Um gerenciamento de dados inadequado é como construir uma casa sobre uma fundação frágil. Sem o tratamento de dados adequado, os modelos de IA podem sofrer com desempenho insatisfatório, custos altos e perda de tempo. O gerenciamento de dados eficiente é a chave para projetos de IA de sucesso. Aqui está uma estrutura de trabalho de quatro pilares para pensar no gerenciamento de dados como parte da estratégia de IA da sua organização: reutilizar, reciclar, reaproveitar e reduzir.
1. Reutilizar.
O tesouro escondido dos dados de uma organização contém peças valiosas que podem brilhar novamente com um pouco de polimento.
O método de reutilização de gerenciamento de dados envolve o reaproveitamento de dados existentes para novas análises ou aplicativos. Ela maximiza o valor dos ativos de dados, reduz a redundância e aprimora a eficiência na tomada de decisão impulsionada por dados. Aqui estão duas estratégias de reutilização:
- Transferir aprendizado e ajustes. Pense na aprendizagem de transferência e nos ajustes como o aprimoramento de uma casa que já está bem construída, em vez de ter um arquiteto que projeta uma casa nova. Modelos pré-treinados, como o Microsoft® Copilot, fornecem uma base robusta. Inicialmente treinados em conjuntos de dados vastos, os modelos existentes podem ser modificados para tarefas específicas, como chatbots, resumo ou geração de versos. Esse método aproveita o conhecimento existente, economizando tempo, recursos computacionais e esforço. Do ponto de vista do gerenciamento de dados, essa abordagem é altamente eficiente. Ajustar os modelos de base no espaço da GenAI ajuda a minimizar o poder de computação extensivo e as grandes quantidades de dados rotulados. Isso torna mais viável o desenvolvimento de grandes modelos adaptados a casos de uso e necessidades de negócios específicos.
- Reutilizar conjuntos de dados rotulados. Dados rotulados são como uma biblioteca bem organizada: inestimáveis e acessíveis imediatamente. Em projetos, podemos reutilizar conjuntos de dados anotados. Por exemplo, um conjunto de dados de imagem rotulado para detecção de objetos torna-se uma base sólida para diversas tarefas de visão computacional. Por que se dar o trabalho de reinventar rótulos quando podemos nos basear nos já existentes? É econômico, acelera o desenvolvimento e reduz o esforço de anotação, tornando-o um investimento inteligente. Reutilizar dados rotulados pode levam a uma maior precisão nos modelos e a processos de avaliação mais eficientes.
Ao reutilizar os dados de modo eficaz, podemos libertar todo o seu potencial, gerando inovação e eficiência. Adotar essas estratégias aproveita ao máximo os nossos recursos existentes, trilhando o caminho para avanços mais inteligentes e rápidos.
2. Reciclar.
Reciclagem se refere ao processo de reprocessar e reaproveitar dados que não são mais usados ativamente. Isso envolve limpar, transformar e integrar os dados antigos para torná-los úteis para novas aplicações ou análises, maximizando, assim, seu valor e reduzindo o desperdício. O Modelo Google BERT, treinado com base em uma grande quantidade de texto, demonstra o impacto da reciclagem de dados em dados. Ao reprocessar e reaproveitar grandes quantidades de dados de texto existentes, o BERT alcançou avanços significativos na compreensão de linguagem natural. Os melhores arquitetos de dados de IA pensam além do óbvio, reciclando dados de formas inovadoras:
- Anotar rótulos adicionais. Amplie a utilidade dos dados existentes. Suponhamos que você tenha um conjunto de dados de análise de sentimentos. Anote-o com rótulos adicionais (por ex.,sarcasmo, urgência) para ampliar sua aplicabilidade. Segundo um estudo realizado pela IBM, o acréscimo de rótulos adicionais pode aprimorar o desempenho do modelo em até 15%.
- Criar dados sintéticos. Quando os dados reais são escassos, os dados sintéticos entram em campo. Modelos gerativos, como GANs (generative adversarial networks), criam amostras realistas. O NVIDIA StyleGAN gera rostos realistas, úteis para treinar sistemas de reconhecimento facial. Os dados sintéticos podem reduzir a necessidade de dados reais em até 80%, reduzindo significativamente os custos e preservando a privacidade.
