Nós não temos que te dizer o valor dos dados de treinamento de IA para seus projetos ambiciosos. Você sabe que, se alimentar seus modelos com dados ruins, eles produzirão resultados coincidentes, e treinar seus modelos com conjuntos de dados de qualidade resultará em um sistema eficiente e autônomo capaz de fornecer resultados precisos.
Embora esse conceito seja fácil de entender, encontrar a fonte de conjunto de dados e os dados mais úteis para treinar seus projetos de machine learning (ML) pode ser um desafio.
Criamos este post para ajudar as empresas a encontrar soluções úteis que atendam às suas necessidades específicas. Independentemente de seu projeto exigir:
- Conjuntos de dados personalizados que são de origem mais recente
- Dados genéricos para iniciar seu processo de treinamento de IA
- Conjuntos de dados altamente segmentados que podem ser difíceis de encontrar online
Temos uma solução para todos os problemas que você pode encontrar neste artigo.
Vamos começar.
3 maneiras simples de adquirir dados de treinamento para seus modelos de IA/ML
Como aspirante a cientista de dados ou especialista em IA, você pode encontrar dados de três fontes principais:
- Fontes gratuitas
- Fontes internas
- Fontes pagas
1. Fontes gratuitas
Fontes gratuitas oferecem conjuntos de dados (você adivinhou) de graça. Existem vários diretórios, fóruns, portais, mecanismos de pesquisa e sites populares para obter seus conjuntos de dados. Essas fontes podem ser públicas, arquivos, dados tornados públicos após vários anos de dados com permissões explícitas. Descrevemos uma lista rápida de exemplos de recursos gratuitos abaixo:
Kaggle -
Um baú do tesouro para cientistas de dados e entusiastas de aprendizado de máquina. Com o Kaggle, você pode encontrar, publicar, acessar e baixar conjuntos de dados para seus projetos. Os conjuntos de dados do Kaggle são de boa qualidade, disponíveis em diversos formatos e de fácil download.
Banco de Dados UCI -
Aprendizes de máquina e cientistas de dados usam o banco de dados UCI desde 1987. Esse recurso oferece teorias de domínio, bancos de dados, arquivos, geradores de dados e muito mais para projetos específicos. Os bancos de dados UCI são classificados e exibidos com base em seus problemas ou tarefas, como agrupamento, classificação e regressão.
Fontes de dados dos players do mercado -
Recursos de gigantes da tecnologia como Amazon (AWS), Google Dataset Search Engine e Microsoft Datasets.
- O recurso da AWS oferece conjuntos de dados que se tornaram públicos. Acessíveis por meio da AWS, os conjuntos de dados de agências governamentais, empresas, instituições de pesquisa e indivíduos são selecionados e mantidos na AWS.
- O Google oferece um mecanismo de pesquisa que recupera conjuntos de dados gratuitos relevantes para suas consultas de pesquisa.
- A Iniciativa de Repositório de Dados Abertos da Microsoft fornece aos cientistas de dados e aprendizes de máquina conjuntos de dados de projetos como visão computacional, PNL e muito mais.
Conjuntos de dados públicos e governamentais -
Os conjuntos de dados públicos são um recurso proeminente que oferece conjuntos de dados de setores como redes complexas, biologia e agências agrícolas. As categorias são sequenciais e bem organizadas para visualização rápida e prontamente disponíveis para download. Vale a pena notar que alguns dos conjuntos de dados são baseados em licença, enquanto outros são gratuitos. Recomendamos a leitura completa da documentação antes de baixar conjuntos de dados.
Um cientista de dados geralmente procura dados históricos para seus projetos que podem ser vinculados à geografia. Nesses casos, um recurso útil é mantido por governos internacionais. Conjuntos de dados relevantes estão disponíveis em sites governamentais da Índia, EUA, UE e outros países.
Prós dos recursos gratuitos
- Nenhuma despesa envolvida
- Toneladas de recursos para encontrar conjuntos de dados relevantes
Contras de recursos gratuitos
- Envolve horas de intervenção manual para examinar recursos, baixar, categorizar e compilar conjuntos de dados
- Os processos de anotação de dados ainda são tarefas manuais
- Limitações de licenciamento e restrições de conformidade
- Encontrar conjuntos de dados relevantes pode ser demorado
2. Fontes Internas
Outra fonte de dados crucial é de bancos de dados internos. Talvez você não consiga encontrar o que procura em um recurso gratuito; nesta situação, você pode querer olhar dentro de sua organização através de vários pontos de contato de geração de dados que você estabeleceu. Dados precisos e recentes relevantes para o seu projeto devem estar prontamente disponíveis internamente.
Com fontes internas, você pode personalizar os dados para vários casos de uso. As fontes internas podem ser dados produzidos a partir de seu CRM, identificadores de mídia social ou análise de sites.
Prós dos recursos internos
- Despesas mínimas envolvidas
- Modifique os parâmetros para gerar as informações necessárias diretamente
Contras de recursos internos
- Incontáveis horas de trabalho manual
- Colaborações interdepartamentais e intradepartamentais são inevitáveis
- Não é ideal para projetos com tempo limitado de lançamento no mercado
- Os dados gerados internamente seriam irrelevantes para seus modelos de IA
3. Fontes pagas
Infelizmente, conjuntos de dados exclusivos não estão disponíveis em recursos gratuitos ou internos, mas podem ser obtidos por meio de recursos pagos. As fontes pagas são criadas por empresas que trabalham para obter os conjuntos de dados necessários para seus projetos por meio de suas próprias técnicas específicas de fornecimento de dados.
O que é anotação de dados?
O processo de adicionar informações adicionais, como descrições e metadados aos seus conjuntos de dados para torná-los compreensíveis por máquina, é conhecido como anotação de dados. Independentemente de onde seus dados estão vindo, eles estarão na forma bruta. Ele deve ser limpo e anotado usando técnicas de precisão para garantir que possa se tornar dados de treinamento de IA para seus modelos.
Anotação de dados é onde os recursos pagos se tornam ideais. Quando você terceiriza dados de treinamento de IA para especialistas de terceiros, eles extraem, compilam, anotam e apresentam os dados a você como produtos prontos para ML. Ao terceirizar, você também pode ter certeza de conformidades, licenças e outras preocupações legais que você pode ignorar ao usar recursos internos ou gratuitos.
Lidar com dados brutos de recursos internos ou gratuitos é demorado e um fardo financeiro. Sempre recomendamos a terceirização de conjuntos de dados de treinamento quando possível.
Prós dos recursos pagos
- Conjuntos de dados anotados e de controle de qualidade chegam até você rapidamente
- Prazos flexíveis
- Conjuntos de dados personalizados disponíveis com base em seus requisitos
- A conformidade regulatória no fornecimento de dados é sempre atendida pelo fornecedor
Contras dos recursos pagos
- Envolve despesas
Conclusão
Se você tiver tempo limitado para comercializar ou tiver especificações muito específicas sobre conjuntos de dados, sugerimos utilizar um recurso pago ou terceirizar para um especialista do setor como nós. Temos anos de experiência no fornecimento de dados de treinamento de IA para os principais players do mercado, como empresas de MPME.
Entre em contato conosco hoje para falar sobre como podemos ajudá-lo a obter dados de treinamento de IA.
