10 Phương pháp thu thập dữ liệu cho Trí tuệ nhân tạo và Học máy

Tóm tắt nhanh

Thành công của bất kỳ dự án AI hoặc Học Máy (ML) nào phụ thuộc vào chất lượng và số lượng dữ liệu huấn luyện. Dưới đây là những điểm quan trọng nhất cho việc thu thập dữ liệu hiện đại:

• Chất lượng dữ liệu là yếu tố quan trọng nhất: Tập trung vào tính liên quan, độ chính xác và tính đa dạng của dữ liệu thay vì chỉ số lượng.
• Ba trụ cột của thu thập: Đánh giá mỗi phương pháp dựa trên Tốc độ truyền/Rate thành công, Chi phí và Khả năng mở rộng.
• Thu thập tự động là chìa khóa: Quét web và tích hợp API cung cấp khả năng mở rộng cao nhưng đối mặt với nhiều thách thức từ hệ thống phòng thủ tự động và thử thách CAPTCHA.
• CapSolver cho sự ổn định: Các dịch vụ như CapSolver là thiết yếu để duy trì Tốc độ truyền và Khả năng mở rộng trong các luồng thu thập dữ liệu tự động bằng cách giải các thử thách CAPTCHA phức tạp một cách đáng tin cậy.
• Phương pháp kết hợp chiến thắng: Các hệ thống AI mạnh nhất sử dụng kết hợp các phương pháp, chẳng hạn như dữ liệu riêng được tăng cường bằng dữ liệu tổng hợp và thu thập dữ liệu tự động quy mô lớn.

Giới thiệu

Nền tảng của mọi mô hình Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML) đột phá là dữ liệu huấn luyện của nó. Không có tập dữ liệu lớn và chất lượng cao, ngay cả những thuật toán tinh vi nhất cũng sẽ không thể đưa ra kết quả có ý nghĩa. Bài viết này là hướng dẫn toàn diện cho các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư ML và lãnh đạo doanh nghiệp. Chúng tôi sẽ khám phá 10 phương pháp hàng đầu để thu thập dữ liệu trong lĩnh vực AI/ML. Chúng tôi tập trung vào các thách thức thực tế của thu thập dữ liệu hiện đại: đảm bảo Tốc độ truyền cao chống lại các hệ thống phòng thủ tự động, quản lý Chi phí tổng thể của kỹ sư và lao động con người, và đảm bảo Khả năng mở rộng khi doanh nghiệp phát triển.

Thị trường dữ liệu huấn luyện AI toàn cầu được dự báo sẽ đạt 17,04 tỷ USD vào năm 2032, nhấn mạnh mức đầu tư lớn vào lĩnh vực quan trọng này, theo Fortune Business Insights. Tuy nhiên, khoản đầu tư này thường bị lãng phí do chiến lược thu thập dữ liệu kém hiệu quả. Chúng tôi sẽ định nghĩa các khái niệm cốt lõi, chi tiết các phương pháp và cung cấp khung để chọn phương pháp phù hợp cho dự án tiếp theo của bạn.

10 Phương Pháp Thu Thập Dữ Liệu Hàng Đầu Cho Trí Tuệ Nhân Tạo và Học Máy

Các phương pháp dưới đây đại diện cho các chiến lược phổ biến và hiệu quả nhất cho việc thu thập dữ liệu hiện đại.

1. Quét Web Tự Động

Quét web tự động liên quan đến việc sử dụng phần mềm chuyên dụng để trích xuất lượng lớn dữ liệu từ các trang web. Phương pháp này rất quan trọng cho thông tin cạnh tranh, phân tích thị trường và huấn luyện mô hình trên thông tin trong công chúng.

• Cách hoạt động: Một đoạn mã hoặc công cụ quét mô phỏng trình duyệt của người dùng, điều hướng đến các trang web và phân tích HTML để trích xuất dữ liệu có cấu trúc.
• Ví dụ mã (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')
  # Ví dụ: Trích xuất tất cả tiêu đề sản phẩm
  titles = [h2.text for h2 in soup.find_all('h2', class_='product-title')]
  print(titles)

• Thách thức: Phương pháp này rất dễ bị ảnh hưởng bởi các hệ thống phòng thủ tự động, có thể làm giảm nghiêm trọng Tốc độ truyền. Các thử thách CAPTCHA là rào cản phổ biến nhất, yêu cầu các giải pháp chuyên dụng để duy trì Rate thành công cao.

