Données de formation et conservation

La qualité d'un modèle d'IA est directement liée à la qualité de ses données d'entraînement. Chez Slide Creator, nous ne nous contentons pas de « gratter le Web ». Nous utilisons un ensemble de données hautement organisées et d'origine éthique qui se concentre sur les principes de conception professionnelle, de hiérarchie typographique et d'ingénierie structurelle de documents.

1. Principes d'approvisionnement en données

Nous suivons une approche « Qualité plutôt que Quantité » en matière de sourcing de données :

-Données générées par des experts :Une partie importante de nos données de formation est créée par nos propres soins.Équipe de conceptionpour établir le « Golden Standard » pour les présentations professionnelles.

-Pas de grattage de données privées :Nous n'entraînons jamais nos modèles sur les données clients, comme indiqué dans notrePolitique de formation zéro.

2. Anonymisation et confidentialité

Avant qu’un document ne soit utilisé à des fins de formation, il est soumis à un processus rigoureux d’anonymisation en plusieurs étapes :

3. Représentation diversifiée et mondiale

Pour servir notreMarchés mondiaux, nos données de formation incluent un large éventail de normes de conception culturelle :

4. Augmentation des données synthétiques

Pour résoudre le problème du « démarrage à froid » pour les nouveaux styles de conception, nous utilisons des générateurs de données synthétiques avancés développés dans notreLaboratoire de R&D. Cela nous permet d'entraîner nos modèles sur des millions de variantes de mise en page mathématiquement parfaites qui n'existent pas dans le monde réel.

5. Audit continu des données

NotreCadre d'équitécomprend un audit continu de nos ensembles de formation pour identifier et atténuer les biais potentiels avant qu'ils puissent avoir un impact sur les performances de notre modèle.

Pour plus de détails techniques sur la façon dont ces données sont utilisées, consultez notreCarte modèle.