Se debe hacer un analisis preliminares para identificar los datos realmente relevantes para ver la calidad y cantidad necesaria para obtener resultados, estos resultados deben ser visualizados previamente. Una gran labor que requerirá análisis complejo, puede que ni siquiera se tenga la idea del potencial a adquirir con los datos que se tienen.
IA en los Negocios
Impacto de la Inteligencia Artificial en los negocios
Las 8 dimensiones para planificar una estrategia en la era de la IA
IA en la optimización de procesos
IA en la generación de Productos y Servicios
IA en experiencia del cliente
Quiz: IA en los Negocios
Paso 1: Identificación
Identifica las áreas de oportunidad y valor generado por la IA
Paso 2: Consideraciones
Consideraciones previas de datos en un proyecto de IA
Quiz: Paso 2: Consideraciones
Paso 3: Seleccion de tecnologias y Herramientas
Elige las tecnologÃas para tu proyecto de IA
Evalúa las herramientas para tu proyecto de IA
Prompt en ChatGPT para seleccionar el modelo de IA en tu proyecto
Quiz: Paso 3: Seleccion de tecnologias y Herramientas
Paso 4: El equipo
Forma al equipo correcto para un proyecto de IA
Quiz: Paso 4: El equipo
Paso 5: Cálculos de costos
Costos de setup en un proyecto de IA
Costos de desarrollo y ejecución en un proyecto de IA
Quiz: Paso 5: Cálculos de costos
Paso 6: Mitigación de riesgos
Fundamentos Legales para implementar IA en tu proyecto
Propiedad intelectual en la era de IA
Debate: IA y Patentes
Define mecanismos de seguridad para evitar vulnerabilidades en un proyecto de IA
Nuevas soluciones, nuevos problemas
Quiz: Paso 6: Mitigación de riesgos
Paso 7: Métricas en proyecto de IA
Métricas con IA y para medir un proyecto de IA
Herramientas para la creación y seguimiento de métricas con IA
Quiz: Paso 7: Métricas en proyecto de IA
Paso 8: Cultura
Crea una cultura de experimentación y aprendizaje continuo
¿Cómo medir el progreso de una cultura de aprendizaje?
Quiz: Paso 8: Cultura
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Entrevista: Buenas prácticas en la ejecución de un proyecto con IA
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Consideraciones previas de datos en un proyecto de IA
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En la era digital, la inteligencia artificial y el Machine Learning juegan un papel crucial en la toma de decisiones para las empresas.
A partir de los datos adecuados, estos poderosos sistemas pueden generar proyecciones precisas que redefinen las estrategias empresariales. Vamos a profundizar en cómo el tipo, la calidad y la disponibilidad de la información impactan en la eficacia de la inteligencia artificial.
¿Cómo influyen los tipos de datos en la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial depende en gran medida de los datos utilizando modelos de Machine Learning y de lenguaje. Cuando estos modelos detectan patrones en miles de transacciones, pueden predecir si una futura transacción será legÃtima o no.
Los datos necesarios para resolver nuestro sistema pueden ser múltiples y variados. Estos pueden ir desde simples variables como la información demográfica de un cliente hasta la frecuencia de compra, el monto promedio de compra, entre otros.
Algunas preguntas clave a considerar son:
- ¿Qué tipos de datos tiene la empresa sobre el cliente?
- ¿Qué tantas caracterÃsticas o tipos de datos son necesarias para realizar el objetivo deseado?
¿Por qué son crÃticos la cantidad y calidad de los datos?
Además del tipo de información necesario, es importante entender qué volumen de información necesitamos de cada tipo de dato. En general, para modelos de pequeña complejidad, se sigue la regla de 10, que indica que se necesitan al menos 10 veces más filas o puntos de datos que caracterÃsticas o columnas del modelo.
Otro factor crÃtico es la calidad de los datos. Diversos factores pueden resultar en datos de baja calidad, como información falsa aportada por los usuarios o inconsistencias en la captura de datos. Estas incertidumbres pueden llevar a cuestionarse:
- ¿Cuántas muestras tenemos de cada dato que queremos usar?
- ¿Son representativos de lo que buscamos resolver?
¿Cómo afecta la disponibilidad de los datos a la inteligencia artificial?
Finalmente, confirmar que los datos necesarios son técnicamente accesibles y legalmente disponibles es esencial para el buen funcionamiento de un sistema. Dependiendo del tipo de inteligencia artificial utilizada, la información puede necesitar actualizaciones frecuentes, o incluso en tiempo real.
Ante esto es esencial preguntarse:
- ¿Necesito acceder a la información una única vez o necesito que se actualice con cierta frecuencia?
- ¿Tengo acceso técnico y legal a los datos que quiero usar?
Puede parecer desafiante navegar por estas consideraciones, pero con las preguntas pertinentes y el equipo adecuado, la inteligencia artificial puede convertirse en un catalizador potente para el éxito empresarial.
