10 Metode Pengumpulan Data untuk AI dan Machine Learning

TL;DR

Keberhasilan setiap proyek AI atau Machine Learning (ML) bergantung pada kualitas dan jumlah pengumpulan data pelatihan. Berikut adalah poin-poin kritis untuk pengadaan data modern:

• Kualitas Data adalah yang Paling Penting: Fokus pada relevansi, akurasi, dan keragaman data Anda daripada hanya jumlahnya.
• Tiga Pilar Pengadaan: Evaluasi setiap metode berdasarkan Throughput/Tingkat Keberhasilan, Biaya, dan Skalabilitas.
• Pengumpulan Otomatis adalah Kunci: Pengambilan data dari web dan integrasi API menawarkan skalabilitas tertinggi tetapi menghadapi tantangan signifikan dari sistem pertahanan otomatis dan tantangan CAPTCHA.
• CapSolver untuk Stabilitas: Layanan seperti CapSolver sangat penting untuk mempertahankan Throughput tinggi dan skalabilitas dalam pipeline pengumpulan data otomatis dengan menyelesaikan tantangan CAPTCHA yang kompleks secara andal.
• Pendekatan Hibrid Menang: Sistem AI yang paling kuat menggunakan kombinasi metode, seperti data properti yang diperkaya dengan data sintetis dan pengumpulan data otomatis skala besar.

Pendahuluan

Dasar dari setiap model Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) yang luar biasa adalah data pelatihannya. Tanpa dataset yang besar dan berkualitas tinggi, algoritma yang paling canggih pun akan gagal memberikan hasil yang berarti. Artikel ini berfungsi sebagai panduan komprehensif bagi ilmuwan data, insinyur ML, dan pemimpin bisnis. Kita akan menjelajahi 10 metode teratas untuk pengumpulan data dalam domain AI/ML. Fokus kita adalah pada tantangan praktis modern dalam pengadaan data: memastikan Throughput tinggi terhadap sistem pertahanan otomatis, mengelola Biaya total dari insinyur dan tenaga manusia, serta memastikan Skalabilitas saat bisnis Anda berkembang.

Pasaran dataset pelatihan AI global diperkirakan mencapai 17,04 miliar dolar pada 2032, menunjukkan investasi besar dalam area kritis ini, seperti yang dilaporkan oleh Fortune Business Insights. Namun, investasi ini sering kali terbuang sia-sia karena strategi pengumpulan data yang tidak efisien. Kita akan mendefinisikan konsep inti, menjelaskan metode-metode tersebut, dan memberikan kerangka kerja untuk memilih pendekatan yang tepat untuk proyek Anda berikutnya.

10 Metode Pengumpulan Data Teratas untuk AI dan Machine Learning

Metode berikut ini mewakili strategi yang paling umum dan efektif untuk pengumpulan data modern.

1. Pengambilan Data Otomatis dari Web

Pengambilan data otomatis dari web melibatkan penggunaan perangkat lunak khusus untuk mengekstrak jumlah besar data dari situs web. Metode ini sangat penting untuk intelijen kompetitif, analisis pasar, dan pelatihan model pada informasi domain publik.

• Cara Kerjanya: Skrip atau alat pengambil data meniru browser pengguna, mengakses halaman web, dan menganalisis HTML untuk mengekstrak data yang terstruktur.
• Contoh Kode (Python/Requests):
  python Copy

  import requests
  from bs4 import BeautifulSoup
  
  url = "https://example.com/data"
  response = requests.get(url)
  soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
  # Contoh: Ekstrak semua judul produk
  titles = [h2.text for h2 in soup.find_all('h2', class_='product-title')]
  print(titles)

• Tantangan: Metode ini sangat rentan terhadap pertahanan otomatis, yang dapat secara signifikan membatasi Throughput. Tantangan CAPTCHA adalah penghalang paling umum, memerlukan solusi khusus untuk mempertahankan tingkat Keberhasilan yang tinggi.

