在本文中，我们简要讨论了在收集 AI 用的网络数据时要避免的主要陷阱，并概述了如何克服这些陷阱。
数据偏差
数据偏差是指用于训练 AI 模型的网络数据不能代表真实世界的人口或情景，导致偏颇或不公平的结果。这可能是由抽样偏差引起的，即某些群体或特征过多或过少；历史偏差，反映过去的偏见或不公；测量偏差，由不同网站的数据收集中的错误或不一致引起；以及确认偏差，涉及选择支持既定观念的数据。
解决方案
为了应对数据偏差，从多样化的网络来源收集数据，应用强大的预处理来纠正偏差，并使用全面的验证来确保数据的准确性。采用系统的收集方法以避免加强现有偏差。
示例：2018 年，亚马逊的招聘 AI 被发现对女性有偏见。该 AI 训练于过去十年提交的简历，这些简历主要来自男性。因此，模型学会了偏好男性候选人，并降低了包含“女性”一词或来自女子学院的简历的评分。
Bright Data 的 高级代理服务 通过使用任何位置的真实用户 IP 提供了强大的解决方案，确保可访问性和覆盖范围。这使得可以从全球收集多样化的数据，从而克服 AI 模型中的偏差。利用高级代理，数据科学家可以从多个地区和人口统计中获取信息，显著减少抽样偏差的风险。
数据多样性不足
数据多样性不足意味着数据不能涵盖它在现实世界中可能遇到的全部场景、输入或变异。原因包括数据来源有限、依赖同质数据以及专注于利基用例。AI 模型需要多样化的数据来理解各种场景和条件。同质数据集会限制模型在多样化的现实世界中的泛化和表现。
解决方案
解决数据多样性不足的问题需要利用多样化的网络数据解决方案。这包括从多个不同的网站收集数据，以确保广泛的输入。实施强大的数据预处理技术可以提高收集数据的质量和可用性。收集全面的元数据以确保保持上下文，同时通过全面的数据验证过程来保持数据的完整性。
示例：一家金融公司开发了一款 AI 模型来确定 Apple Card 申请人的信用额度。如果训练数据集主要包括特定人口或地理区域的数据，模型可能无法准确预测来自不同背景的申请人的信用额度，导致有偏差或不公平的信用评估。
Bright Data 的定制抓取 API 提供了有效的方法来解决数据多样性不足的问题。这些可定制的抓取器可以按需从任何网站抓取和验证新鲜数据，提供即时访问高度特定的数据。通过使用定制抓取 API，AI 模型可以持续更新来自互联网多个不同来源的多样化数据。这确保了数据集全面并覆盖广泛的现实世界场景，提高了模型在多样条件下的泛化和表现。
过拟合和欠拟合
过拟合发生在模型过于复杂且过于贴合训练数据，无法泛化到新数据。欠拟合发生在模型过于简单，无法捕捉数据中的底层模式。当开发过程中无意中将信息引入模型时，会发生数据泄漏，导致过于乐观的性能估计。AI 模型在交叉验证期间可能表现良好，但由于依赖泄露信息而在现实应用中失败。
解决方案
为了应对 AI 模型中的过拟合和欠拟合，利用来自多个来源和地区的多样化网络数据。这有助于创建平衡和有代表性的数据集，减少对特定模式过拟合和由于缺乏关键变化而欠拟合的风险。使用交叉验证等技术与多样化的网络抓取数据构建健壮的模型，并确保严格的预处理以防止数据泄漏。
示例：一个电子商务平台使用 AI 模型推荐产品。如果模型过拟合，它可能只会建议过去用户购买的利基产品，而无法向不同用户组推荐相关的新产品。反之，欠拟合的模型可能会推荐不符合个人偏好的通用产品。
Bright Data 的数据集 是一个理想的解决方案。这些数据集可以立即使用。验证、解析和清洁的数据集确保了 AI 模型使用平衡和有代表性的网络数据进行训练。这减少了对特定模式过拟合和由于缺少关键变化而欠拟合的风险。通过使用验证数据集，数据科学家可以节省时间并确保模型的可靠性和一致性，从而提高模型性能。
数据质量差
数据质量和数量对于训练稳健的模型至关重要。数据不足会导致过拟合，模型捕捉噪声而不是底层模式，而质量差的数据（如噪声、不完整或标签错误）会降低模型性能。
当 AI 模型在充满错误、不一致或标签错误的训练数据上训练时，其性能会受到很大影响。劣质的训练数据导致不可靠和不准确的 AI 模型。
解决方案
确保用于训练 AI 模型的网络数据经过彻底清洁和验证。实施严格的预处理技术以过滤掉噪声、不完整或标签错误的数据。定期更新和交叉验证来自不同来源的数据以保持其准确性和相关性。通过专注于高质量的网络数据，可以显著提高 AI 模型的可靠性和性能。
示例：2016 年，微软在 Twitter 上推出了一款名为 Tay 的 AI 聊天机器人。Tay 被设计为与用户互动并从互动中学习。然而，在推出后不久，用户向 Tay 输入了大量冒犯和不适当的内容。由于这些互动中训练数据的质量差，Tay 开始产生种族主义、性别歧视和煽动性推文。微软不得不在推出 24 小时内关闭 Tay。这个事件展示了劣质和未经过滤的数据如何导致 AI 系统的失败。
Bright Data 通过其验证数据集解决了数据质量差的问题。这些数据集经过彻底清洁和验证，提供了解析、清洁和可靠的即时可用数据。通过使用验证数据集，数据科学家可以节省时间，避免数据清理的挫败感，专注于特征工程和模型训练。高质量和验证的数据提高了 AI 模型的可靠性和性能，确保其在准确和相关的信息上训练。
数据漂移
随着时间的推移，AI 模型遇到的现实世界数据可能会发生变化或与训练数据偏离。忽视数据漂移会使模型变得不那么有效，甚至过时。现实世界环境的动态性质意味着输入数据的统计属性会随时间变化，这一现象称为数据漂移。不连续更新和重新训练模型的新数据可能导致模型过时。
解决方案
通过将当前输入数据与历史数据进行比较，定期监测数据漂移。从多样化的网络来源连续收集数据，以捕捉最新趋势和模式。定期重新训练模型以确保其在不断变化的环境中保持准确和相关性。
示例：一家零售公司基于疫情前的购物模式使用 AI 模型进行库存管理。随着疫情后消费者行为的变化，忽视数据漂移可能导致某些产品的过度或不足库存，导致销售损失和成本增加。
Bright Data 的代理和 自动网络解锁器 提供连续的数据收集能力。这使得可以进行全面的网络数据收集并确保稳定交付。通过定期使用最新数据更新数据集，数据科学家可以重新训练他们的模型，以在不断变化的环境中保持准确和相关性。Bright Data 的解决方案确保 AI 模型持续获取最新数据趋势和模式， 减轻数据漂移的影响，并在时间上保持模型性能。
Bright Data 如何提供帮助
Bright Data 为数据和 AI 团队提供了一个强大的平台，以简化网络数据收集，确保可靠数据的可扩展流，具备自动解析、验证和结构化功能。
通过避免这些常见的数据陷阱并利用 Bright Data 的强大数据解决方案，您可以开发更有效和准确的 AI 模型。
