Um breve guia para coleta de dados para IA

Um breve guia para coleta de dados para IA é perfilado pela BTW Media porque evidências publicadas o vinculam à infraestrutura de internet, governança, dependências operacionais ou visibilidade de mercado.

• Coleta/extração de dados é o processo de extrair dados de diferentes fontes, como sites, pesquisas online, formulários de feedback de usuários, postagens de clientes em redes sociais, conjuntos de dados prontos, etc.
• A coleta de dados pode ser entendida simplesmente como o processo de adquirir informações específicas do modelo para treinar melhor os algoritmos de IA.

A adoção de IA generativa e outras soluções baseadas em IA está crescendo rapidamente. As organizações precisam coletar e extrair grandes quantidades de dados, seja por conta própria ou trabalhando com serviços de coleta de dados para IA, para aproveitar essas tecnologias com sucesso, especificamente para treiná-las e aprimorá-las. Devido a essa crescente necessidade de dados, a coleta de dados para IA ganhou mais interesse nos últimos anos.

O que é coleta de dados para IA

A coleta ou extração de dados é o processo de extrair dados de várias fontes, como sites, pesquisas online, formulários de feedback de usuários, postagens de clientes em redes sociais e conjuntos de dados prontos. Esses dados coletados podem então ser usados para treinar e melhorar modelos de IA/ML.

Coletar dados de alta qualidade é uma das etapas mais importantes no desenvolvimento de modelos robustos de IA/ML. Em outras palavras, a precisão de um modelo de IA depende da qualidade dos seus dados. O princípio de "entra lixo, sai lixo" se aplica aqui. Portanto, práticas para garantir a consistência e a qualidade dos dados devem ser implementadas.

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Métodos para coleta de dados para IA

1. Uso de conjuntos de dados de código aberto

Existem várias fontes de conjuntos de dados de código aberto que podem ser usados para treinar algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo Kaggle, Data.Gov e outros. Esses conjuntos de dados fornecem acesso rápido a grandes volumes de dados que podem ajudar a iniciar projetos de IA. No entanto, embora esses conjuntos de dados possam economizar tempo e reduzir custos associados à coleta de dados personalizada, vários fatores devem ser considerados. Primeiro, relevância: os usuários devem garantir que o conjunto de dados contenha exemplos suficientes relevantes para seu caso de uso específico. Segundo, confiabilidade: entender como os dados foram coletados e quaisquer vieses que possam conter é crucial ao determinar sua adequação para um projeto de IA. Finalmente, a segurança e a privacidade do conjunto de dados devem ser avaliadas; é importante realizar a devida diligência ao adquirir conjuntos de dados de fornecedores terceirizados que adotem fortes medidas de segurança e estejam em conformidade com regulamentações de privacidade de dados, como oGDPRe aLei de Privacidade do Consumidor da Califórnia.

2. Gerar dados sintéticos

Em vez de coletar dados do mundo real, as empresas podem usar conjuntos de dados sintéticos baseados em conjuntos de dados originais, mas expandidos. Os conjuntos de dados sintéticos são projetados para ter as mesmas características dos dados originais sem inconsistências, embora a possível ausência de outliers probabilísticos possa resultar em conjuntos de dados que não capturam totalmente a complexidade do problema sendo abordado.

Para empresas sujeitas a diretrizes rigorosas de segurança, privacidade e retenção — como aquelas nos setores de saúde, telecomunicações e serviços financeiros — conjuntos de dados sintéticos podem oferecer uma abordagem viável para desenvolver capacidades de IA.

Importância da coleta de dados para IA

O tópico da coleta de dados é vasto. Simplificando, envolve a aquisição de informações específicas para treinar algoritmos de IA de forma eficaz, para que possam tomar decisões proativas de forma autônoma.

Para ilustrar melhor, considere um modelo de IA prospectivo como uma criança aprendendo novos assuntos. Para ensinar a criança a tomar decisões informadas e concluir tarefas, os usuários devem primeiro garantir que ela compreenda os conceitos subjacentes. Essa analogia reflete o papel fundamental que os conjuntos de dados desempenham na IA, servindo como base para os modelos aprenderem.