Aportes 34
Preguntas 1
Ordenar por:
Importancia de los Datos en la Inteligencia Artificial
Calidad y Cantidad de Datos
1. La calidad y cantidad de los datos son fundamentales en proyectos de inteligencia artificial.
2. Modelos de lenguaje generativos pueden utilizar información pública sin entrenamiento personalizado.
Selección del Tipo de Datos
1. Se debe seleccionar el tipo de datos adecuado para el proyecto.
2. Agregar más datos no siempre mejora los resultados.
3. La "regla de 10" sugiere que se necesitan al menos 10 veces más datos que caracterÃsticas en un modelo.
Calidad de los Datos
1. Es importante garantizar la calidad de los datos, evitando errores y duplicados.
Acceso y Actualización de Datos
1. Diseñar la infraestructura necesaria para mantener los datos actualizados.
2. El acceso en tiempo real puede ser crucial en algunos casos.
Aspectos Legales y Contractuales
1. Cumplir con los aspectos legales y contractuales al acceder a los datos de los clientes.
- El tipo de informacion que sera necesaria
- La cantidad y calidad de los datos
- La disponibilidad de accesio a los datos
GIGO: Garbage in ⇒ Garbage Out
- Si entreno mi AI con basura, el resultado va a ser basura
Para aplica Ai con un modelo generativo necesito saber:
- Que tipos de datos tengo hoy?
- Tengo info granular
- Seguir la regla de 10 ; si tengo 10 datos en columnas al menos debo tener 100 registros.
Limpiar Datos y valorar la disponibilidad.
Las preguntas esenciales que debemos plantearnos son las siguientes:
- ¿Qué categorÃas de datos posee la empresa acerca del cliente?
- ¿Son pertinentes para el proyecto de inteligencia artificial que aspiramos implementar?
- ¿Cuántas caracterÃsticas o tipos de datos son requeridos para alcanzar la meta deseada?
- ¿Qué detalles minuciosos puedo obtener al desglosar o combinar información ya existente?
- ¿Es verdaderamente indispensable contar con datos especÃficos de los clientes para lo que deseamos lograr, o la información general y pública resulta suficiente?
Si es crucial que nuestra aplicación acceda a información en tiempo real, la complejidad puede incrementarse considerablemente. Ya no basta solamente con que la información esté disponible, sino que es necesario desarrollar una infraestructura que permita que sea consumida en tiempo real sin perjudicar otras aplicaciones o productos que también utilizan los datos. Este proceso demanda un mayor nivel de atención por parte de los equipos técnicos. Es importante tener en cuenta que estas soluciones no pueden implementarse de manera inmediata.
PCA: técnica para encontrar el conjunto de datos no relacionados, necesario para el modelo.
Identificar cuales son los datos relevantes, que sean de calidad y una cantidad apropiada para hacer un buen análisis, y que el proceso sea confiable
solo para aclarar que los llms no se entrenan con tu informacion, para eso se utiliza el fine tuning que requiere una muestra de datos considerada en una estructura especifica para aprender a contestar de cierta forma y puede ser caro,
otra es tener el modelo fundacional y reentranarlo con data nueva pero un modelo tan grande recae en costos que rozan los miles de dolares mas un equipo especializado
para que un llm use tu informacion de manera economica y sin contratar un equipo especializado se utiliza una tecnica llamada RAG que es una evolcuion de la busqueda por coincidencia pero mas avanzada y con mejores resultados
Gracias
\*\*\*Consideraciones previas de datos en un proyecto de IA\*\*\*
Análisis de factibilidad
1\)Tipo de información necesaria(caracterÃsticas o variables del modelo):
•Valor a futuro = muestras de ese mismo valor en el pasado
•clasterizar a los usuarios (categorizarlos ) = a más datos mejor
•Principal component AnalÃzis (pca)
2\)Cantidad y calidad de los datos
•cuantas muestras tenemos de cada dato que queremos usar
•Que tan limpios están esos datos (duplicados, faltantes , erros,proceso de validación en la captura, son confiables )
3\)Disponibilidad de acceso a los datos
•Necesito acceder a la información una vez o necesito que se actualice con frecuencia
•La disponibilidad en el acceso a los datos ( están disponibles técnica y legalmente)
Con respecto a los datos, resalto lo de la regla de 10, que por cada columna de información requiero al menos 10 filas, ej: tengo una base de datos con 10 columnas, necesito al menos 100 filas con datos representativos.
Como dicen. Si le ingresas basura al modelo, su outPut es basura.
el éxito de la inteligencia artificial se basa en la calidad, cantidad y disponibilidad de los datos, junto con un enfoque estratégico para abordar estas consideraciones.
el éxito de la inteligencia artificial se basa en la calidad, cantidad y disponibilidad de los datos, junto con un enfoque estratégico para abordar estas consideraciones.
Me parece que este curso es teorico y la parte practica viene en los otro cursos de IA que le sigen como por ejemplo de IA para Developers o para SEO.
