Todos nós entendemos que o desempenho de um módulo de inteligência artificial (IA) depende inteiramente da qualidade dos conjuntos de dados fornecidos na fase de treinamento. No entanto, eles geralmente são discutidos em um nível superficial. A maioria dos recursos online especifica por que a aquisição de dados de qualidade é essencial para seus estágios de dados de treinamento de IA, mas há uma lacuna em termos de conhecimento que diferencia a qualidade de dados insuficientes.
Quando você se aprofunda nos conjuntos de dados, notará toneladas de complexidades e sutilezas que geralmente são negligenciadas. Decidimos esclarecer esses tópicos menos falados. Depois de ler este artigo, você terá uma ideia clara de alguns dos erros que está cometendo durante a coleta de dados e de algumas maneiras de otimizar a qualidade dos dados de treinamento de IA.
Vamos começar.
A anatomia de um projeto de IA
Para os não iniciados, um projeto de IA ou ML (machine learning) é muito sistemático. É linear e tem um fluxo de trabalho sólido.
Para dar um exemplo, veja como isso se parece em um sentido genérico:
- Prova de conceito
- Validação do modelo e pontuação do modelo
- Desenvolvimento de algoritmo
- Preparação de dados de treinamento de IA
- Implantação de modelo
- Treinamento de algoritmo
- Otimização pós-implantação
As estatísticas revelam que cerca de 78% de todos os projetos de IA pararam em um ponto ou outro antes de chegar ao estágio de implantação. Embora haja grandes brechas, erros lógicos ou problemas de gerenciamento de projetos de um lado, também existem erros sutis e enganos que causam grandes falhas nos projetos. Neste post, estamos prestes a explorar algumas das sutilezas mais comuns.
Viés de dados
O viés de dados é a introdução voluntária ou involuntária de fatores ou elementos que distorcem desfavoravelmente os resultados a favor ou contra resultados específicos. Infelizmente, o viés é uma preocupação constante no espaço de treinamento de IA.
Se isso parecer complicado, entenda que os sistemas de IA não têm mente própria. Portanto, conceitos abstratos como ética, moral e outros não existem. Eles são tão inteligentes ou funcionais quanto os conceitos lógicos, matemáticos e estatísticos utilizados em seu projeto. Então, quando os humanos desenvolverem esses três, obviamente haverá alguns preconceitos e favoritismo embutidos.
O viés é um conceito que não está associado diretamente à IA, mas a tudo o que a cerca. Ou seja, decorre mais da intervenção humana e pode ser introduzido a qualquer momento. Pode ser quando um problema está sendo abordado para soluções prováveis, quando a coleta de dados acontece ou quando os dados são preparados e introduzidos em um módulo de IA.
Podemos eliminar completamente o preconceito?
Eliminar o preconceito é complicado. Uma preferência pessoal não é inteiramente preto e branco. Ele prospera na área cinzenta, e é por isso que também é subjetivo. Com viés, é difícil apontar a justiça holística de qualquer tipo. Além disso, o preconceito também é difícil de detectar ou identificar, precisamente quando a mente está involuntariamente inclinada a crenças, estereótipos ou práticas particulares.
É por isso que os especialistas em IA preparam seus módulos considerando possíveis vieses e eliminando-os por meio de condições e contextos. Se feito corretamente, a distorção dos resultados pode ser mantida no mínimo.
Qualidade de dados
A qualidade dos dados é muito genérica, mas quando você analisa mais a fundo, encontrará várias camadas diferenciadas. A qualidade dos dados pode consistir no seguinte:
- Falta de disponibilidade do volume estimado de dados
- Ausência de dados relevantes e contextuais
- Ausência de dados recentes ou atualizados
- A abundância de dados inutilizáveis
- Falta do tipo de dados necessário – por exemplo, texto em vez de imagens e áudio em vez de vídeos e muito mais
- Viés
- Cláusulas que limitam a interoperabilidade de dados
- Dados mal anotados
- Classificação de dados inadequada
Quase 96% dos especialistas em IA lutam com problemas de qualidade de dados, resultando em horas adicionais de otimização da qualidade para que as máquinas possam efetivamente fornecer os melhores resultados.
Dados Não Estruturados
Cientistas de dados e especialistas em IA trabalham mais em dados não estruturados do que seus equivalentes completos. Como resultado, uma quantidade significativa de seu tempo é gasta em dar sentido a dados não estruturados e compilá-los em um formato que as máquinas possam entender.
Dados não estruturados são quaisquer informações que não estejam em conformidade com um formato, modelo ou estrutura específica. É desorganizado e aleatório. Dados não estruturados podem ser vídeo, áudio, imagens, imagens com texto, pesquisas, relatórios, apresentações, memorandos ou outras formas de informação. Os insights mais relevantes de conjuntos de dados não estruturados devem ser identificados e anotados manualmente por um especialista. Ao trabalhar com dados não estruturados, você tem duas opções:
- Você gasta mais tempo limpando os dados
- Aceitar resultados distorcidos
Falta de PMEs para Anotação de Dados Credíveis
De todos os fatores que discutimos hoje, a anotação de dados confiável é a sutileza sobre a qual temos controle significativo. A anotação de dados é uma fase crucial no desenvolvimento de IA que dita o que e como eles devem aprender. Dados anotados incorretamente ou incorretamente podem distorcer completamente seus resultados. Ao mesmo tempo, dados anotados com precisão podem tornar seus sistemas confiáveis e funcionais.
É por isso que a anotação de dados deve ser feita por PMEs e veteranos que tenham conhecimento de domínio. Por exemplo, os dados de saúde devem ser anotados por profissionais que tenham experiência em trabalhar com dados desse setor. Portanto, quando o modelo é implantado em uma situação de salvamento, ele atende às expectativas. O mesmo vale para produtos imobiliários, fintech eCommerce e outros nichos.
Resumindo
Todos esses fatores apontam em uma direção – não é aconselhável se aventurar no desenvolvimento de IA como uma unidade autônoma. Em vez disso, é um processo colaborativo, no qual você precisa que especialistas de todas as áreas se reúnam para lançar a solução perfeita.
Por isso recomendamos entrar em contato com dados, coleção e anotação especialistas como a Shaip para tornar seus produtos e soluções mais funcionais. Estamos cientes das sutilezas envolvidas no desenvolvimento de IA e temos protocolos conscientes e verificações de qualidade para eliminá-las instantaneamente.
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