В этой статье мы кратко обсудим основные ошибки, которых следует избегать при сборе веб-данных для ИИ, и опишем, как их преодолеть.
Смещение данных
Смещение данных возникает, когда веб-данные, используемые для обучения модели ИИ, не являются репрезентативными для реального населения или сценариев, которые она должна предсказывать, что приводит к искаженным или несправедливым результатам. Это может быть вызвано смещением выборки, когда определенные группы или характеристики представлены в избытке или недостаточно; историческим смещением, которое отражает прошлые предрассудки или неравенство; смещением измерений, возникающим из-за ошибок или несоответствий в сборе данных с различных веб-сайтов; и смещением подтверждения, которое включает в себя выбор данных, подтверждающих предвзятые представления.
Решение
Чтобы устранить предвзятость данных, собирайте данные из различных веб-источников, применяйте надежную предварительную обработку для исправления предвзятости и используйте тщательную валидацию для обеспечения точности данных. Используйте систематические методы сбора данных, чтобы избежать усиления существующей предвзятости.
Пример: в 2018 году было обнаружено, что ИИ Amazon, используемый для подбора персонала, был предвзятым по отношению к женщинам. ИИ был обучен на основе резюме, поданных за 10-летний период, которые в основном принадлежали мужчинам. В результате модель научилась отдавать предпочтение кандидатам-мужчинам и понижала рейтинг резюме, в которых содержалось слово «женщины» или которые были поданы из женских колледжей.
Премиум-прокси-сервисы Bright Data предлагают надежное решение, используя IP-адреса реальных пользователей из любого местоположения, что обеспечивает доступность и охват. Это позволяет собирать разнообразные данные по всему миру, тем самым преодолевая предвзятость в моделях ИИ. Используя премиум-прокси, специалисты по данным могут получать информацию из самых разных регионов и демографических групп, что значительно снижает риск предвзятости выборки.
Недостаточное разнообразие данных
Недостаточное разнообразие данных означает, что данные не охватывают весь спектр сценариев, входных данных или вариаций, с которыми они могут столкнуться в реальных условиях использования. Причины включают ограниченные источники данных, зависимость от однородных данных и фокус на нишевых случаях использования. Модели ИИ требуют разнообразных данных для понимания различных сценариев и условий. Однородные наборы данных могут ограничивать способность модели обобщать и хорошо работать в различных реальных ситуациях.
Решение
Решение проблемы недостаточного разнообразия данных включает использование различных решений для веб-данных. Это включает сбор данных с нескольких различных веб-сайтов для обеспечения широкого спектра входных данных. Внедрение надежных методов предварительной обработки данных может повысить качество и удобство использования собранных данных. Сбор исчерпывающих метаданных обеспечивает сохранение контекста, а тщательные процессы проверки данных помогают сохранить их целостность.
Пример: Финансовая компания разрабатывает модель ИИ для определения кредитных лимитов для заявителей на получение карты Apple Card. Если обучающий набор данных преимущественно включает данные из определенного демографического или географического региона, модель может не суметь точно предсказать кредитные лимиты для заявителей из разных слоев общества, что приведет к предвзятой или несправедливой оценке кредитоспособности.
API Custom Scraper от Bright Data предоставляют эффективный способ решения проблемы недостаточного разнообразия данных. Эти настраиваемые скрейперы могут собирать и проверять свежие данные с любого веб-сайта по запросу, обеспечивая мгновенный доступ к высокоспецифическим данным. Используя API Custom Scraper, модели ИИ могут постоянно обновляться с помощью разнообразных данных из множества различных источников в Интернете. Это гарантирует, что наборы данных будут исчерпывающими и охватывать широкий спектр реальных сценариев, повышая способность модели к обобщению и эффективной работе в различных условиях.
Переобучение и недообучение
Переобучение происходит, когда модель слишком сложна и учится слишком точно подстраиваться под обучающие данные, не способствуя обобщению новых данных. Недообучение происходит, когда модель слишком проста, чтобы уловить основные закономерности в данных. Когда информация непреднамеренно попадает в модель во время разработки, происходит утечка данных, что приводит к чрезмерно оптимистичным оценкам производительности. Модели ИИ могут казаться эффективными во время перекрестной проверки, но не работать в реальных приложениях из-за зависимости от утечки информации.
Решение
Чтобы решить проблему переобучения и недообучения в моделях ИИ, используйте разнообразные веб-данные из нескольких источников и регионов. Это помогает создать сбалансированные и репрезентативные наборы данных, снижая риск переобучения к конкретным паттернам и недообучения из-за упущения ключевых вариаций. Используйте такие методы, как перекрестная проверка с разнообразными данными, полученными с помощью Веб-скрейпинга, для построения надежных моделей и обеспечения тщательной предварительной обработки, чтобы предотвратить утечку данных.