3. Reaproveitar.
Reaproveitar significa pegar os dados existentes e usá-los para novas análises, aplicações ou contextos além de sua intenção original. Isso envolve transformar e adaptar os dados para atender a novos requisitos, como limpeza, reformatação e integração com outras fontes de dados. Ao reaproveitar os dados, as organizações podem extrair valor adicional de seus ativos de dados, reduzir a redundância e aumentar a eficiência, gerando uma tomada de decisão mais informada e inovação.
Aqui estão algumas técnicas envolvidas no reaproveitamento de dados bem-sucedido:
- Limpeza de dados. Remova imprecisões, inconsistências e duplicatas para garantir entradas de dados de alta qualidade. Essa etapa é crucial para manter a integridade das suas análises e aplicações.
- Transformação de dados. Converta dados em um formato ou estrutura diferente que seja mais apropriado para novas análises ou aplicações. Isso pode envolver a normalização de dados, alteração de tipos de dados ou reestruturação de conjuntos de dados.
- Integração de dados. Combine dados de diferentes fontes para criar um conjunto de dados unificado que fornece uma visão mais abrangente. Isso pode ajudar a descobrir novos insights e correlações que não eram visíveis em conjuntos de dados isolados.
- Enriquecimento de dados. Aprimore os dados existentes adicionando novas informações de fontes externas, tornando-os mais valiosos e informativos. Isso pode envolver o anexo de dados demográficos, dados de mercado ou outras informações relevantes.
- Anonimização de dados. Modifique os dados para proteger a privacidade, mantendo sua utilidade para a análise. Isso é especialmente importante ao lidar com informações sigilosas ou pessoais.
- Visualização de dados. Use tabelas, gráficos e outras ferramentas visuais para apresentar dados de uma forma mais acessível e compreensível. A visualização eficaz pode tornar dados complexos mais compreensíveis e acionáveis.
Ao empregar essas técnicas, as organizações podem maximizar a utilidade de seus dados, descobrir novos insights e apoiar iniciativas estratégicas.
4. Reduzir.
Embora, principalmente nos casos de uso de IA, salvar a maior quantidade de dados possível tenda a levar a mais valor, há momentos em que o espaço que os dados ocupam precisa ser reduzido. A redução pode ocorrer dos seguintes métodos:
- Deduplicação. Imagine seu conjunto de dados como um espaço de trabalho bagunçado. Deduplicação é a técnica de Marie Kondo de gerenciamento de dados: ela identifica e elimina registros duplicados. A deduplicação pode melhorar a integridade e a qualidade dos dados. Ao organizar, as organizações simplificam seus dados, tornando-os mais eficientes para o treinamento de modelo.
- Compressão. A compressão de dados é semelhante a encolher seus arquivos em pacotes organizados que economizam espaço. Assim como os blocos de viagem de compressão usados para evitar que as roupas nas malas ocupem espaço extra, as técnicas de compressão (como JPEG e PNG) minimizam o tamanho dos dados sem sacrificar a qualidade. A compressão de dados acelera a transferência de dados e reduz os custos. Seja para imagens, texto ou dados numéricos, a compressão promove um armazenamento eficiente, preservando informações essenciais.
- Normalização. Se já tiver ouvido uma lista de reprodução com músicas com níveis de volume desiguais, você gostará do método de normalização. A normalização harmoniza os dados com escalas consistentes entre os recursos. Esse processo minimiza a redundância de dados, aprimora a integridade de dados e simplifica as consultas. Ao treinar modelos de IA, isso leva a uma convergência mais rápida e melhor precisão. Pense nisso como uma mistura bem produzida de volume de áudio — um conjunto de dados bem normalizado gera resultados utilizáveis.
Reforçar seus aplicativos de IA.
O gerenciamento eficiente de dados de IA não é um luxo, é uma necessidade e a base de projetos de IA de sucesso.
Assim como uma fundação robusta resulta na construção de uma casa estável, o tratamento de dados adequado é essencial para modelos robustos de IA. Ao implementar os quatro métodos principais — reutilizar, reciclar, reaproveitar e reduzir — as organizações podem otimizar as práticas de gerenciamento de dados de IA. A reutilização de conjuntos de dados rotulados maximiza o valor dos dados existentes, enquanto a reciclagem de dados por meio do reprocessamento e do reaproveitamento leva a soluções inovadoras. O reaproveitamento de dados para novas análises ou aplicações garante que extraímos o valor máximo dos nossos ativos de dados. Por fim, a redução dos dados pode simplificá-los, acelerar o treinamento e aprimorar o desempenho do modelo.
As organizações de sucesso adotam essas estratégias e seus projetos de IA prosperam como resultado disso.
