementaires, telles que le GDPR ou l'HIPAA.

En suivant une liste de contrôle systématique pour la préparation des données, les data scientists peuvent améliorer la performance des modèles, réduire les biais et accélérer le développement d'applications IA générative . Voici six étapes à suivre :

1. Objectifs du projet

• • Décrivez clairement les objectifs et les résultats souhaités du modèle d'IA générative afin de pouvoir identifier les types de données nécessaires pour entraîner le modèle.
  • Comprendre comment le modèle sera utilisé dans le contexte de l'entreprise.

2. Collecte de données

• • Déterminer et rassembler toutes les sources potentielles de données pertinentes pour le projet.
  • Prendre en compte les données structurées et non structurées provenant de sources internes et externes.
  • Veiller à ce que les méthodes de collecte des données soient conformes aux réglementations et aux politiques de confidentialité pertinentes (par exemple, GDPR).

3. Préparation des données

• • Traiter les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes et les incohérences dans les données.
  • Normaliser les formats et les unités de données pour la cohérence.
  • Effectuer une analyse exploratoire des données (AED) pour comprendre les caractéristiques, les distributions et les schémas des données.

4. Sélection du modèle et apprentissage

• • Choisir une architecture de modèle IA générative appropriée en fonction des exigences du projet et des caractéristiques des données (par exemple, GAN, VAE, modèles autorégressifs). Envisager des modèles pré-entraînés ou des architectures adaptées à des tâches spécifiques.
  • entraîner le modèle sélectionné à l'aide du jeu de données préparé.
  • Valider les résultats du modèle sur le plan qualitatif et quantitatif. Effectuer des analyses de sensibilité pour comprendre la robustesse du modèle.

5. déploiement Considérations

• • Préparer le modèle de déploiement dans l'environnement de l'entreprise.
  • Optimiser la vitesse d'inférence des modèles et les besoins en ressources.
  • Mettre en œuvre des mécanismes de contrôle pour suivre les performances du modèle en production.

6. Documentation et rapports

• • Documenter toutes les étapes de la préparation des données, du développement du modèle et de l'évaluation.
  • Répondre aux préoccupations liées à l'équité, à la transparence et au respect de la vie privée tout au long du cycle de vie du projet.
  • Communiquer efficacement les résultats et les recommandations aux parties prenantes afin d'assurer une transparence totale des processus.

La préparation des données est une étape critique pour l'IA générative car elle garantit que les données d'entrée sont de haute qualité, correctement représentées et bien adaptées aux modèles d'apprentissage pour générer des résultats réalistes, significatifs et éthiquement responsables. En investissant du temps et des efforts dans la préparation des données, les organisations peuvent améliorer la performance, la fiabilité et les implications éthiques de leurs applications d'IA générative .

Actian Data Preparation pour GénAI

La plateforme de données Actian offre des fonctions unifiées d'intégration, d'entreposage et de visualisation des données au sein d'une seule et même plateforme. Elle comprend un ensemble complet de fonctionnalités pour le prétraitement, les transformations, l'enrichissement, la normalisation et la sérialisation des données structurées, semi-structurées et non structurées telles que JSON/XML, les fichiers délimités, SGBDR, JDBC/ODBC, HBase, Binary, ORC, ARFF, Parquet et Avro.

Chez Actian, notre mission est de permettre aux ingénieurs, aux scientifiques et aux analystes de données de travailler avec des données fiables et de haute qualité, où qu'elles se trouvent. Nous pensons que lorsque les équipes chargées des données se concentrent sur la fourniture de pipelines de données complets et fiables, les chefs d'entreprise peuvent réellement avantage parti de technologies révolutionnaires, telles que GénAI.

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À propos de Dee Radh

En tant que directeur principal du marketing produit, Dee Radh dirige les stratégies de mise sur le marché pour la plateforme de données Actian. Avec une carrière axée sur le lancement de produits technologiques chez Talend et Formstack, Dee est experte dans l'élaboration de messages qui trouvent un écho auprès des professionnels des données modernes. Elle est certifiée par Pragmatic Institute, Product Marketing Alliance et Reforge. Dee anime régulièrement des ateliers sur le positionnement des produits. Les articles du blogue d'Actian mettent l'accent sur les pratiques exemplaires en matière de marketing de produits, les récits stratégiques et la narration axée sur les données. Vous pouvez consulter ses récents articles pour obtenir des conseils pratiques sur la mise en marché.