Embedded Files
Dados, a "Fonte" de Sabedoria da IA
Dados, a "Fonte" de Sabedoria da IA
Em um mundo governado pela informação, os dados e a informação desempenham papéis fundamentais, especialmente no contexto da IA. É importante entender a distinção entre os dois: enquanto os dados representam pontos isolados, a informação surge quando esses dados são processados e organizados de maneira significativa. Imagine uma vasta biblioteca virtual, onde cada livro é um conjunto de dados e a informação é extraída quando esses livros são lidos, analisados e interpretados. Os dados são como as palavras soltas nas páginas, enquanto a informação é o conhecimento que surge quando essas palavras são combinadas em frases e parágrafos coerentes.
Na IA, os dados são a matéria-prima que alimenta os algoritmos e modelos de aprendizado de máquina.1 Vamos supor que existe uma empresa de comércio eletrônico que coleta dados de transações de clientes. Esses dados incluem informações como o histórico de compras, preferências do cliente e comportamento de navegação. No entanto, esses dados por si só são apenas pontos isolados. É quando esses dados são processados e analisados por algoritmos de IA que a informação é extraída. Com esse processamento, a IA pode identificar padrões de compra, segmentar clientes com base em preferências similares e prever produtos que um cliente pode estar interessado em comprar no futuro. Aqui, os dados brutos se transformam em informações valiosas que impulsionam a tomada de decisões e a personalização do serviço. 1
Ao mesmo tempo, a IA não apenas usa dados para extrair informações, mas também os enriquece ao longo do tempo. Com cada interação, cada nova observação e cada decisão tomada, a IA aprende e aprimora seu entendimento do mundo ao seu redor. Quando você usa o ChatGPT, por exemplo, ele está aprendendo com os prompts que você está dando e com a informação que você passa. Por esse motivo, é essencial que informações privadas e confidenciais nunca sejam inseridas na ferramenta, já que ela as usará para treinar o programa. Você pode encontrar mais detalhes sobre esses cuidados com programas de IA aqui.
É importante ressaltar que a qualidade dos dados é essencial para o sucesso dos programas de IA. Dados incompletos, imprecisos ou tendenciosos podem levar a resultados distorcidos e decisões erradas. Portanto, é crucial que os dados sejam coletados, armazenados e processados de maneira ética e responsável. Vamos explorar mais esses aspectos.
Importância da coleta de dados e da qualidade
Importância da coleta de dados e da qualidade
Na era digital em que vivemos, os dados são o novo ouro. Eles têm o poder de impulsionar a inovação, orientar decisões estratégicas e fornecer insights valiosos para empresas, organizações e governos. No entanto, a mera coleta de dados não é suficiente; a qualidade dos dados é igualmente crucial para garantir que as informações extraídas sejam precisas, confiáveis e úteis. A qualidade dos dados refere-se à precisão, integridade, consistência e relevância das informações coletadas.2
Passos de Coleta e Processamento
Passos de Coleta e Processamento
Para garantir que os dados que você está coletando sejam úteis, confiáveis e relevantes, é essencial seguir um processo estruturado, desde a definição dos objetivos até a divisão dos dados para treinamento e teste dos modelos. Vamos explorar cada etapa desse processo: 3 4 5
Objetivo: Tudo começa com um objetivo claro. Antes de iniciar a coleta de dados, é importante definir exatamente o que se espera alcançar com o projeto de IA. Isso ajuda a orientar todas as etapas subsequentes do processo.
Hipótese: Com o objetivo em mente, é hora de formular hipóteses sobre os dados. Que padrões ou relações esperamos encontrar? Quais são as suposições subjacentes ao nosso projeto? Essas hipóteses guiarão nossa análise dos dados coletados.
Coletar: A próxima etapa é coletar os dados necessários para testar nossas hipóteses. Isso pode envolver a obtenção de dados de fontes internas ou externas, como bancos de dados, APIs ou sensores.
Verificar: Uma vez que os dados foram coletados, é crucial verificar sua integridade e precisão. Isso pode incluir a detecção e correção de erros, a identificação de valores ausentes ou a duplicação de dados.
Transformar: Depois de verificar os dados, muitas vezes é necessário transformá-los em um formato mais adequado para análise. Isso pode envolver a normalização de dados, a agregação de informações ou a criação de novas variáveis.
Limpar: A limpeza de dados é outra etapa crítica do processo. Isso envolve a remoção de dados irrelevantes, a correção de erros e a padronização de formatos para garantir a consistência dos dados.
Organizar: Com os dados limpos e transformados, é hora de organizá-los de maneira lógica e estruturada. Isso pode envolver a categorização de informações em diferentes conjuntos ou a criação de um esquema de banco de dados.
Selecionar: Nesta etapa, selecionamos os dados mais relevantes e significativos para nossa análise. Isso pode ser feito com base em critérios como relevância para o objetivo do projeto, qualidade dos dados e disponibilidade.
Visualizar: A visualização de dados é uma ferramenta poderosa para entender padrões e tendências. Gráficos, tabelas e outros elementos visuais podem ajudar a comunicar insights de maneira clara e eficaz.
Reportar: Após a análise dos dados, é importante comunicar os resultados de forma clara e concisa. Relatórios e apresentações são formas comuns de compartilhar insights com partes interessadas e tomadores de decisão.
