Neste artigo, discutimos brevemente as principais armadilhas a serem evitadas ao coletar dados da web para IA e descrevemos como superá-las.
Viés de dados
O viés de dados ocorre quando os dados da web usados para treinar um modelo de IA não são representativos da população ou dos cenários do mundo real que ele deve prever, levando a resultados distorcidos ou injustos. Isso pode ser causado por viés de amostragem, em que certos grupos ou características são super-representados ou sub-representados; viés histórico, que reflete preconceitos ou desigualdades do passado; viés de medição, decorrente de erros ou inconsistências na coleta de dados de vários sites; e viés de confirmação, que envolve a seleção de dados que apoiam noções preconcebidas.
A solução
Para lidar com o viés de dados, colete dados de diversas fontes da web, aplique um pré-processamento robusto para corrigir viéses e use uma validação completa para garantir a precisão dos dados. Empregue métodos de coleta sistemáticos para evitar reforçar viéses existentes.
Exemplo: em 2018, descobriu-se que a IA de recrutamento da Amazon era tendenciosa contra as mulheres. A IA foi treinada com currículos enviados ao longo de um período de 10 anos, que eram predominantemente de homens. Como resultado, o modelo aprendeu a preferir candidatos do sexo masculino e rebaixou currículos que incluíam a palavra “mulheres” ou eram de faculdades femininas.
Os Serviços de Proxy Premium da Bright Data oferecem uma solução robusta usando IPs de usuários reais de qualquer local, garantindo acessibilidade e cobertura. Isso permite a coleta de dados diversificados globalmente, superando assim o viés nos modelos de IA. Ao aproveitar os Proxies Premium, os cientistas de dados podem obter informações de uma ampla variedade de regiões e dados demográficos, reduzindo significativamente o risco de viés de amostragem.
Variedade insuficiente de dados
Variedade insuficiente de dados significa que os dados não cobrem toda a gama de cenários, entradas ou variações que podem ser encontrados no uso real. As causas incluem fontes de dados limitadas, dependência de dados homogêneos e foco em casos de uso de nicho. Os modelos de IA requerem dados diversificados para compreender vários cenários e condições. Conjuntos de dados homogêneos podem limitar a capacidade do modelo de generalizar e ter um bom desempenho em diversas situações do mundo real.
Solução
Para resolver a variedade insuficiente de dados, é necessário aproveitar diversas soluções de dados da web. Isso inclui obter dados de vários sites diferentes para garantir uma ampla gama de entradas. A implementação de técnicas robustas de pré-processamento de dados pode melhorar a qualidade e a usabilidade dos dados coletados. A coleta de metadados abrangentes garante que o contexto seja mantido, enquanto processos completos de validação de dados ajudam a manter a integridade dos dados.
Exemplo: uma empresa financeira desenvolve um modelo de IA para determinar os limites de crédito para os requerentes do Apple Card. Se o conjunto de dados de treinamento incluir predominantemente dados de uma região demográfica ou geográfica específica, o modelo pode não conseguir prever com precisão os limites de crédito para requerentes de diversas origens, levando a avaliações de crédito tendenciosas ou injustas.
ComoAPI Custom Scraper da Bright Data oferecem uma maneira eficaz de lidar com a questão da variedade insuficiente de dados. Esses scrapers personalizáveis podem coletar e validar dados novos de qualquer site sob demanda, oferecendo acesso imediato a dados altamente específicos. Ao usar as APIs Custom Scraper, os modelos de IA podem ser continuamente atualizados com dados diversos de várias fontes variadas na Internet. Isso garante que os Conjuntos de dados sejam abrangentes e cubram uma ampla gama de cenários do mundo real, aprimorando a capacidade do modelo de generalizar e ter um bom desempenho em diversas condições.
Sobreajuste e subajuste
O sobreajuste ocorre quando um modelo é muito complexo e aprende a se ajustar aos dados de treinamento de forma muito precisa, não conseguindo generalizar para novos dados. O subajuste ocorre quando um modelo é muito simples para capturar os padrões subjacentes nos dados. Quando informações entram inadvertidamente no modelo durante o desenvolvimento, ocorre um vazamento de dados, levando a estimativas de desempenho excessivamente otimistas. Os modelos de IA podem parecer ter um bom desempenho durante a validação cruzada, mas falham em aplicações do mundo real devido à dependência de informações vazadas.
Solução
Para lidar com o sobreajuste e o subajuste em modelos de IA, aproveite diversos dados da web de várias fontes e regiões. Isso ajuda a criar conjuntos de dados equilibrados e representativos, reduzindo o risco de sobreajuste a padrões específicos e subajuste por perder variações importantes. Use técnicas como validação cruzada com diversos dados coletados do scraping de dados para construir modelos robustos e garantir um pré-processamento rigoroso para evitar vazamento de dados.
Exemplo: uma plataforma de comércio eletrônico usa um modelo de IA para recomendar produtos. Se o modelo for sobreajustado, ele poderá sugerir apenas produtos de nicho que usuários anteriores compraram, mas não recomendará novos itens relevantes para diferentes grupos de usuários. Por outro lado, um modelo subajustado pode recomendar produtos genéricos que não atendem às preferências individuais.
