In diesem Artikel gehen wir kurz auf die wichtigsten Fallstricke ein, die bei der Erfassung von Webdaten für KI zu vermeiden sind, und skizzieren, wie man sie überwinden kann.
Datenverzerrung
Datenverzerrung tritt auf, wenn die Webdaten, die zum Trainieren eines KI-Modells verwendet werden, nicht repräsentativ für die reale Bevölkerung oder die Szenarien sind, die sie vorhersagen sollen, was zu verzerrten oder unfairen Ergebnissen führt. Dies kann durch Stichprobenverzerrungen verursacht werden, bei denen bestimmte Gruppen oder Merkmale über- oder unterrepräsentiert sind, durch historische Verzerrungen, die vergangene Vorurteile oder Ungleichheiten widerspiegeln, durch Messverzerrungen, die durch Fehler oder Inkonsistenzen bei der Datenerfassung von verschiedenen Websites entstehen, und durch Bestätigungsverzerrungen, bei denen Daten ausgewählt werden, die vorgefasste Meinungen stützen.
Die Lösung
Um Datenverzerrungen zu beheben, sollten Daten aus verschiedenen Webquellen gesammelt, robuste Vorverarbeitungsmaßnahmen zur Korrektur von Verzerrungen angewendet und gründliche Validierungen durchgeführt werden, um die Genauigkeit der Daten sicherzustellen. Es sollten systematische Erfassungsmethoden eingesetzt werden, um eine Verstärkung bestehender Verzerrungen zu vermeiden.
Beispiel: Im Jahr 2018 wurde entdeckt, dass die Rekrutierungs-KI von Amazon gegenüber Frauen voreingenommen war. Die KI wurde anhand von Lebensläufen trainiert, die über einen Zeitraum von 10 Jahren eingereicht wurden und überwiegend von Männern stammten. Infolgedessen lernte das Modell, männliche Kandidaten zu bevorzugen und Lebensläufe herabzustufen, die das Wort „Frauen” enthielten oder von Frauenhochschulen stammten.
Die Premium-Proxy-Dienste von Bright Data bieten eine robuste Lösung, indem sie echte Benutzer-IPs von jedem Standort aus verwenden und so Zugänglichkeit und Abdeckung gewährleisten. Dies ermöglicht die Erfassung vielfältiger Daten weltweit und überwindet so Verzerrungen innerhalb von KI-Modellen. Durch den Einsatz von Premium-Proxys können Datenwissenschaftler Informationen aus einer Vielzahl von Regionen und demografischen Gruppen beziehen, wodurch das Risiko einer Verzerrung der Stichproben erheblich verringert wird.
Unzureichende Datenvielfalt
Unzureichende Datenvielfalt bedeutet, dass die Daten nicht das gesamte Spektrum an Szenarien, Eingaben oder Variationen abdecken, die in der realen Anwendung auftreten können. Ursachen hierfür sind begrenzte Datenquellen, die Abhängigkeit von homogenen Daten und die Konzentration auf Nischenanwendungsfälle. KI-Modelle benötigen vielfältige Daten, um verschiedene Szenarien und Bedingungen zu verstehen. Homogene Datensätze können die Fähigkeit des Modells einschränken, zu verallgemeinern und in vielfältigen realen Situationen gute Leistungen zu erbringen.
Lösung
Um die unzureichende Datenvielfalt zu beheben, müssen verschiedene Webdatenlösungen genutzt werden. Dazu gehört die Beschaffung von Daten aus mehreren unterschiedlichen Websites, um ein breites Spektrum an Eingaben zu gewährleisten. Die Implementierung robuster Datenvorverarbeitungstechniken kann die Qualität und Verwendbarkeit der gesammelten Daten verbessern. Die Erfassung umfassender Metadaten stellt sicher, dass der Kontext erhalten bleibt, während gründliche Datenvalidierungsprozesse zur Aufrechterhaltung der Datenintegrität beitragen.
Beispiel: Ein Finanzunternehmen entwickelt ein KI-Modell zur Festlegung von Kreditlimits für Apple-Card-Antragsteller. Wenn der Trainingsdatensatz überwiegend Daten aus einer bestimmten demografischen oder geografischen Region enthält, kann das Modell möglicherweise die Kreditlimits für Antragsteller mit unterschiedlichem Hintergrund nicht genau vorhersagen, was zu voreingenommenen oder unfairen Bonitätsbewertungen führt.