2. Tích Hợp API

Sử dụng các giao diện lập trình ứng dụng (API) là cách hiệu quả và đáng tin cậy nhất để thu thập dữ liệu khi có sẵn. Nhiều nền tảng, chẳng hạn như các trang mạng xã hội và dịch vụ tài chính, cung cấp API công khai hoặc riêng tư để truy cập dữ liệu của họ.

• Cách hoạt động: Dữ liệu được yêu cầu và nhận được ở định dạng sạch sẽ, có cấu trúc (thường là JSON hoặc XML) trực tiếp từ máy chủ nguồn.
• Ví dụ mã (Python/Requests đến API công khai):
  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()
  # Xử lý dữ liệu có cấu trúc

• Ưu điểm: Tốc độ truyền tuyệt vời và chất lượng dữ liệu cao. Chi phí có thể dự đoán được, thường dựa trên các cấp độ sử dụng.
• Nhược điểm: Bị giới hạn bởi các trường dữ liệu và giới hạn tốc độ do nhà cung cấp API đặt ra.

3. Dữ Liệu Nội Bộ và Sở Hữu

Điều này liên quan đến việc thu thập dữ liệu trực tiếp từ các hệ thống nội bộ của tổ chức, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu khách hàng, nhật ký máy chủ và hồ sơ giao dịch. Dữ liệu này thường có giá trị nhất để huấn luyện các mô hình AI chuyên ngành.

• Cách hoạt động: Dữ liệu được trích xuất từ các kho dữ liệu nội bộ (ví dụ: Snowflake, BigQuery) hoặc cơ sở dữ liệu vận hành (ví dụ: PostgreSQL, MongoDB).
• Ưu điểm: Chất lượng, tính liên quan và tính bảo mật dữ liệu cao nhất. Chi phí chủ yếu là cơ sở hạ tầng nội bộ và nhân sự.
• Nhược điểm: Khả năng mở rộng thấp cho nhu cầu dữ liệu bên ngoài và thường bị ảnh hưởng bởi các rào cản dữ liệu nội bộ.

4. Tập Dữ Liệu Có Sẵn và Công Khai

Tận dụng các tập dữ liệu có sẵn từ các nguồn như Kaggle, các trường đại học hoặc cổng thông tin chính phủ có thể tăng tốc giai đoạn đầu của dự án AI.

• Cách hoạt động: Các tập dữ liệu được tải xuống và tích hợp ngay lập tức vào luồng huấn luyện.
• Ưu điểm: Chi phí ban đầu rất thấp và tốc độ thu thập nhanh.
• Nhược điểm: Thiếu tính tùy chỉnh và tiềm ẩn rủi ro lỗi dữ liệu hoặc thiên lệch, vì dữ liệu không được thu thập cho vấn đề cụ thể của bạn.

5. Thu Thập Dữ Liệu Bằng Người Dùng và Phương Pháp Nhân Sự Trong Quy Trình (HITL)

Thu thập dữ liệu bằng người dùng liên quan đến việc phân phối các nhiệm vụ thu thập hoặc gán nhãn dữ liệu cho một nhóm người lớn, thường qua các nền tảng như Amazon Mechanical Turk hoặc các dịch vụ gán nhãn dữ liệu chuyên dụng.

• Cách hoạt động: Nhân viên thực hiện các nhiệm vụ như gán nhãn hình ảnh, chuyển văn bản hoặc kiểm tra dữ liệu.
• Ưu điểm: Tùy chỉnh cao và kiểm soát chất lượng cho các nhiệm vụ gán nhãn phức tạp.
• Nhược điểm: Chi phí biến đổi cao và khả năng mở rộng thấp hơn so với phương pháp tự động.

6. Thu Thập Dữ Liệu Từ Cảm Biến và Thiết Bị IoT

Đối với các ứng dụng trong xe tự lái, thành phố thông minh và tự động hóa công nghiệp, dữ liệu được thu thập theo thời gian thực từ các cảm biến vật lý (ví dụ: camera, LiDAR, đồng hồ nhiệt độ).