Os Conjuntos de Dados da Bright Data são a solução ideal. Esses Conjuntos de Dados estão prontos para uso imediato. Os dados validados, analisados e limpos fornecidos nesses Conjuntos de Dados garantem que os modelos de IA sejam treinados com dados da web equilibrados e representativos. Isso reduz o risco de sobreajuste a padrões específicos e subajuste por falta de variações importantes. Ao usar Conjuntos de Dados validados, os cientistas de dados podem economizar tempo e garantir a confiabilidade e a consistência de seus modelos, levando a um melhor desempenho do modelo.
Baixa qualidade dos dados
A qualidade e a quantidade dos dados são fundamentais para o treinamento de modelos robustos. Dados insuficientes podem levar ao sobreajuste, em que o modelo captura ruído em vez de padrões subjacentes, enquanto dados de baixa qualidade (por exemplo, ruidosos, incompletos ou mal rotulados) podem degradar o desempenho do modelo.
Quando os modelos de IA são treinados com dados de treinamento cheios de erros, inconsistentes ou mal rotulados, seu desempenho pode ser bastante afetado. Dados de treinamento de baixa qualidade resultam em modelos de IA não confiáveis e imprecisos.
Solução
Garanta que os dados da web coletados para treinar modelos de IA sejam completamente limpos e validados. Implemente técnicas rigorosas de pré-processamento para filtrar dados ruidosos, incompletos ou mal rotulados. Atualize e verifique regularmente os dados de diversas fontes para manter sua precisão e relevância. Ao se concentrar em dados da web de alta qualidade, você pode melhorar significativamente a confiabilidade e o desempenho dos modelos de IA.
Exemplo: Em 2016, a Microsoft lançou um chatbot de IA chamado Tay no Twitter. O Tay foi projetado para conversar e aprender com as interações com os usuários. No entanto, logo após seu lançamento, o Tay recebeu muitos conteúdos ofensivos e inadequados dos usuários. Devido à má qualidade dos dados de treinamento que recebeu dessas interações, o Tay começou a produzir tweets racistas, sexistas e inflamatórios. A Microsoft teve que desativar o Tay 24 horas após seu lançamento. Esse incidente demonstrou como dados de baixa qualidade e não filtrados podem levar ao fracasso dos sistemas de IA.
A Bright Data aborda o desafio da má qualidade dos dados com seus Conjuntos de dados validados. Esses Conjuntos de dados são completamente limpos e validados, fornecendo dados analisados, limpos e confiáveis, prontos para consumo imediato. Ao usar Conjuntos de dados validados, os cientistas de dados podem economizar tempo e evitar a frustração da limpeza de dados, permitindo que se concentrem na engenharia de recursos e no treinamento de modelos. Os dados validados e de alta qualidade melhoram a confiabilidade e o desempenho dos modelos de IA, garantindo que eles sejam treinados com informações precisas e relevantes.
Desvio de dados
Com o tempo, os dados do mundo real que um modelo de IA encontra podem mudar ou se desviar dos dados com os quais foi treinado. Ignorar o desvio de dados pode tornar seus modelos menos eficazes ou até mesmo obsoletos. A natureza dinâmica dos ambientes do mundo real significa que as propriedades estatísticas dos dados de entrada podem mudar com o tempo, um fenômeno conhecido como desvio de dados. A falha em atualizar e retreinar continuamente os modelos com novos dados pode levar a modelos desatualizados.
Solução
Monitore regularmente o desvio de dados comparando os dados de entrada atuais com os dados históricos. Implemente a coleta contínua de dados de diversas fontes da web para capturar as últimas tendências e padrões. Reaprenda periodicamente seus modelos com dados atualizados para garantir que eles permaneçam precisos e relevantes em ambientes em mudança.
Exemplo: uma empresa de varejo usa um modelo de IA para gerenciamento de estoque com base em padrões de compras pré-pandêmicos. À medida que o comportamento do consumidor muda após a pandemia, ignorar o desvio de dados pode resultar em excesso ou falta de estoque de determinados produtos, levando à perda de vendas e aumento de custos.
Os Proxy e o Web Unlocker automatizado da Bright Data oferecem recursos de coleta contínua de dados. Isso permite a coleta abrangente de dados da web e garante uma entrega estável. Ao atualizar regularmente os Conjuntos de Dados com dados atuais, os cientistas de dados podem retreinar seus modelos para manter a precisão e a relevância em ambientes em constante mudança. As soluções da Bright Data garantem que os modelos de IA sejam continuamente alimentados com as últimas tendências e padrões de dados, mitigando os efeitos do desvio de dados e mantendo o desempenho do modelo ao longo do tempo.
Como a Bright Data pode ajudar
A Bright Data equipa as equipes de dados e IA com uma plataforma poderosa para otimizar a coleta de dados da web, garantindo um fluxo escalável de dados confiáveis, completo com recursos automatizados de análise, validação e estruturação.
Ao evitar essas armadilhas comuns de dados e aproveitar as soluções robustas de dados da Bright Data, você pode desenvolver modelos de IA mais eficazes e precisos.