Die Custom Scraper API von Bright Data bietet eine effektive Möglichkeit, das Problem der unzureichenden Datenvielfalt zu lösen. Diese anpassbaren Scraper können bei Bedarf neue Daten von jeder Website scrapen und validieren und bieten so sofortigen Zugriff auf hochspezifische Daten. Durch die Verwendung von Custom Scraper APIs können KI-Modelle kontinuierlich mit vielfältigen Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen im Internet aktualisiert werden. Dadurch wird sichergestellt, dass die Datensätze umfassend sind und ein breites Spektrum realer Szenarien abdecken, was die Fähigkeit des Modells verbessert, zu verallgemeinern und unter verschiedenen Bedingungen gute Leistungen zu erbringen.
Überanpassung und Unteranpassung
Überanpassung tritt auf, wenn ein Modell zu komplex ist und lernt, sich zu sehr an die Trainingsdaten anzupassen, sodass es nicht in der Lage ist, auf neue Daten zu verallgemeinern. Unteranpassung tritt auf, wenn ein Modell zu einfach ist, um die zugrunde liegenden Muster in den Daten zu erfassen. Wenn während der Entwicklung unbeabsichtigt Informationen in das Modell gelangen, kommt es zu Datenlecks, die zu übermäßig optimistischen Leistungsschätzungen führen. KI-Modelle scheinen während der Kreuzvalidierung gut zu funktionieren, versagen jedoch in realen Anwendungen, da sie sich auf durchgesickerte Informationen stützen.
Lösung
Um Überanpassung und Unteranpassung in KI-Modellen zu vermeiden, sollten Sie vielfältige Webdaten aus mehreren Quellen und Regionen nutzen. Dies trägt dazu bei, ausgewogene und repräsentative Datensätze zu erstellen und verringert das Risiko einer Überanpassung an bestimmte Muster und einer Unteranpassung durch das Auslassen wichtiger Variationen. Verwenden Sie Techniken wie Kreuzvalidierung mit vielfältigen Web-Scraped Daten, um robuste Modelle zu erstellen, und sorgen Sie für eine strenge Vorverarbeitung, um Datenlecks zu verhindern.
Beispiel: Eine E-Commerce-Plattform verwendet ein KI-Modell, um Produkte zu empfehlen. Wenn das Modell überangepasst ist, schlägt es möglicherweise nur Nischenprodukte vor, die frühere Nutzer gekauft haben, versäumt es jedoch, relevante neue Artikel für andere Nutzergruppen zu empfehlen. Umgekehrt könnte ein unterangepasstes Modell generische Produkte empfehlen, die nicht den individuellen Vorlieben entsprechen.
Die Datensätze von Bright Data sind eine ideale Lösung. Diese Datensätze sind sofort einsatzbereit. Die validierten, geparsten und bereinigten Daten in diesen Datensätzen stellen sicher, dass KI-Modelle mit ausgewogenen und repräsentativen Webdaten trainiert werden. Dies verringert das Risiko einer Überanpassung an bestimmte Muster und einer Unteranpassung durch fehlende wichtige Variationen. Durch die Verwendung validierter Datensätze können Datenwissenschaftler Zeit sparen und die Zuverlässigkeit und Konsistenz ihrer Modelle sicherstellen, was zu einer verbesserten Modellleistung führt.
Schlechte Datenqualität
Datenqualität und -quantität sind für das Training robuster Modelle von entscheidender Bedeutung. Unzureichende Daten können zu Überanpassung führen, wobei das Modell eher Rauschen als zugrunde liegende Muster erfasst, während Daten von schlechter Qualität (z. B. verrauscht, unvollständig oder falsch beschriftet) die Modellleistung beeinträchtigen können.
Wenn KI-Modelle mit Trainingsdaten trainiert werden, die voller Fehler, inkonsistent oder schlecht beschriftet sind, kann ihre Leistung stark beeinträchtigt werden. Schlechte Trainingsdaten führen zu unzuverlässigen und ungenauen KI-Modellen.
Lösung
Stellen Sie sicher, dass die für das Training von KI-Modellen gesammelten Webdaten gründlich bereinigt und validiert werden. Setzen Sie strenge Vorverarbeitungstechniken ein, um verrauschte, unvollständige oder falsch beschriftete Daten herauszufiltern. Aktualisieren und überprüfen Sie regelmäßig Daten aus verschiedenen Quellen, um deren Genauigkeit und Relevanz zu gewährleisten. Durch die Konzentration auf hochwertige Webdaten können Sie die Zuverlässigkeit und Leistung von KI-Modellen erheblich verbessern.
