En este artículo, analizamos brevemente los principales errores que hay que evitar al recopilar Datos para IA y describimos cómo superarlos.
Sesgo de datos
El sesgo de datos se produce cuando los datos web utilizados para entrenar un modelo de IA no son representativos de la población o los escenarios del mundo real que se supone que debe predecir, lo que da lugar a resultados sesgados o injustos. Esto puede deberse a un sesgo de muestreo, en el que determinados grupos o características están sobrerrepresentados o infrarrepresentados; a un sesgo histórico, que refleja prejuicios o desigualdades del pasado; a un sesgo de medición, derivado de errores o incoherencias en la recopilación de datos de diversos sitios web; y a un sesgo de confirmación, que consiste en seleccionar datos que respaldan ideas preconcebidas.
La solución
Para abordar el sesgo de los datos, recopile datos de diversas fuentes web, aplique un preprocesamiento robusto para corregir los sesgos y utilice una validación exhaustiva para garantizar la precisión de los datos. Emplee métodos de recopilación sistemáticos para evitar reforzar los sesgos existentes.
Ejemplo: En 2018, se descubrió que la IA de reclutamiento de Amazon tenía un sesgo contra las mujeres. La IA se entrenó con currículos enviados durante un período de 10 años, que eran predominantemente de hombres. Como resultado, el modelo aprendió a preferir a los candidatos masculinos y degradó los currículos que incluían la palabra «mujeres» o que procedían de universidades femeninas.
Los servicios de Proxy premium de Bright Data ofrecen una solución sólida mediante el uso de direcciones IP de usuarios reales de cualquier ubicación, lo que garantiza la accesibilidad y la cobertura. Esto permite la recopilación de datos diversos a nivel mundial, superando así los sesgos de los modelos de IA. Al aprovechar los proxies premium, los científicos de datos pueden obtener información de una amplia gama de regiones y grupos demográficos, lo que reduce significativamente el riesgo de sesgo en el muestreo.
Variedad de datos insuficiente
La variedad insuficiente de datos significa que los datos no cubren toda la gama de escenarios, entradas o variaciones que podrían encontrarse en el uso real. Las causas incluyen fuentes de datos limitadas, dependencia de datos homogéneos y enfoque en casos de uso nicho. Los modelos de IA requieren datos diversos para comprender diversos escenarios y condiciones. Los conjuntos de datos homogéneos pueden limitar la capacidad del modelo para generalizar y funcionar bien en diversas situaciones del mundo real.
Solución
Para abordar la variedad insuficiente de datos es necesario aprovechar diversas soluciones de datos web. Esto incluye obtener datos de múltiples y variados sitios web para garantizar una amplia gama de entradas. La implementación de técnicas sólidas de preprocesamiento de datos puede mejorar la calidad y la usabilidad de los datos recopilados. La recopilación de metadatos completos garantiza que se mantenga el contexto, mientras que los procesos exhaustivos de validación de datos ayudan a mantener la integridad de los datos.
Ejemplo: Una empresa financiera desarrolla un modelo de IA para determinar los límites de crédito de los solicitantes de la Apple Card. Si el conjunto de datos de entrenamiento incluye predominantemente datos de una región demográfica o geográfica específica, es posible que el modelo no pueda predecir con precisión los límites de crédito de los solicitantes de diversos orígenes, lo que daría lugar a evaluaciones de crédito sesgadas o injustas.
Las API de scrapers personalizados de Bright Data proporcionan una forma eficaz de abordar el problema de la insuficiente variedad de datos. Estos scrapers personalizables pueden extraer y validar datos nuevos de cualquier sitio web bajo demanda, lo que ofrece un acceso inmediato a datos muy específicos. Mediante el uso de las API de scrapers personalizados, los modelos de IA pueden actualizarse continuamente con datos diversos procedentes de múltiples y variadas fuentes de Internet. Esto garantiza que los conjuntos de datos sean completos y cubran una amplia gama de situaciones del mundo real, lo que mejora la capacidad del modelo para generalizar y funcionar bien en condiciones diversas.
Sobreajuste y subajuste
El sobreajuste se produce cuando un modelo es demasiado complejo y aprende a ajustarse demasiado a los datos de entrenamiento, sin poder generalizar a nuevos datos. El subajuste se produce cuando un modelo es demasiado simple para captar los patrones subyacentes en los datos. Cuando la información entra inadvertidamente en el modelo durante el desarrollo, se produce una fuga de datos, lo que da lugar a estimaciones de rendimiento excesivamente optimistas. Los modelos de IA pueden parecer que funcionan bien durante la validación cruzada, pero fallan en aplicaciones del mundo real debido a la dependencia de la información filtrada.
Solución
Para abordar el sobreajuste y el subajuste en los modelos de IA, aproveche los diversos datos web de múltiples fuentes y regiones. Esto ayuda a crear conjuntos de datos equilibrados y representativos, lo que reduce el riesgo de sobreajuste a patrones específicos y de subajuste por pasar por alto variaciones clave. Utilice técnicas como la validación cruzada con diversos datos extraídos de la web para crear modelos robustos y garantizar un preprocesamiento riguroso que evite la fuga de datos.
Ejemplo: una plataforma de comercio electrónico utiliza un modelo de IA para recomendar productos. Si el modelo está sobreajustado, es posible que solo sugiera productos nicho que han comprado usuarios anteriores, pero no recomiende artículos nuevos relevantes para diferentes grupos de usuarios. Por el contrario, un modelo subajustado podría recomendar productos genéricos que no se ajustan a las preferencias individuales.
