LOS DATOS IMPULSAN LA AI
Los conjuntos de datos de calidadconducen a acciones correctas con la IA.
Los conjuntos de datos de calidad tienen muchos ejemplos diferentes
ES IMPORTANTE DEDICAR TIEMPO A RECOPILAR DATOS DE CALIDAD
Si tus datos son de calidad ...
Conjunto de datos de calidad
Encuentra
patrones
correctos
¡Predicción de calidad!
¡Acciones o decisiones correctas!
Si sus datos no están sanos ...
Conjunto de datos
de baja calidad
Encuentra
malos patrones
¡Mala
predicción!
¡Acciones o decisiones incorrectas!
Pero ¿cómo crear conjuntos de datos de calidad?
Conjuntos de datos de calidad
Muchos datos
Diferentes ejemplos de datos
El tipo adecuado de datos
(ejemplo: no usar imágenes si los sonidos son más adecuados).
¿RECUERDAS NUESTRO MODELO DE "MAKE ME HAPPY"?
¿Cuán de calidad
era este conjunto
de datos?
Encuentra
los patrones
adecuados
Correcta
predicción
para feliz
o triste
Muestra correctamente una cara feliz o
triste
¿Es el conjunto de datos "Make me Happy"de calidad?
¿Tiene muchos datos? ¿Había la misma cantidad en cada clase?
¿Qué ejemplos de datos diferentes tiene? ¿Podríamos haber añadido más datos diferentes?
¿Utiliza el tipo adecuado de datos? ¿Por qué?
Comprobemos si el conjunto de datos ¡es de calidad!
Más de 10 datos significa que empezamos con buen pie con¡muchos datos!
Tenemos diferentes frases de ejemplo como diferentes tipos de datos.
¡Nuestro modelo utiliza frases, por lo que un conjunto de datos de texto (frases alegres y tristes) es eltipoadecuado!
Es probable que tome la decisión correcta y muestre la cara feliz o triste correcta.
¿Puedes hacer que el conjunto de datos para "Make Me Happy" seamejor?
Conjuntos de datos de calidad
Muchos datos: ¿hay más frases que podamos añadir a los datos de entrenamiento?
Diferentes ejemplos de datos: ¿hay frases en otro idioma que deberíamos añadir?
El tipo adecuado de datos: ¿en lugar de texto deberíamos utilizar clips de audio (sonido)?
Puedes hacer un reconocedor
de alegría/tristeza aún mejor.
A continuación te proponemos algunas actividades para prepararte para trabajar con conjuntos de datos. En primer lugar, juzgarás algunos conjuntos de datos existentes para ver si son de calidad y después, practicarás la planificación de un conjunto de datos para un problema determinado.
