Recopilación de datos de IA

Resumen

• La recopilación de datos para IA es el proceso de recopilar y preparar datos para modelos de aprendizaje automático.

• Los datos provienen de seis métodos principales: web scraping, APIs, datos de usuario de primera parte, sensores, conjuntos de datos existentes y datos sintéticos.

• Los datos sin procesar no son utilizables hasta que se limpian, deduplicados y, a menudo, etiquetados.

• Los datos públicos suelen ser terreno libre. Los datos personales y los datos detrás de inicios de sesión tienen límites legales.

Qué es la recopilación de datos para IA

Es el primer paso para construir cualquier modelo de aprendizaje automático. Un modelo solo puede aprender patrones de sus ejemplos, por lo que los datos que recopilas determinan qué puede hacer y dónde falla.

Lo que la diferencia de la recopilación ordinaria de datos es el objetivo. Un informe de ventas necesita registros precisos. Un modelo necesita volumen, variedad y equilibrio: miles o millones de ejemplos que cubran las situaciones reales que enfrentará, sin que una fuente ahogue al resto. Por eso la recopilación de datos en aprendizaje automático suele ser un proceso continuo en lugar de una exportación única.

¿Es lo mismo que los datos de entrenamiento?

No exactamente. Los datos de entrenamiento son el resultado: los ejemplos limpios y etiquetados de los que aprende un modelo. La recopilación es el trabajo de encontrar, reunir y preparar esos ejemplos. La mayoría de los equipos también reservan datos de validación y prueba separados para verificar el modelo con ejemplos que no ha visto.

Cómo recopila datos la IA

La IA no recopila datos por sí sola. Las personas y los pipelines los recopilan, utilizando seis métodos principales.

La mayoría de los modelos de producción combinan varios métodos. Un chatbot de atención al cliente podría mezclar los registros de chat propios de la empresa, artículos de ayuda públicos y conversaciones sintéticas que cubran preguntas poco frecuentes.

¿De dónde obtiene la IA sus datos?

La mayor fuente individual es la web pública. Common Crawl, una organización sin fines de lucro, ha mantenido un archivo abierto y gratuito de datos de rastreo web desde 2007, y los investigadores lo utilizan ampliamente en la investigación de modelos de lenguaje. Además de eso, los equipos de IA recurren a:

• Contenido licenciado: archivos de noticias, libros, imágenes de stock y código, utilizados bajo acuerdos de pago

• Datasets abiertos: colecciones de investigación publicadas para uso público

• Interacciones de usuarios: comentarios, calificaciones y conversaciones, donde los términos de privacidad del producto lo permiten

• Datos creados por humanos: expertos y anotadores que escriben, clasifican o etiquetan ejemplos

Los datos de entrenamiento para IA generativa se basan en gran medida en texto, código e imágenes de las dos primeras fuentes. Los modelos más pequeños específicos de tareas se basan más en los datos propios de primera mano de una empresa.

¿Qué tipos de datos recopila la IA?

¿Cómo es el pipeline de recopilación de datos de IA?

1. Definir requisitos: qué debe hacer el modelo, qué idiomas o regiones cubre y cuántos datos necesita

2. Recopilar: ejecutar scrapers, extracciones de API y descargas de datasets

3. Limpiar y deduplicar: eliminar páginas rotas, spam, casi duplicados y datos personales que no deberías conservar

4. Anotar: etiquetar ejemplos donde sea necesario, como etiquetar imágenes o calificar respuestas

5. Almacenar y versionar: mantener un registro de lo que se incluyó en cada ejecución de entrenamiento

6. Evaluar y actualizar: verificar el modelo, identificar sus deficiencias y recopilar nuevos datos para subsanarlas

La recopilación y la anotación de datos suelen confundirse. La recopilación obtiene la materia prima. La anotación añade las etiquetas que indican a un modelo qué significa cada ejemplo.

¿Es legal la recopilación de datos para IA?

Generalmente sí, cuando se limita a datos públicos y respeta la legislación de privacidad. Tres líneas son las más importantes:

• Público vs. privado. En el prolongado caso hiQ v. LinkedIn, un tribunal de apelaciones de EE. UU. determinó que el scraping de páginas de acceso público probablemente no infringe la Computer Fraud and Abuse Act (resumen del caso de la EFF). Los términos de servicio aún pueden generar reclamaciones contractuales, que es como esa disputa finalmente se resolvió en contra de hiQ.

• Datos personales. Los nombres, fotografías y datos de contacto están sujetos a leyes de privacidad como el RGPD en Europa y la CCPA en California, incluso cuando son públicamente visibles.

• Derechos de autor. Varias demandas sobre el entrenamiento de modelos con obras protegidas por derechos de autor siguen abiertas, por lo que las fuentes con licencia o de licencia abierta conllevan menos riesgo.

¿Por qué la recopilación de datos web necesita proxies?

Solo uno de los seis métodos los necesita: recopilar datos web públicos a gran escala. Si envía miles de solicitudes desde una sola dirección IP, los sitios le limitarán la velocidad o le bloquearán en cuestión de minutos. Además, solo verá la versión de cada página que se muestra en su propio país.

Los proxies distribuyen las solicitudes entre múltiples direcciones IP y te permiten elegir el país de origen de cada solicitud. Así es como los tipos de proxy de CyberYozh se ajustan a trabajos comunes de recopilación de datos de IA:

• Más de 100M de IPs residenciales en más de 195 países para conjuntos de datos equilibrados y específicos por ubicación

• Acceso completo a API con soporte para Selenium, Playwright, Puppeteer y Scrapy

• HTTP(S) y SOCKS5 en cada tipo de proxy

• Calificado 4.7+ Excelente en Trustpilot

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