Um conceito futurista que tem suas raízes no início dos anos 60 estava esperando por esse momento de mudança de jogo para se tornar não apenas mainstream, mas também inevitável. Sim, estamos falando sobre a ascensão do Big Data e como isso possibilitou que um conceito altamente complexo como a Inteligência Artificial (IA) se tornasse um fenômeno global.
Esse mesmo fato deve nos dar a dica de que a IA é incompleta ou impossível sem dados e as maneiras de gerá-los, armazená-los e gerenciá-los. E como todos os princípios são universais, isso também é verdade no espaço da IA. Para que um modelo de IA funcione perfeitamente e forneça resultados precisos, oportunos e relevantes, ele deve ser treinado com dados de alta qualidade.
No entanto, essa condição definidora é o que as empresas de todos os tamanhos e escalas têm dificuldade em combater. Embora não haja escassez de ideias e soluções para problemas do mundo real que possam ser resolvidos pela IA, a maioria delas existiu (ou existe) no papel. Quando se trata da praticidade de sua implementação, a disponibilidade de dados e a boa qualidade dos mesmos torna-se uma barreira primária.
Portanto, se você é novo no espaço da IA e se pergunta como a qualidade dos dados afeta os resultados da IA e o desempenho das soluções, aqui está um artigo abrangente. Mas antes disso, vamos entender rapidamente por que dados de qualidade são importantes para o desempenho ideal da IA.
Papel dos dados de qualidade no desempenho da IA
- Dados de boa qualidade garantem que os resultados sejam precisos e que resolvam um propósito ou um problema do mundo real.
- A falta de dados de boa qualidade pode trazer consequências jurídicas e financeiras indesejáveis para os empresários.
- Dados de alta qualidade podem otimizar consistentemente o processo de aprendizado de modelos de IA.
- Para o desenvolvimento de modelos preditivos, dados de alta qualidade são inevitáveis.
5 maneiras pelas quais a qualidade dos dados pode afetar sua solução de IA
Dados incorretos
Agora, dados ruins são um termo abrangente que pode ser usado para descrever conjuntos de dados incompletos, irrelevantes ou rotulados incorretamente. O surgimento de qualquer um ou de todos esses acaba estragando os modelos de IA. A higiene de dados é um fator crucial no espectro de treinamento de IA e quanto mais você alimenta seus modelos de IA com dados ruins, mais você os torna fúteis.
Para ter uma ideia rápida do impacto de dados incorretos, entenda que várias grandes organizações não conseguiram aproveitar todo o potencial dos modelos de IA, apesar de possuírem décadas de dados de clientes e negócios. A razão – a maior parte eram dados ruins.
Viés de dados
Além de dados ruins e seus subconceitos, existe outra preocupação preocupante chamada viés. Isso é algo que empresas e negócios em todo o mundo estão lutando para resolver e corrigir. Em palavras simples, o viés de dados é a inclinação natural dos conjuntos de dados para uma determinada crença, ideologia, segmento, demografia ou outros conceitos abstratos.
O viés de dados é perigoso para o seu projeto de IA e, finalmente, para os negócios de várias maneiras. Modelos de IA treinados com dados tendenciosos podem gerar resultados favoráveis ou desfavoráveis a certos elementos, entidades ou estratos da sociedade.
Além disso, o viés de dados é principalmente involuntário, decorrente de crenças, ideologias, inclinações e entendimento humanos inatos. Devido a isso, o viés de dados pode se infiltrar em qualquer fase do treinamento de IA, como coleta de dados, desenvolvimento de algoritmos, treinamento de modelos e muito mais. Ter um especialista dedicado ou recrutar uma equipe de profissionais de garantia de qualidade pode ajudá-lo a mitigar o viés de dados do seu sistema.
Volume de dados
Existem dois aspectos para isso:
- Ter grandes volumes de dados
- E tendo muito poucos dados
Ambos afetam a qualidade do seu modelo de IA. Embora possa parecer que ter grandes volumes de dados seja uma coisa boa, acontece que não é. Quando você gera grandes volumes de dados, a maioria acaba sendo insignificante, irrelevante ou incompleta – dados ruins. Por outro lado, ter muito poucos dados torna o processo de treinamento de IA ineficaz, pois modelos de aprendizado não supervisionados não podem funcionar corretamente com muito poucos conjuntos de dados.
As estatísticas revelam que, embora 75% das empresas em todo o mundo pretendam desenvolver e implantar modelos de IA para seus negócios, apenas 15% delas conseguem fazê-lo devido à falta de disponibilidade do tipo e volume de dados corretos. Portanto, a maneira mais ideal de garantir o volume ideal de dados para seus projetos de IA é terceirizar o processo de sourcing.
Dados presentes em silos
Então, se eu tiver um volume adequado de dados, meu problema será resolvido?
Bem, a resposta é, depende e é por isso que este é o momento perfeito para trazer à luz o que é chamado de dados silos. Dados presentes em locais ou autoridades isoladas são tão ruins quanto nenhum dado. Ou seja, seus dados de treinamento de IA devem ser facilmente acessíveis por todas as partes interessadas. A falta de interoperabilidade ou acesso a conjuntos de dados resulta em resultados de baixa qualidade ou, pior, volume inadequado para iniciar o processo de treinamento.
Preocupações de anotação de dados
Anotação de dados é aquela fase no desenvolvimento do modelo de IA que dita as máquinas e seus algoritmos de alimentação para dar sentido ao que é alimentado a elas. Uma máquina é uma caixa, independentemente de estar ligada ou desligada. Para incutir uma funcionalidade semelhante ao cérebro, algoritmos são desenvolvidos e implantados. Mas para que esses algoritmos funcionem corretamente, os neurônios na forma de meta-informações por meio de anotação de dados precisam ser acionados e transmitidos aos algoritmos. É exatamente quando as máquinas começam a entender o que precisam ver, acessar e processar e o que precisam fazer em primeiro lugar.
Conjuntos de dados mal anotados podem fazer com que as máquinas se desviem do que é verdadeiro e empurrá-las para entregar resultados distorcidos. Modelos de rotulagem de dados errados também tornam irrelevantes todos os processos anteriores, como coleta, limpeza e compilação de dados, forçando as máquinas a processar conjuntos de dados incorretamente. Portanto, deve-se tomar o máximo cuidado para garantir que os dados sejam anotados por especialistas ou PMEs, que sabem o que estão fazendo.
Resumindo
Não podemos reiterar a importância de dados de boa qualidade para o bom funcionamento do seu modelo de IA. Portanto, se você estiver desenvolvendo uma solução baseada em IA, reserve o tempo necessário para trabalhar na eliminação dessas instâncias de suas operações. Trabalhe com fornecedores de dados, especialistas e faça o que for preciso para garantir que seus modelos de IA sejam treinados apenas por dados de alta qualidade.
Boa sorte!