• Cách hoạt động: Các luồng dữ liệu được nhập qua các giao thức như MQTT hoặc Kafka và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian.
• Ví dụ mã (Thu thập dữ liệu IoT khái quát):
  python Copy

  # Mã giả cho luồng dữ liệu cảm biến
  def ingest_sensor_data(sensor_id, timestamp, reading):
      # Lưu vào cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian
      db.insert(sensor_id, timestamp, reading)

• Ưu điểm: Dữ liệu thời gian thực, độ chính xác cao mà không thể thu được theo cách khác.
• Nhược điểm: Chi phí cơ sở hạ tầng cao và yêu cầu quản lý dữ liệu phức tạp.

7. Khai Thác Dữ Liệu Mạng Xã Hội và Diễn Đàn Công Khai

Trích xuất dữ liệu từ các bài đăng mạng xã hội, diễn đàn và trang đánh giá công khai là thiết yếu cho phân tích cảm xúc, dự đoán xu hướng và huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs).

• Cách hoạt động: Sử dụng API nền tảng (nếu có sẵn) hoặc các công cụ quét chuyên dụng để thu thập văn bản, hình ảnh và các chỉ số tương tác.
• Thách thức: Các nền tảng thực thi nghiêm ngặt các giới hạn tốc độ và chính sách tự động, khiến việc đạt được Tốc độ truyền cao trở nên khó khăn mà không có công cụ chuyên sâu.

8. Ghi Nhật Dữ Liệu Giao Dịch

Phương pháp này tập trung vào việc ghi lại mọi tương tác của người dùng, mua hàng, nhấp chuột và sự kiện trong sản phẩm hoặc dịch vụ số.

• Cách hoạt động: Các thư viện theo dõi sự kiện (ví dụ: Segment, Google Analytics) ghi lại hành vi người dùng, sau đó được chuyển vào kho dữ liệu.
• Ưu điểm: Cung cấp cái nhìn toàn diện về hành vi người dùng, cần thiết cho các hệ thống đề xuất và AI cá nhân hóa.
• Nhược điểm: Yêu cầu lập kế hoạch cẩn thận để đảm bảo tuân thủ quy định bảo mật dữ liệu (ví dụ: GDPR, CCPA).

9. Trí Tuệ Nhân Tạo Tạo Dữ Liệu và Dữ Liệu Tổng Hợp

Dữ liệu tổng hợp là dữ liệu được tạo nhân tạo mô phỏng các thuộc tính thống kê của dữ liệu thực tế. Điều này ngày càng được sử dụng để bổ sung các tập dữ liệu nhỏ hoặc bảo vệ quyền riêng tư.

• Cách hoạt động: Mạng nơ-ron đối kháng (GAN) hoặc LLM chuyên dụng tạo ra các điểm dữ liệu mới (ví dụ: hình ảnh, văn bản, dữ liệu bảng).
• Ưu điểm: Khả năng mở rộng vô hạn và không có rủi ro riêng tư. Có thể được sử dụng để cân bằng các tập dữ liệu thiên lệch.
• Nhược điểm: Chất lượng phụ thuộc vào mô hình tạo dữ liệu; nếu dữ liệu tổng hợp không đại diện, mô hình AI sẽ bị sai lệch.

10. Học Máy Từ Phản Hồi Của Con Người (RLHF)

RLHF là phương pháp thu thập dữ liệu đặc biệt được sử dụng để điều chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) với sở thích và giá trị của con người. Nó liên quan đến việc con người xếp hạng hoặc so sánh các đầu ra của mô hình.

• Cách hoạt động: Các chuyên gia đánh giá cung cấp phản hồi về đầu ra mô hình nào tốt hơn, tạo ra một tập dữ liệu sở thích được sử dụng để huấn luyện mô hình thưởng.
• Ưu điểm: Trực tiếp cải thiện tính an toàn và hữu ích của các mô hình AI tạo.
• Nhược điểm: Chi phí cao cho mỗi điểm dữ liệu và khả năng mở rộng thấp do phụ thuộc vào đánh giá của chuyên gia.

