Definiție
Colectarea datelor prin inteligență artificială este procesul de colectare a datelor brute - text, audio, imagini, video sau înregistrări structurate - utilizate pentru antrenarea, validarea și testarea modelelor de învățare automată. Aceasta asigură faptul că modelele au exemple reprezentative ale problemei din lumea reală.
Scop
Scopul este de a construi seturi de date care să permită algoritmilor să învețe tipare în mod eficient. Colectarea fiabilă a datelor reduce erorile și îmbunătățește acuratețea modelului în diferite medii și populații.
Importanță
- Calitatea datelor colectate afectează în mod direct rezultatele modelului.
- O colectare deficitară poate duce la modele părtinitoare sau inutilizabile.
- Sursele diverse îmbunătățesc generalizabilitatea și reduc nedreptatea.
- Trebuie să respecte standardele etice și legale (de exemplu, GDPR, HIPAA).
Cum funcționează
- Definiți tipul de date necesare în funcție de obiectivele proiectului.
- Identificați sursele (senzori, API-uri, sondaje, înregistrări etc.).
- Colectați date cu consimțământul corespunzător și cu protecția confidențialității.
- Stocați datele cu metadate pentru trasabilitate și context.
- Pregătiți datele pentru adnotări, curățare sau antrenament ulterioare.
Exemple (din lumea reală)
- ImageNet: set de date de imagini la scară largă pentru cercetarea vederii computerizate.
- Google Street View: date colectate pentru hărți și inteligență artificială vizuală.
- Mozilla Common Voice: set de date deschis cu înregistrări vocale pentru ASR.
Referințe/Lecturi suplimentare
- Fișe de date pentru seturi de date — Gebru și colab., ACM FAccT.
- Pregătirea datelor pentru sistemele de inteligență artificială — NIST.
- ISO/IEC TR 20547-5: Arhitectura de referință pentru Big Data — ISO.