2. Integrasi API

Menggunakan Application Programming Interfaces (API) adalah cara paling terstruktur dan andal untuk melakukan pengumpulan data ketika tersedia. Banyak platform, seperti situs media sosial dan layanan keuangan, menawarkan API publik atau pribadi untuk mengakses data mereka.

• Cara Kerjanya: Data diminta dan diterima dalam format yang bersih dan terstruktur (biasanya JSON atau XML) langsung dari server sumber.
• Contoh Kode (Python/Requests ke API Publik):
  python Copy

  import requests
  
  api_url = "https://api.example.com/v1/data"
  params = {'query': 'AI', 'limit': 100}
  response = requests.get(api_url, params=params)
  data = response.json()
  # Memproses data yang terstruktur

• Kelebihan: Throughput yang sangat baik dan kualitas data tinggi. Biaya prediktif, sering kali berdasarkan tingkat penggunaan.
• Kekurangan: Terbatas pada bidang data dan batas kecepatan yang ditetapkan oleh penyedia API.

3. Data Internal dan Properti

Ini melibatkan pengumpulan data langsung dari sistem internal organisasi, seperti basis data pelanggan, log server, dan catatan transaksi. Data ini sering kali paling berharga untuk melatih model AI khusus domain.

• Cara Kerjanya: Data diekstrak dari gudang data internal (misalnya, Snowflake, BigQuery) atau basis data operasional (misalnya, PostgreSQL, MongoDB).
• Kelebihan: Kualitas data, relevansi, dan privasi tertinggi. Biaya terutama terkait infrastruktur internal dan tenaga manusia.
• Kekurangan: Skalabilitas rendah untuk kebutuhan data eksternal dan sering mengalami silo data internal.

4. Dataset Siap Pakai dan Dataset Publik

Memanfaatkan dataset yang sudah ada dari sumber seperti Kaggle, lembaga akademis, atau portal pemerintah dapat mempercepat fase awal proyek AI secara signifikan.

• Cara Kerjanya: Dataset diunduh dan langsung diintegrasikan ke dalam pipeline pelatihan.
• Kelebihan: Biaya awal sangat rendah dan kecepatan pengadaan tinggi.
• Kekurangan: Kurangnya kustomisasi dan potensi drift atau bias data, karena data tidak dikumpulkan untuk masalah spesifik Anda.

5. Crowdsourcing dan Human-in-the-Loop (HITL)

Crowdsourcing melibatkan pembagian tugas pengumpulan atau penandaan data kepada kelompok besar orang, sering melalui platform seperti Amazon Mechanical Turk atau layanan penandaan data khusus.

• Cara Kerjanya: Pekerja manusia melakukan tugas seperti annotasi gambar, transkripsi teks, atau validasi data.
• Kelebihan: Kustomisasi tinggi dan kontrol kualitas untuk tugas penandaan kompleks.
• Kekurangan: Biaya variabel tinggi dan skalabilitas lebih rendah dibandingkan metode otomatis.

6. Pengumpulan Data Sensor dan IoT

Untuk aplikasi dalam kendaraan otonom, kota pintar, dan otomasi industri, data dikumpulkan secara real-time dari sensor fisik (misalnya, kamera, LiDAR, alat ukur suhu).

• Cara Kerjanya: Data aliran diambil melalui protokol seperti MQTT atau Kafka dan disimpan dalam basis data time-series.
• Contoh Kode (Pengambilan Data IoT Konseptual):
  python Copy

  # Pseudocode untuk pipeline data sensor
  def ambil_data_sensor(id_sensor, timestamp, pembacaan):
      # Simpan ke basis data time-series
      db.insert(id_sensor, timestamp, pembacaan)

• Kelebihan: Data real-time dengan kualitas tinggi yang tidak mungkin diperoleh dengan cara lain.
• Kekurangan: Biaya infrastruktur tinggi dan persyaratan tata kelola data yang kompleks.

7. Penambangan Media Sosial dan Forum Publik

Mengambil data dari posting media sosial publik, forum, dan situs ulasan sangat penting untuk analisis sentimen, prediksi tren, dan pelatihan Model Bahasa Besar (LLMs).

