Evaluación de la calidad de los conjuntos de datos

Con el desarrollo de modelos de IA en la mayoría de los sectores de la sociedad, la importancia de los datos utilizados para entrenar y probar estos modelos ha sido una preocupación importante para el proveedor de IA. Comprender la calidad de los conjuntos de datos utilizados, especialmente en sectores como el agrícola y el agroalimentario, donde los datos pueden ser raros, es, por lo tanto, un requisito previo para garantizar el correcto desarrollo de los modelos de IA y generar confianza en relación con estos enfoques para la sociedad. Este servicio tiene como objetivo responder a este desafío evaluando la calidad de los conjuntos de datos proporcionados por el cliente. Las características de los conjuntos de datos que se analizarán se basan en una definición acordada por la comunidad de IA: integridad, equilibrio, diversidad, precisión... La evaluación de la calidad del conjunto de datos comenzará estableciendo la lista de los factores de influencia del sistema necesarios para la constitución de una base de datos. Estos factores se identificarán utilizando la experiencia del LNE y fuentes externas, como expertos pertinentes para el sector agroalimentario. Utilizando estos factores, LNE analizará la distribución (o peso) de los diversos factores de influencia en las bases de datos y la comparará con la de las condiciones normales de uso con el fin de evaluar la representatividad y el equilibrio del conjunto de datos.