Beispiel: Im Jahr 2016 startete Microsoft einen KI-Chatbot namens Tay auf Twitter. Tay wurde entwickelt, um Gespräche zu führen und aus Interaktionen mit Benutzern zu lernen. Allerdings wurde Tay kurz nach seinem Start von Benutzern mit vielen beleidigenden und unangemessenen Inhalten gefüttert. Aufgrund der schlechten Qualität der Trainingsdaten, die es aus diesen Interaktionen erhielt, begann Tay, rassistische, sexistische und hetzerische Tweets zu produzieren. Microsoft musste Tay innerhalb von 24 Stunden nach seiner Einführung abschalten. Dieser Vorfall zeigte, wie schlechte Qualität und ungefilterte Daten zum Versagen von KI-Systemen führen können.
Bright Data begegnet der Herausforderung der schlechten Datenqualität mit seinen validierten Datensätzen. Diese Datensätze werden gründlich bereinigt und validiert und liefern geparste, saubere und zuverlässige Daten, die sofort verwendet werden können. Durch die Verwendung validierter Datensätze können Datenwissenschaftler Zeit sparen und die Frustration der Datenbereinigung vermeiden, sodass sie sich auf Feature Engineering und Modelltraining konzentrieren können. Die hochwertigen und validierten Daten verbessern die Zuverlässigkeit und Leistung von KI-Modellen und stellen sicher, dass diese mit genauen und relevanten Informationen trainiert werden.
Datenverschiebung
Im Laufe der Zeit können sich die realen Daten, mit denen ein KI-Modell konfrontiert wird, ändern oder von den Daten abweichen, mit denen es trainiert wurde. Wenn Sie Datenabweichungen ignorieren, können Ihre Modelle an Effektivität verlieren oder sogar obsolet werden. Die Dynamik realer Umgebungen bedeutet, dass sich die statistischen Eigenschaften von Eingabedaten im Laufe der Zeit ändern können, ein Phänomen, das als Datenabweichung bekannt ist. Wenn Modelle nicht kontinuierlich mit neuen Daten aktualisiert und neu trainiert werden, kann dies zu veralteten Modellen führen.
Lösung
Überwachen Sie regelmäßig die Datenverschiebung, indem Sie die aktuellen Eingabedaten mit historischen Daten vergleichen. Implementieren Sie eine kontinuierliche Datenerfassung aus verschiedenen Webquellen, um die neuesten Trends und Muster zu erfassen. Trainieren Sie Ihre Modelle regelmäßig mit aktualisierten Daten neu, um sicherzustellen, dass sie in sich verändernden Umgebungen genau und relevant bleiben.
Beispiel: Ein Einzelhandelsunternehmen verwendet ein KI-Modell für die Bestandsverwaltung, das auf den Einkaufsmustern vor der Pandemie basiert. Da sich das Verbraucherverhalten nach der Pandemie verändert hat, könnte das Ignorieren der Datenverschiebung zu Über- oder Unterbeständen bestimmter Produkte führen, was Umsatzverluste und höhere Kosten zur Folge hätte.
Die Proxys und der automatisierte Web Unlocker von Bright Data bieten Funktionen zur kontinuierlichen Datenerfassung. Dies ermöglicht eine umfassende Erfassung von Webdaten und gewährleistet eine stabile Bereitstellung. Durch die regelmäßige Aktualisierung der Datensätze mit aktuellen Daten können Datenwissenschaftler ihre Modelle neu trainieren, um die Genauigkeit und Relevanz in sich verändernden Umgebungen aufrechtzuerhalten. Die Lösungen von Bright Data stellen sicher, dass KI-Modelle kontinuierlich mit den neuesten Datentrends und -mustern gespeist werden, wodurch die Auswirkungen von Datenabweichungen gemindert und die Modellleistung über einen längeren Zeitraum aufrechterhalten werden.
Wie Bright Data helfen kann
Bright Data stattet Daten- und KI-Teams mit einer leistungsstarken Plattform zur Optimierung der Webdatenerfassung aus und gewährleistet einen skalierbaren Fluss zuverlässiger Daten, komplett mit automatisierten Funktionen zum Parsing, Validieren und Strukturieren.
Indem Sie diese häufigen Datenfallen vermeiden und die robusten Datenlösungen von Bright Data nutzen, können Sie effektivere und genauere KI-Modelle entwickeln.