• Cara Kerjanya: Menggunakan API platform (jika tersedia) atau pengambil data khusus untuk mengumpulkan teks, gambar, dan metrik keterlibatan.
• Tantangan: Platform menerapkan kebijakan batas kecepatan dan otomatis secara agresif, membuat Throughput tinggi sulit dicapai tanpa alat canggih.

8. Pencatatan Data Transaksi

Metode ini fokus pada pencatatan setiap interaksi pengguna, pembelian, klik, dan peristiwa dalam produk atau layanan digital.

• Cara Kerjanya: Perpustakaan pelacakan peristiwa (misalnya, Segment, Google Analytics) mencatat perilaku pengguna, yang kemudian dialirkan ke data lake.
• Kelebihan: Memberikan gambaran lengkap tentang perilaku pengguna, yang penting untuk mesin rekomendasi dan AI personalisasi.
• Kekurangan: Memerlukan perencanaan yang cermat untuk memastikan kepatuhan privasi data (misalnya, GDPR, CCPA).

9. AI Generatif dan Data Sintetis

Data sintetis adalah data yang dihasilkan secara buatan yang meniru sifat statistik data dunia nyata. Ini semakin digunakan untuk memperkaya dataset kecil atau melindungi privasi.

• Cara Kerjanya: Jaringan Adversarial Generatif (GAN) atau LLM khusus menciptakan titik data baru (misalnya, gambar, teks, data tabel).
• Kelebihan: Skalabilitas tak terbatas dan risiko privasi nol. Dapat digunakan untuk menyeimbangkan dataset yang bias.
• Kekurangan: Kualitas bergantung pada model generatif; jika data sintetis tidak representatif, model AI yang dihasilkan akan bermasalah.

10. Pembelajaran Penguatan dari Umpan Balik Manusia (RLHF)

RLHF adalah metode pengumpulan data khusus yang digunakan untuk menyesuaikan LLM dengan preferensi dan nilai manusia. Ini melibatkan manusia yang mengurutkan atau membandingkan hasil model.

• Cara Kerjanya: Penilai manusia memberikan umpan balik tentang respons model mana yang lebih baik, menciptakan dataset preferensi yang digunakan untuk melatih model hadiah.
• Kelebihan: Secara langsung meningkatkan keamanan dan manfaat model AI generatif.
• Kekurangan: Biaya per titik data sangat tinggi dan skalabilitas rendah karena ketergantungan pada penilaian manusia ahli.

Tantangan Inti dalam Pengadaan Data

Untuk setiap inisiatif pengadaan data skala besar, tiga faktor yang tidak bisa dinegosiasikan menentukan keberhasilan jangka panjang:

Tantangan	Deskripsi	Dampak pada Proyek AI/ML
Throughput dan Tingkat Keberhasilan	Kemampuan untuk secara konsisten dan andal mengumpulkan data tanpa terblokir oleh sistem pertahanan otomatis, batas kecepatan, atau tantangan CAPTCHA.	Secara langsung memengaruhi segar dan lengkapnya dataset pelatihan. Throughput rendah menyebabkan data yang usang atau tidak memadai.
Biaya	Pengeluaran total, termasuk jam insinyur, infrastruktur (server, penyimpanan), tenaga manusia untuk penandaan, dan layanan pihak ketiga.	Menentukan viabilitas ekonomi proyek. Biaya tinggi dapat membuat aplikasi AI khusus tidak berkelanjutan.
Skalabilitas	Kemudahan pipeline pengumpulan data menangani peningkatan volume dan kecepatan data secara eksponensial tanpa runtuh atau memerlukan arsitektur ulang.	Penting untuk model yang membutuhkan pelatihan berulang atau yang mendukung operasi bisnis yang berkembang pesat.

Pengumpulan data otomatis, khususnya pengambilan data dari web, adalah metode paling kuat untuk mencapai skalabilitas tinggi. Namun, ini terus-menerus dihadapkan pada sistem perlindungan situs web yang canggih. Sistem-sistem ini menerapkan berbagai teknik, dengan CAPTCHA (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart) menjadi penghalang paling umum.

