Coleta de dados de IA

Resumo

• A coleta de dados de IA é o processo de reunir e preparar dados para modelos de machine learning.

• Os dados vêm de seis métodos principais: web scraping, APIs, dados de usuários primários, sensores, conjuntos de dados existentes e dados sintéticos.

• Os dados brutos não são utilizáveis até serem limpos, desduplicados e frequentemente rotulados.

• Dados públicos geralmente são permitidos. Dados pessoais e dados protegidos por login têm limites legais.

O que é coleta de dados de IA

É o primeiro passo na construção de qualquer modelo de machine learning. Um modelo só pode aprender padrões em seus exemplos, então os dados que você coleta determinam o que ele pode fazer e onde falha.

O que a diferencia da coleta de dados comum é o objetivo. Um relatório de vendas precisa de registros precisos. Um modelo precisa de volume, variedade e equilíbrio: milhares ou milhões de exemplos que cubram as situações reais que enfrentará, sem que uma fonte domine as demais. É por isso que a coleta de dados em machine learning geralmente é um processo contínuo, e não uma exportação única.

É o mesmo que dados de treinamento

Não exatamente. Dados de treinamento são o resultado: os exemplos limpos e rotulados dos quais um modelo aprende. Coleta é o trabalho de encontrar, reunir e preparar esses exemplos. A maioria das equipes também reserva dados separados de validação e teste para verificar o modelo em exemplos que ele não viu.

Como a IA coleta dados

A IA não coleta dados por conta própria. Pessoas e pipelines coletam, usando seis métodos principais.

A maioria dos modelos de produção combina vários métodos. Um chatbot de suporte ao cliente pode misturar os próprios logs de chat da empresa, artigos de ajuda públicos e conversas sintéticas cobrindo perguntas raras.

De onde a IA obtém seus dados

A maior fonte individual é a web pública. Common Crawl, uma organização sem fins lucrativos, mantém um arquivo aberto e gratuito de dados de rastreamento web desde 2007, e pesquisadores o utilizam amplamente em pesquisas de modelos de linguagem. Além disso, equipes de IA recorrem a:

• Conteúdo licenciado: arquivos de notícias, livros, imagens de banco e código, usados sob acordos pagos

• Datasets abertos: coleções de pesquisa liberadas para uso público

• Interações de usuários: feedback, avaliações e conversas, quando os termos de privacidade do produto permitem

• Dados criados por humanos: especialistas e anotadores que escrevem, classificam ou rotulam exemplos

Dados de treinamento para IA generativa dependem fortemente de texto, código e imagens das duas primeiras fontes. Modelos menores específicos de tarefas dependem mais dos dados próprios de primeira parte de uma empresa.

Que tipos de dados a IA coleta

Como é o pipeline de coleta de dados de IA

1. Definir requisitos: o que o modelo deve fazer, quais idiomas ou regiões ele cobre e quanto dado ele precisa

2. Coletar: executar scrapers, pulls de API e downloads de datasets

3. Limpar e deduplicar: remover páginas quebradas, spam, quase-duplicatas e dados pessoais que você não deve manter

4. Anotar: rotular exemplos quando necessário, como marcar imagens ou avaliar respostas

5. Armazenar e versionar: manter um registro do que entrou em cada execução de treinamento

6. Avaliar e atualizar: verificar o modelo, encontrar suas lacunas e coletar novos dados para preenchê-las

Coleta de dados e anotação são frequentemente confundidas. A coleta reúne a matéria-prima. A anotação adiciona os rótulos que dizem a um modelo o que cada exemplo significa.

A coleta de dados de IA é legal

Geralmente, quando se limita a dados públicos e respeita a lei de privacidade. Três linhas são as mais importantes:

• Público vs. privado. No caso hiQ v. LinkedIn, que se estendeu por muito tempo, um tribunal de apelações dos EUA concluiu que fazer scraping de páginas publicamente acessíveis provavelmente não viola a Lei de Fraude e Abuso de Computadores (resumo do caso da EFF). Os termos de serviço ainda podem criar reivindicações contratuais, e foi assim que a disputa acabou sendo desfavorável à hiQ.

• Dados pessoais. Nomes, fotos e detalhes de contato se enquadram em leis de privacidade como o GDPR na Europa e o CCPA na Califórnia, mesmo quando estão publicamente visíveis.

• Direitos autorais. Vários processos judiciais sobre o treinamento de modelos com trabalhos protegidos por direitos autorais ainda estão em aberto, portanto, fontes licenciadas ou de licença aberta apresentam menos risco.

Por que a coleta de dados web precisa de proxies

Apenas um dos seis métodos precisa deles: coletar dados web públicos em escala. Se você enviar milhares de solicitações de um único endereço IP, os sites vão limitar a taxa ou bloqueá-lo em questão de minutos. Você também só vê a versão de cada página mostrada ao seu próprio país.

Os proxies distribuem as requisições por vários endereços IP e permitem escolher o país de origem de cada requisição. Veja como os tipos de proxy do CyberYozh se adequam a tarefas comuns de coleta de dados para IA:

• Mais de 100M de IPs residenciais em mais de 195 países para datasets balanceados e específicos por localização

• Acesso completo à API com suporte para Selenium, Playwright, Puppeteer e Scrapy

• HTTP(S) e SOCKS5 em todos os tipos de proxy

• Avaliado com 4,7+ Excelente no Trustpilot

Construindo um pipeline? Veja nossos proxies para coleta de dados de IA, ou compare provedores em nossa seleção de serviços de coleta de dados.