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3 step per affrontare un progetto di Data Collection per l’Intelligenza Artificiale

L’attività di Data Collection per l’Intelligenza Artificiale consiste nella raccolta di dati di varia natura, finalizzata solitamente al training di software di Machine Learning.

 

Questo processo permette di ottenere un archivio di informazioni, organizzate in modo strutturato, utile a identificare modelli di previsione specifici a supporto dei sistemi di IA. Come affrontare nel modo corretto un progetto di Data Collection per l’Intelligenza Artificiale?

 

1. Definire in anticipo gli obiettivi finali

 

Prima di affrontare gli aspetti tecnici di un progetto di Raccolta Dati è fondamentale definire gli obiettivi finali che si desidera raggiungere attraverso questa attività. Per fare chiarezza in merito allo scopo di un progetto è importante concentrarsi innanzitutto sui problemi tecnici che questo è in grado di risolvere in modo efficace. 

Avere un’idea chiara degli obiettivi finali permette anche di determinare in modo più preciso e dettagliato quali metodi e programmi di raccolta dati utilizzare per il proprio progetto, così che siano entrambi adatti alle proprie esigenze. 

 

2. Scegliere il giusto metodo di Raccolta Dati

 

Preparare un elenco dettagliato degli elementi necessari aiuta a definire il miglior metodo di raccolta dati da applicare a uno specifico progetto e a misurarne le metriche di riferimento. Questa scelta dovrebbe idealmente basarsi sulle caratteristiche e le tipologie di dati che si prevede di raccogliere.  

Icona che rimanda alla pagina "Case Studies"

Per affrontare un progetto di Raccolta Dati è innanzitutto fondamentale che i dati raccolti siano precisi, affidabili e di alta qualità. Questo permette di costruire modelli di Intelligenza Artificiale precisi e altamente efficaci.

Inoltre, è anche necessario definire da dove e da chi devono essere raccolti i dati necessari a completare un progetto. In questa fase è quindi importante capire quale lingua parlano gli utenti coinvolti, se sono in grado di utilizzare nel modo corretto i dispositivi di raccolta dati e quanto sono accessibili le informazioni messe a disposizione per la raccolta. 

Altrettanto importante è comprendere dove finiscono i dati raccolti. In questo senso, è buona norma informare tutte le parti coinvolte circa le normative e le richieste che riguardano questi aspetti della raccolta. Gli utenti saranno così accuratamente informati sui processi di de-identificazione, di archiviazione e di elaborazione delle informazioni.

 

3. Definire attraverso quali strumenti avviene la raccolta

 

I dati possono essere raccolti attraverso diversi strumenti tecnici. La scelta dei giusti mezzi si basa principalmente sulla distinzione tra dati qualitativi e quantitativi. A seconda delle specifiche esigenze è possibile definire quali strumenti utilizzare. 

I dati quantitativi permettono di avere una visione d’insieme di un contesto più ampio, mentre quelli qualitativi consentono di scendere nel dettaglio e trovare soluzioni più specifiche rispetto a particolari esigenze progettuali. I due approcci non entrano in conflitto tra loro, ma spesso vengono usati in modo combinato per ottenere risultati più precisi. 

Sono tanti gli strumenti attraverso i quali è possibile raccogliere i dati necessari. Questionari, foto, immagini, video, focus group e app sono solo alcuni dei possibili mezzi di raccolta. La scelta del mezzo più indicato dipende dal grado di complessità di un progetto e dalle specifiche richieste di un cliente. 

Data Collection per l’Intelligenza Artificiale in conclusione

 

Perché un’attività di Data Collection produca risultati di ottima qualità, è importante che i dati raccolti siano precisi e adeguati all’obiettivo da raggiungere. Per avviare un progetto con questi presupposti, è importante testare i dataset a disposizione e assicurasi che siano adeguati allo sviluppo di uno specifico progetto.  Il processo di testing dei metodi di Data Collection per l’Intelligenza Artificiale consente di risparmiare tempo nelle fasi successive del progetto, eliminando già in fase iniziale potenziali errori che potrebbero compromettere la raccolta dei dati.