Пример: платформа электронной коммерции использует модель ИИ для рекомендации продуктов. Если модель переобучена, она может предлагать только нишевые продукты, которые покупали предыдущие пользователи, но не сможет рекомендовать релевантные новые товары для разных групп пользователей. И наоборот, недообученная модель может рекомендовать общие продукты, которые не соответствуют индивидуальным предпочтениям.
Наборы данных Bright Data — идеальное решение. Эти наборы данных готовы к немедленному использованию. Проверенные, проанализированные и очищенные данные, представленные в этих наборах, гарантируют, что модели ИИ обучаются на сбалансированных и репрезентативных веб-данных. Это снижает риск переобучения по конкретным шаблонам и недообучения из-за пропуска ключевых вариаций. Используя проверенные наборы данных, специалисты по данным могут сэкономить время и обеспечить надежность и согласованность своих моделей, что приводит к улучшению их производительности.
Низкое качество данных
Качество и количество данных имеют решающее значение для обучения надежных моделей. Недостаточный объем данных может привести к переобучению, когда модель улавливает шум, а не основные паттерны, а низкое качество данных (например, шум, неполнота или неправильная маркировка) может ухудшить производительность модели.
Когда модели ИИ обучаются на данных, которые содержат много ошибок, являются несогласованными или имеют неверные метки, их производительность может значительно снизиться. Некачественные данные для обучения приводят к созданию ненадежных и неточных моделей ИИ.
Решение
Убедитесь, что веб-данные, собираемые для обучения моделей ИИ, тщательно очищены и проверены. Применяйте строгие методы предварительной обработки для фильтрации шумовых, неполных или неправильно помеченных данных. Регулярно обновляйте и перепроверяйте данные из различных источников, чтобы сохранить их точность и актуальность. Сосредоточившись на высококачественных веб-данных, вы можете значительно повысить надежность и производительность моделей ИИ.
Пример: В 2016 году Microsoft запустила в Twitter чат-бота с ИИ под названием Tay. Tay был разработан для ведения бесед и обучения на основе взаимодействия с пользователями. Однако вскоре после запуска пользователи начали подавать Tay много оскорбительных и несоответствующих контентов. Из-за низкого качества обучающих данных, полученных в результате этих взаимодействий, Tay начал публиковать расистские, сексистские и провокационные твиты. Microsoft пришлось закрыть Tay в течение 24 часов после его запуска. Этот инцидент продемонстрировал, как некачественные и нефильтрованные данные могут привести к сбою систем ИИ.
Bright Data решает проблему низкого качества данных с помощью своих проверенных наборов данных. Эти наборы данных тщательно очищаются и проверяются, предоставляя проанализированные, чистые и надежные данные, готовые к немедленному использованию. Используя проверенные наборы данных, специалисты по данным могут сэкономить время и избежать разочарования от очистки данных, что позволяет им сосредоточиться на разработке функций и обучении моделей. Высококачественные и проверенные данные повышают надежность и производительность моделей ИИ, гарантируя, что они обучаются на точной и релевантной информации.
Смещение данных
Со временем реальные данные, с которыми сталкивается модель ИИ, могут измениться или отклониться от данных, на которых она была обучена. Игнорирование дрейфа данных может снизить эффективность ваших моделей или даже сделать их устаревшими. Динамичный характер реальных сред означает, что статистические свойства входных данных могут меняться со временем, что известно как дрейф данных. Неспособность постоянно обновлять и переобучать модели с помощью новых данных может привести к устареванию моделей.
Решение
Регулярно отслеживайте дрейф данных, сравнивая текущие входные данные с историческими данными. Внедрите непрерывный сбор данных из различных веб-источников, чтобы отслеживать последние тенденции и закономерности. Периодически переобучайте свои модели с помощью обновленных данных, чтобы обеспечить их точность и актуальность в меняющихся условиях.
Пример: Розничная компания использует модель ИИ для управления запасами на основе моделей покупок, характерных для периода до пандемии. Поскольку поведение потребителей изменилось после пандемии, игнорирование дрейфа данных может привести к избыточному или недостаточному запасу определенных продуктов, что приведет к потере продаж и увеличению затрат.
Прокси-серверы и автоматический Web Unlocker Bright Data предлагают возможности непрерывного сбора данных. Это позволяет осуществлять комплексный сбор веб-данных и обеспечивает стабильную доставку. Регулярно обновляя наборы данных с помощью текущих данных, специалисты по данным могут переобучать свои модели, чтобы сохранить их точность и актуальность в меняющихся условиях. Решения Bright Data гарантируют, что модели ИИ постоянно получают последние данные о тенденциях и закономерностях, что смягчает последствия дрейфа данных и поддерживает производительность моделей в течение длительного времени.
Как Bright Data может помочь
Bright Data предоставляет командам, занимающимся данными и ИИ, мощную платформу для оптимизации сбора веб-данных, обеспечивая масштабируемый поток надежных данных, а также функции автоматического парсинга, проверки и структурирования.
Избегая этих распространенных ошибок при работе с данными и используя надежные решения Bright Data, вы можете разрабатывать более эффективные и точные модели ИИ.
