le attività di preparazione e ingegneria dei dati rappresentano oltre l’80% del tempo impiegato nella maggior parte dei progetti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico. Sulla base delle interazioni con un gran numero di aziende, agenzie e organizzazioni di utenti finali, la grande quantità di tempo trascorso in una tipica macchina (“Data Engineering, Prep, and Labeling for AI 2020“, rapporto prodotto da Cognilytica)

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Panoramica

Il libro bianco di Cognilytica fornisce una checklist dettagliata per il ciclo di vita dell’ingegneria dei dati nell’ambito dell’intelligenza artificiale (IA). Sottolinea l’importanza di avere dati puliti, accurati e ben etichettati per addestrare modelli di apprendimento automatico. Le attività di ingegneria dei dati rappresentano oltre l’80% del tempo speso nei progetti di IA, evidenziando la necessità di un approccio strutturato e iterativo. Il ciclo di vita dei dati comprende fasi come la raccolta, la pulizia, la preparazione e l’etichettatura dei dati. È fondamentale monitorare e riaddestrare i modelli anche dopo la loro implementazione, poiché i dati del mondo reale possono cambiare rapidamente. Inoltre, il documento discute le tecnologie e le pratiche migliori per gestire i dati, come l’uso di strumenti ETL e l’orchestrazione delle pipeline di dati. Infine, Cognilytica offre consulenze e formazione per aiutare le aziende a navigare nel complesso panorama dell’IA e dell’ingegneria dei dati.

Le fasi principali del ciclo di vita dei dati includono la raccolta dei dati, la preparazione e pulizia dei dati, la trasformazione dei dati, la governance dei dati, e l’orchestrazione delle pipeline di dati. Queste fasi sono fondamentali per garantire che i dati siano pronti per l’analisi e l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale, assicurando che siano puliti, accurati e ben etichettati.