Los Conjuntos de datos de Bright Data son una solución ideal. Estos Conjuntos de datos están listos para su uso inmediato. Los datos validados, analizados y limpios que se proporcionan en estos Conjuntos de datos garantizan que los modelos de IA se entrenen con datos web equilibrados y representativos. Esto reduce el riesgo de sobreajuste a patrones específicos y de subajuste por omitir variaciones clave. Al utilizar Conjuntos de datos validados, los científicos de datos pueden ahorrar tiempo y garantizar la fiabilidad y la coherencia de sus modelos, lo que se traduce en un mejor rendimiento de los mismos.
Mala calidad de los datos
La calidad y la cantidad de los datos son fundamentales para entrenar modelos robustos. La insuficiencia de datos puede dar lugar a un sobreajuste, en el que el modelo captura ruido en lugar de patrones subyacentes, mientras que los datos de mala calidad (por ejemplo, ruidosos, incompletos o mal etiquetados) pueden degradar el rendimiento del modelo.
Cuando los modelos de IA se entrenan con datos de entrenamiento llenos de errores, inconsistentes o mal etiquetados, su rendimiento puede verse muy afectado. Unos datos de entrenamiento deficientes dan lugar a modelos de IA poco fiables e inexactos.
Solución
Asegúrese de que los datos web recopilados para entrenar modelos de IA se limpien y validen minuciosamente. Implemente técnicas de preprocesamiento estrictas para filtrar los datos ruidosos, incompletos o mal etiquetados. Actualice y verifique periódicamente los datos de diversas fuentes para mantener su precisión y relevancia. Al centrarse en datos web de alta calidad, puede mejorar significativamente la fiabilidad y el rendimiento de los modelos de IA.
Ejemplo: En 2016, Microsoft lanzó un chatbot de IA llamado Tay en Twitter. Tay fue diseñado para entablar conversaciones y aprender de las interacciones con los usuarios. Sin embargo, poco después de su lanzamiento, los usuarios alimentaron a Tay con gran cantidad de contenido ofensivo e inapropiado. Debido a la mala calidad de los datos de entrenamiento que recibió de estas interacciones, Tay comenzó a producir tuits racistas, sexistas e incendiarios. Microsoft tuvo que cerrar Tay a las 24 horas de su lanzamiento. Este incidente demostró cómo los datos de mala calidad y sin filtrar pueden provocar el fallo de los sistemas de IA.
Bright Data aborda el reto de la mala calidad de los datos con sus Conjuntos de datos validados. Estos Conjuntos de datos se limpian y validan minuciosamente, proporcionando datos analizados, limpios y fiables listos para su consumo inmediato. Al utilizar Conjuntos de datos validados, los científicos de datos pueden ahorrar tiempo y evitar la frustración de la limpieza de datos, lo que les permite centrarse en la ingeniería de características y el entrenamiento de modelos. Los datos de alta calidad y validados mejoran la fiabilidad y el rendimiento de los modelos de IA, garantizando que se entrenen con información precisa y relevante.
Desviación de datos
Con el tiempo, los datos del mundo real con los que se encuentra un modelo de IA pueden cambiar o desviarse de los datos con los que se entrenó. Ignorar la deriva de datos puede hacer que sus modelos sean menos eficaces o incluso obsoletos. La naturaleza dinámica de los entornos del mundo real significa que las propiedades estadísticas de los datos de entrada pueden cambiar con el tiempo, un fenómeno conocido como deriva de datos. Si no se actualizan y reentrenan continuamente los modelos con nuevos datos, estos pueden quedar obsoletos.
Solución
Supervise regularmente la deriva de datos comparando los datos de entrada actuales con los datos históricos. Implemente la recopilación continua de datos de diversas fuentes web para captar las últimas tendencias y patrones. Vuelva a entrenar periódicamente sus modelos con datos actualizados para garantizar que sigan siendo precisos y relevantes en entornos cambiantes.
Ejemplo: Una empresa minorista utiliza un modelo de IA para la gestión de inventario basado en patrones de compra previos a la pandemia. A medida que el comportamiento de los consumidores cambia tras la pandemia, ignorar la deriva de datos podría dar lugar a un exceso o un déficit de existencias de determinados productos, lo que provocaría una pérdida de ventas y un aumento de los costes.
Los proxies y el Web Unlocker automatizado de Bright Data ofrecen capacidades de recopilación continua de datos. Esto permite una recopilación exhaustiva de datos web y garantiza una entrega estable. Al actualizar periódicamente los conjuntos de datos con datos actuales, los científicos de datos pueden volver a entrenar sus modelos para mantener la precisión y la relevancia en entornos cambiantes. Las soluciones de Bright Data garantizan que los modelos de IA se alimenten continuamente con las últimas tendencias y patrones de datos, mitigando los efectos de la deriva de datos y manteniendo el rendimiento del modelo a lo largo del tiempo.
Cómo puede ayudar Bright Data
Bright Data equipa a los equipos de datos e IA con una potente plataforma para optimizar la recopilación de datos web, lo que garantiza un flujo escalable de datos fiables, con funciones automatizadas de Parseo, validación y estructuración.
Al evitar estos errores comunes en los datos y aprovechar las sólidas soluciones de datos de Bright Data, puede desarrollar modelos de IA más eficaces y precisos.