Ketika pipeline pengumpulan data Anda menghadapi CAPTCHA, Throughput Anda langsung turun ke nol. Masalah intinya adalah alat otomatis tradisional tidak dapat menyelesaikan jenis CAPTCHA modern secara andal, yang dirancang untuk membedakan antara lalu lintas manusia dan otomatis.

CapSolver: Solusi untuk Pengadaan Data yang Stabil

Dapatkan Kode Bonus CapSolver Anda

Meningkatkan anggaran otomatisasi Anda secara instan!
Gunakan kode bonus CAPN saat menambahkan dana ke akun CapSolver Anda untuk mendapatkan bonus tambahan 5% pada setiap recharge — tanpa batas.
Ambil sekarang di Dasbor CapSolver Anda
.

Untuk mengatasi hambatan kritis ini dan memastikan upaya pengumpulan data Anda tidak terbuang sia-sia, Anda memerlukan layanan khusus yang dapat mempertahankan tingkat Keberhasilan tinggi terhadap tantangan ini. Inilah saat CapSolver memberikan nilai besar.

CapSolver adalah layanan penyelesaian CAPTCHA yang didukung AI yang dirancang khusus untuk menangani tantangan otomatis yang paling kompleks. Dengan mengintegrasikan CapSolver ke dalam alur kerja pengumpulan data otomatis Anda, Anda dapat menangani tiga tantangan inti secara efektif:

• Throughput/Tingkat Keberhasilan: Mesin AI CapSolver secara programatik menyelesaikan berbagai jenis CAPTCHA, memastikan sesi pengambilan data Anda tidak terganggu. Ini berarti tingkat keberhasilan hampir manusia, memungkinkan pipeline Anda berjalan terus-menerus dan mengumpulkan data segar.
• Biaya: Meskipun ada biaya layanan, total biaya menggunakan CapSolver jauh lebih rendah daripada biaya insinyur dan tenaga manusia yang diperlukan untuk memantau dan terus-menerus memperbarui kode penyelesaian CAPTCHA kustom. Ini mengubah masalah yang tidak terduga dan memerlukan perawatan tinggi menjadi pengeluaran yang terduga dan berbayar per penggunaan.
• Skalabilitas: CapSolver dirancang untuk skala besar. Baik Anda perlu menyelesaikan 10 CAPTCHA atau 10 juta, layanan ini dapat langsung menyesuaikan, memastikan pipeline pengumpulan data Anda dapat berkembang sesuai kebutuhan bisnis Anda tanpa menghadapi dinding CAPTCHA.

Untuk pengembang yang membangun sistem pengumpulan data yang kuat, menggabungkan browser AI dengan solver CAPTCHA berkinerja tinggi adalah kebutuhan modern. Anda dapat belajar lebih lanjut tentang cara mengintegrasikan alat ini di blog CapSolver, misalnya dalam artikel Cara Menggabungkan Browser AI dengan Solver CAPTCHA. Untuk lebih banyak informasi tentang pengambilan data dari web, lihat Apa Itu Pengambilan Data dari Web dan Cara Mengambil Data Skala Besar Tanpa Blok CAPTCHA.

Ringkasan Perbandingan: Metode Pengumpulan Data

Tabel ini merangkum trade-off antara metode pengumpulan data yang paling umum berdasarkan tiga pilar inti.

Metode	Throughput/Tingkat Keberhasilan	Biaya (Awal/berkelanjutan)	Skalabilitas	Kustomisasi/Kualitas
Pengambilan Data Otomatis dari Web	Menengah (Tinggi dengan CapSolver)	Menengah/Tinggi	Tinggi	Menengah
Integrasi API	Tinggi	Rendah/Menengah	Tinggi	Rendah
Data Internal/Properti	Tinggi	Tinggi/Menengah	Rendah	Tinggi
Crowdsourcing/HITL	Tinggi	Rendah/Tinggi	Menengah	Tinggi
Dataset Siap Pakai	N/A	Rendah/Rendah	Tinggi	Rendah
AI Generatif/Data Sintetis	N/A	Rendah/Rendah	Tak Terbatas	Tinggi

Kesimpulan dan Ajakan Bertindak

Pengumpulan data yang efektif adalah faktor paling penting dalam keberhasilan setiap inisiatif AI atau ML. Strategi terbaik adalah pendekatan hibrida: memanfaatkan kualitas tinggi data properti, kecepatan dataset siap pakai, dan skalabilitas besar dari metode otomatis.

