São Paulo — InkDesign News — Com o crescimento das aplicações de machine learning e a popularização de modelos de deep learning, a qualidade dos dados se revelou essencial para garantir a eficiência e a acurácia dos sistemas de inteligência artificial.
Arquitetura de modelo
A arquitetura de modelos de deep learning, como Redes Neurais Convolucionais (CNN), depende em grande parte da qualidade dos dados alimentados. O desempenho de modelos e agentes de IA pode ser drasticamente reduzido se esses dados não forem bem estruturados e validados. A premissa de “lixo entra, lixo sai” reflete a necessidade de dados limpos e de alta qualidade para resultados confiáveis.
A qualidade dos seus dados define quão confiáveis e performáticos seus agentes são!
(“The quality of your data defines how reliable and performant your agents are!”)— Especialista em Dados, Empresa XYZ
Treinamento e otimização
Durante o treinamento, o impacto dos dados de entrada se torna evidente. Os modelos não são apenas repositórios de lógica; eles se baseiam em padrões que aprenderam a partir dos dados. Se os dados são enviesados ou imprecisos, as saídas se tornam igualmente distorcidas. A importância de mecanismos de qualidade ativos se torna crucial, abordando a detecção de anomalias e garantindo a integridade do pipeline de dados.
O que é mais preocupante do que nunca é que os mecanismos de validação que costumávamos confiar não estão mais em vigor em muitos casos de uso.
(“What is more concerning than ever is that the validation mechanisms we once relied on are no longer in place in many use cases.”)— Cientista de Dados, Universidade ABC
Resultados e métricas
Os resultados de um modelo de machine learning não são apenas uma questão de ajustes nos hiperparâmetros; a origem e a qualidade dos dados têm um papel essencial. Com o surgimento de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), a dependência de dados de alta qualidade se acentua. Sem uma base sólida, esses modelos não conseguem entregar resultados eficazes, vital para a tomada de decisões inteligente.
“A pesquisa sobre dimensões de qualidade de dados mostrou que a definição de qualidade deve evoluir constantemente.”
(“Research on data quality dimensions has shown that the definition of quality must constantly evolve.”)— Pesquisador, MIT
O futuro das aplicações de inteligência artificial depende da implementação de estratégias robustas para garantir a qualidade dos dados. Isso inclui o gerenciamento ativo da qualidade, o uso de dados sintéticos e a defesa contra a poluição de dados. A evolução contínua dos dados deve ser monitorada e adaptada conforme necessário, assegurando que os sistemas permaneçam relevantes e eficazes.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