Armazenar: Por fim, os dados precisam ser armazenados de maneira segura e acessível para uso futuro. Isso pode envolver o uso de bancos de dados, sistemas de armazenamento em nuvem ou outras tecnologias de armazenamento de dados.
Dividir: Para treinar e testar modelos de IA, os dados geralmente são divididos em conjuntos de treinamento e teste. Isso ajuda a avaliar o desempenho do modelo em dados não vistos e a evitar overfitting.
Fontes de dados e data scraping
Encontrar fontes confiáveis e relevantes é essencial para impulsionar a inovação e a tomada de decisões informadas. Mas onde exatamente podemos encontrar essas fontes de dados? As fontes de dados podem ser encontradas em uma variedade de lugares, tanto online quanto offline. Online, elas incluem sites da web, redes sociais, bancos de dados governamentais, APIs (interfaces de programação de aplicativos) e outros repositórios de dados digitais. Offline, as fontes de dados podem incluir documentos impressos, registros físicos e bancos de dados locais.
Uma técnica comum usada para coletar dados de diferentes fontes na web é chamada de data scraping. Data scraping, ou raspagem de dados, é uma técnica usada para extrair automaticamente informações de sites da web. Isso envolve o uso de programas de computador para percorrer páginas da web, coletar dados estruturados ou não estruturados e organizá-los em um formato utilizável. O processo de data scraping pode ser manual ou automatizado, dependendo da complexidade e do volume dos dados a serem coletados.6
O Processo de Data Scraping
O Processo de Data Scraping
Identificação da fonte de dados: O primeiro passo é identificar a fonte de dados desejada, seja um site da web, uma plataforma de mídia social, outro recurso online, ou até mesmo os dados de sua empresa.
Desenvolvimento do código de scraping: Em seguida, é necessário desenvolver um script ou programa de computador para realizar o scraping dos dados. Isso pode envolver o uso de linguagens de programação como Python, JavaScript ou R.
Coleta de dados: O programa de scraping é executado para percorrer as páginas da web, extrair os dados relevantes e armazená-los em um local específico, como um banco de dados ou arquivo.
Limpeza e preparação dos dados: Após a coleta, os dados podem precisar ser limpos e preparados para uso. Isso pode envolver a remoção de informações irrelevantes, a correção de erros e a padronização de formatos.
Armazenamento e análise: Por fim, os dados são armazenados em um formato adequado e podem ser analisados para extrair insights ou alimentar modelos de inteligência artificial.
Apesar do data scapring parecer ser um procedimento fácil e que não possui parâmetros, isso não é necessariamente verdade, especialemente quando se trata de extrair dados da internet. Esse process, chamado de web scarping precisa seguir alguma regras, mesmo que você crie um programa para fazer essa extração. Ao criar um web crawler, ou programa que vai percorrer a internet em busca de dados, é importante seguir alguns procedimentos e tomar cuidados para garantir a legalidade, ética e precisão dos dados coletados. Alguns que podemos mencionar são:7
Respeitar os termos de serviço: Verifique se o scraping está em conformidade com os termos de serviço do site da web alvo. Alguns sites podem proibir explicitamente o scraping de seus dados.
Limitar a taxa de requisições: Evite sobrecarregar o servidor alvo enviando muitas solicitações em um curto período de tempo. Isso pode levar ao bloqueio ou banimento do seu endereço IP.
Validar os dados: Verifique a qualidade e a precisão dos dados coletados, garantindo que sejam relevantes e confiáveis para o seu propósito.
Respeitar a privacidade: Ao coletar dados pessoais, tome medidas para garantir a privacidade e a segurança das informações dos usuários.
Além do data scraping, conforme mencionado, existem repositórios e locais na internet onde você pode buscar dados para trabalhar e criar seu programa de IA. Vamos dar uma olhada nas três opções existentes e como você poder usufruir delas.
Repositórios Públicos
Repositórios Públicos
Existem vários repositórios públicos onde é possível obter uma ampla variedade de conjuntos de dados gratuitamente. Aqui estão alguns deles:
- Kaggle
- UCI Machine Learning Repository
- GitHub
Além disso, o Google tem uma ferramenta que se chama Google Dataset Search que te ajuda a encontrar conjuntos de dados gratutas disponíveis na internet.
Ao explorar esses repositórios, é possível acessar uma ampla variedade de dados em diferentes domínios e áreas de interesse sem custo.
Dados Privados
Dados Privados
Dados privados podem ser encontrados em uma variedade de fontes, incluindo empresas, organizações governamentais, instituições de saúde e instituições financeiras. Alguns deles são:
- IBGE
- ONU
- EU Open Data Portal
Eles podem incluir informações sobre clientes, transações, pacientes, funcionários e muito mais.
Esses dados são frequentemente considerados sensíveis e confidenciais e estão sujeitos a regulamentações e leis de privacidade.
Compra de Dados
Compra de Dados
Várias empresas fornecem dados de forma paga para fins que vão desde análises de mercado até desenvolvimento de produtos e tomada de decisões estratégicas. Três exemplos de empresas que fazem isso são:
- Nielsen
- Experian (inclui Serasa)
- Bloomberg
Essas empresas geralmente coletam e organizam dados de várias fontes, incluindo informações públicas, dados de transações, dados de usuários e muito mais. Preços geralmente variam de acordo com o tamanho dos dados fornecidos.
Page updated
Google Sites
Report abuse