FORMAS FÁCILES DE OBTENER DATOS PARA ENTRENAR MODELOS DE IA Y MACHINE LEARNING

Para poder obtener resultados preciosos es necesario tener lograr bases de datos de calidad.

Aunque la teoría es sencilla, no siempre resulta fácil encontrar datos útiles capaces de adaptarse a las necesidades que se tienen en cada momento.

Por eso, quédate leyendo este post si lo que buscas es conocer diferentes formas dónde puedes encontrar datos independientemente de si tu proyecto requiere:

• Conjuntos de datos personalizados que son recientes.
• Datos genéricos para comenzar un proceso de entrenamiento de Inteligencia Artificial.
• Conjuntos de datos con muchos nichos que pueden resultar complicados de encontrar en línea.

La búsqueda de fuentes de datos puede convertirse en una actividad tediosa, por eso las fuentes de datos las clasificaremos en tres tipos: libres, internas y pagadas.

Aún así, siempre existen pros y contras de cada proceso o toma de decisión, por lo que incidiremos en cada uno de ellos en este post.

   FUENTES GRATUITAS

Como su propio nombre indica, los datos en esta ocasión los puedes encontrar de forma totalmente gratuita en distintos lugares como foros, portales, motores de búsqueda, etc.

Algunas de estas fuentes gratuitas pueden ser Kaggle, fuentes de datos de gigantes tecnológicos como Amazon (AWS), Google  Dataset Enginee o Microsoft Datasets y conjuntos de datos públicos y gubernamentales.

Las ventajas que existen de estos recursos gratuitos es que no tienes gastos de ningún tipo en el proceso de adquisición y, además, que existen una gran cantidad de recursos para obtener conjuntos de datos relevantes.

Como inconvenientes está en que es necesario dedicar en algunas ocasiones bastantes horas para buscar recursos, descargarlos, categorizarlos y compilar esos conjuntos de datos, son procesos todavía manuales, en algunos casos existen limitaciones de licencias y restricciones y por último, encontrar esos conjuntos de datos que resulten relevantes puede llevar más tiempo de lo esperado.

   FUENTES INTERNAS

En muchas ocasiones es probable que no puedas encontrar exactamente lo que buscas en los recursos gratuitos, por eso también es conveniente que cuentes dentro de tu abanico de posibilidades con los conjuntos de datos internos de la organización.

Es muy probable que los datos preciosos que necesitas para tu proyecto se encuentren fácilmente disponibles internamente, además, seguramente sean recientes.

Como fuentes internas puedes contar con los datos generados por el CRM, identificadores de redes sociales o análisis de sitios web.

Las ventajas que existen al utilizar este tipo de recursos es que los gastos también en esta ocasión son mínimos y que puedes modificar los parámetros para generar la información requerida directamente.

Por otro lado, como contra podemos encontrar que seguramente sean innumerables horas realizando el trabajo manual, no suelen ser la mejor elección si el proyecto está limitado por motivos de comercialización y los datos que se generan a nivel interno resultan irrelevantes en modelos personales de IA.

   FUENTES PAGADAS

Como su propio nombre indica, son aquellas que se adquieren mediante el pago. Muchas empresas que trabajan para obtener conjuntos de datos que necesitan en sus proyectos crean estas fuentes.

En este caso, merece la pena pagar estos conjuntos de datos en muchas ocasiones ya que cuando subcontratas datos de entrenamiento de IA a expertos externos, te aseguras que ellos extraigan, compilen, anoten y re presenten los datos listos para que puedas utilizarlos, sino en muchas ocasiones los encontrarías sin procesar (desventaja de las fuentes mencionadas anteriormente).

Las principales ventajas de este tipo de recursos es que los conjuntos de datos pasan controles de calidad y te llegan rápidamente además de conseguir las bases de datos que más se adapten según a los requisitos que tengas en ese momento, los plazos son más flexibles y el proveedor en este caso se encarga de que se cumplan las normativas en el suministro de los datos.

Por otro lado, el único inconveniente a destacar sería que su obtención suponen gastos.

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