Namun, upaya mencapai skalabilitas tinggi melalui pengumpulan data otomatis akan secara tak terhindarkan membawa Anda pada tantangan CAPTCHA dan sistem perlindungan situs web lainnya. Untuk memastikan pipeline Anda mempertahankan Throughput tinggi dan tingkat keberhasilan yang konsisten, layanan penyelesaian CAPTCHA yang andal bukanlah kebutuhan tambahan—itu adalah kebutuhan dasar.

Berhenti membiarkan blok CAPTCHA mengikis kesegaran data Anda dan meningkatkan biaya pengembangan Anda.
Ambil langkah berikutnya dalam mengoptimalkan pipeline pengumpulan data Anda. Kunjungi situs CapSolver untuk menjelajahi solusi berbasis AI mereka dan lihat bagaimana mereka dapat mengubah Throughput pengumpulan data Anda.

• Kunjungi Situs CapSolver: CapSolver.com
• Mulai Uji Coba Gratis Anda: Akses dashboard CapSolver dan mulai mengintegrasikan layanan mereka hari ini: Dashboard CapSolver

Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)

Q1: Apa perbedaan utama antara pengumpulan data untuk perangkat lunak tradisional dan untuk AI/ML?

Perbedaan utama terletak pada struktur dan persyaratan kualitas data. Perangkat lunak tradisional sering membutuhkan data yang terstruktur untuk tugas operasional. AI/ML membutuhkan data yang tidak hanya terstruktur tetapi juga dilabeli dengan cermat, dibersihkan, dan bervariasi cukup untuk melatih model kompleks. Data harus mewakili skenario dunia nyata untuk mencegah bias model.

Q2: Bagaimana CapSolver membantu skalabilitas pengumpulan data?

CapSolver menghadapi tantangan skalabilitas dengan menyediakan solusi berkapasitas tinggi untuk menyelesaikan CAPTCHA. Ketika operasi scraping web ditingkatkan, frekuensi menghadapi penghalang pertahanan otomatis meningkat secara eksponensial. Layanan CapSolver berskala secara instan untuk menyelesaikan tantangan ini, memastikan bahwa pipeline pengumpulan data otomatis Anda dapat menangani jutaan permintaan tanpa intervensi manual atau kegagalan kode, sehingga mempertahankan Throughput yang tinggi.

Q3: Apakah data sintetis merupakan pengganti yang layak untuk data dunia nyata dalam pelatihan AI?

Data sintetis adalah pelengkap yang kuat untuk data dunia nyata, tetapi bukan pengganti yang lengkap. Ini sangat layak untuk memperkaya dataset kecil, melindungi privasi, dan mengimbangi ketidakseimbangan kelas. Namun, model yang dilatih hanya pada data sintetis mungkin gagal menyesuaikan dengan nuansa dan variasi tak terduga yang ditemukan dalam data dunia nyata, yang menyebabkan penurunan kinerjaan dalam produksi.

Q4: Apa faktor biaya terbesar dalam pengumpulan data AI skala besar?

Meskipun biaya komputasi untuk melatih model terdepan bisa sangat besar, faktor biaya tersembunyi terbesar dalam pengumpulan data sering kali adalah tenaga kerja pemeliharaan dan pengembangan yang terus-menerus. Ini mencakup pembaruan web scrapers secara terus-menerus, pengelolaan proxy, dan penyelesaian masalah blok pertahanan otomatis. Solusi Throughput tinggi seperti CapSolver mengurangi biaya tenaga kerja ini secara signifikan.