Las preguntas clave del proceso de Disponibilidad en acceso a los datos son:
- ¿Necesito acceder a la info una unica vez o necesito que se actualice con cierta frecuencia?
- En caso de que si se necesitan actualizar. ¿Qué tan critico es que sean actualizado en tiempo real o con una frecuencia prestablecidad?
- ¿Tengo acceso tecnico y legar a los datos que quiero usar?
Si es crucial que nuestra aplicación acceda a información en tiempo real, la complejidad puede incrementarse considerablemente. Ya no basta solamente con que la información esté disponible, sino que es necesario desarrollar una infraestructura que permita que sea consumida en tiempo real sin perjudicar otras aplicaciones o productos que también utilizan los datos. Este proceso demanda un mayor nivel de atención por parte de los equipos técnicos. Es importante tener en cuenta que estas soluciones no pueden implement
Disponibilidad en el acceso de los datos. Es fundamental verificar que los datos que deseamos emplear estén accesibles desde el punto de vista técnico y legal. Según el tipo de IA que utilicemos, podemos requerir acceso a los datos en una sola ocasión para entrenar nuestro modelo y obtener la información necesaria. Si buscamos que nuestro modelo continúe aprendiendo conforme a nueva información, es imperativo asegurarnos de contar con una infraestructura operativa que permita a nuestro modelo acceder regularmente a nuevos datos y continuar su proceso de entrenamiento.
Disponibilidad en el acceso de los datos.
Las preguntas clave para esta etapa son: ¿Cuantas muestras tenemos de cada dato que queremos usar? ¿Cual limpio estan esos datos? ¿Existen errores, incosnsistencias, duplicados o datos faltantes que debemos tratar? ¿Hay procesos confiables de validación en la captura de los datos que nos proveen los usuarios? ¿Son representativos de los que queremos resolver?
La calidad es un aspecto crÃtico, ya que poseer un dato no implica automáticamente que tenga valor intrÃnseco.
Se utliza la regla de 10.
La calidad y cantidad de los datos. Es fundamental comprender qué volumen de información requerimos para cada uno de estos datos en el proyecto. Debemos identificar los datos para los cuales necesitaremos una muestra extensa y cuáles contendrán información relevante con solo unas pocas muestras.
Las preguntas claves que nos tenemos que hacer son: ¿Qué tipos de datos tiene la empresa sobre el cliente?, ¿Son relevante para el proyecto de IA que queremos implementar?, ¿Qué tantas caracteristicas o tipos de datos son necesarias para lograr el objetivo deseado?, ¿Qué información granular puedo obtenes puedo obtener descomponiendo o combinando información ya exisite?, ¿Realmente necesitamos datos particulares para los clientes para lo que queremos lograr o con info generar y publica es suficiente?
Una tecnica es el Principal Component Analysis (PCA)
Tipo de información requerida: Es crucial cuestionarnos qué tipo de datos precisamos para abordar nuestro sistema o desafÃo. En ocasiones, la respuesta es evidente, pero en otros casos no es tan clara ni única. Podemos clasificar a nuestros usuarios; cuantos más datos tengamos, mejor será el desempeño, no obstante, en ocasiones, añadir más información no garantiza necesariamente un resultado considerablemente mejor.
Para el analisis nos centraremos en 3 elementos importantes. El tipo de información necesaria. La cantidad y calidad de los datos y la disponibilidad al acceso de esos datos.
Es fundamental colaborar en equipo con miembros del área de datos, ingenierÃa y tecnologÃa. Es necesario llevar a cabo un análisis de viabilidad y evaluar los obstáculos que se anticipan para enfrentarlos de manera efectiva.
En ausencia de datos propios sobre el comportamiento de nuestros usuarios, los resultados que obtendremos pueden ser precisos, pero serán genéricos y de escasa aplicabilidad.
La efectividad de la IA está altamente ligada a la cantidad y calidad de los datos que se utilizan en el modelo. Si la información de entrada es errónea o carece de relevancia, el resultado final reflejará esas mismas caracterÃsticas. En otro curso se menciona que si tu metes basura a tus datos de entrada tus datos de salida (el resultado) va a arrojar basura.
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Tipo de información necesaria: tipo de datos que necesitamos para resolver nuestro problema.
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Cantidad y calidad de datos: CaracterÃsticas o variables de modelos
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Disponibilidad
Antes de embarcarse en un proyecto de inteligencia artificial (IA), es fundamental considerar algunas cuestiones clave relacionadas con los datos. Al considerar cuidadosamente el tipo de información necesaria, la cantidad y calidad de los datos disponibles, asà como la accesibilidad a los mismos, son consideraciones previas esenciales en cualquier proyecto de IA. Garantizar un acceso adecuado a los datos, cumplir con las regulaciones de privacidad y llevar a cabo un preprocesamiento y limpieza adecuados son pasos cruciales para establecer una base sólida en el manejo de los datos en tu proyecto de IA.
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