Các Thách Thức Cốt Lõi Của Việc Thu Thập Dữ Liệu

Đối với bất kỳ sáng kiến thu thập dữ liệu quy mô lớn nào, ba yếu tố không thể thương lượng quyết định thành công lâu dài:

Thách thức	Mô tả	Tác động đến dự án AI/ML
Tốc độ truyền và Rate thành công	Khả năng thu thập dữ liệu một cách nhất quán và đáng tin cậy mà không bị chặn bởi các hệ thống phòng thủ tự động, giới hạn tốc độ hoặc thử thách CAPTCHA.	Ảnh hưởng trực tiếp đến tính mới và đầy đủ của tập dữ liệu huấn luyện. Tốc độ truyền thấp dẫn đến dữ liệu cũ hoặc không đủ.
Chi phí	Tổng chi phí, bao gồm giờ kỹ sư, cơ sở hạ tầng (máy chủ, lưu trữ), lao động con người để gán nhãn và dịch vụ bên thứ ba.	Xác định tính khả thi kinh tế của dự án. Chi phí cao có thể khiến các ứng dụng AI đặc thù không bền vững.
Khả năng mở rộng	Khả năng luồng thu thập dữ liệu có thể xử lý sự tăng trưởng theo cấp số nhân về khối lượng và tốc độ dữ liệu mà không sụp đổ hoặc yêu cầu kiến trúc lại hoàn toàn.	Cần thiết cho các mô hình cần được huấn luyện liên tục hoặc hỗ trợ các hoạt động kinh doanh phát triển nhanh.

Thu thập dữ liệu tự động, đặc biệt là quét web, là phương pháp mạnh nhất để đạt được Khả năng mở rộng cao. Tuy nhiên, nó liên tục bị thách thức bởi các hệ thống bảo vệ trang web tinh vi. Những hệ thống này triển khai các kỹ thuật khác nhau, với CAPTCHA (Kiểm tra Turing công khai hoàn toàn để phân biệt máy tính và con người) là rào cản phổ biến nhất.

Khi luồng thu thập dữ liệu của bạn gặp phải CAPTCHA, Tốc độ truyền của bạn lập tức giảm xuống 0. Vấn đề cốt lõi là các công cụ tự động truyền thống không thể giải các loại CAPTCHA hiện đại một cách đáng tin cậy, được thiết kế để phân biệt giữa lưu lượng người dùng và tự động.

CapSolver: Giải Pháp Cho Việc Thu Thập Dữ Liệu Ổn Định

Nhận Mã Ưu Đãi CapSolver

Tăng ngân sách tự động hóa ngay lập tức!
Sử dụng mã ưu đãi CAPN khi nạp tiền vào tài khoản CapSolver để nhận thêm 5% ưu đãi cho mỗi lần nạp tiền — không giới hạn.
Nhận mã ưu đãi ngay bây giờ trong Bảng điều khiển CapSolver
.

Để vượt qua rào cản quan trọng này và đảm bảo nỗ lực thu thập dữ liệu của bạn không bị lãng phí, bạn cần một dịch vụ chuyên dụng có thể duy trì Rate thành công cao trước những thách thức này. Đây là nơi CapSolver mang lại giá trị lớn.

CapSolver là dịch vụ giải CAPTCHA được hỗ trợ AI, được thiết kế đặc biệt để xử lý các thách thức tự động phức tạp nhất. Bằng cách tích hợp CapSolver vào quy trình thu thập dữ liệu tự động của bạn, bạn có thể giải quyết hiệu quả ba thách thức cốt lõi:

• Tốc độ truyền/Rate thành công: Động cơ AI của CapSolver giải các loại CAPTCHA khác nhau một cách có chương trình, đảm bảo các phiên quét của bạn không bị gián đoạn. Điều này chuyển đổi thành Rate thành công gần như con người, cho phép luồng của bạn chạy liên tục và thu thập dữ liệu mới.
• Chi phí: Mặc dù có phí dịch vụ, tổng chi phí sử dụng CapSolver thấp hơn đáng kể so với chi phí kỹ sư và lao động con người để theo dõi thủ công và liên tục cập nhật mã giải CAPTCHA tùy chỉnh. Nó chuyển đổi một vấn đề không thể dự đoán, tốn nhiều công sức thành một chi phí có thể dự đoán, tính theo lần sử dụng.
• Khả năng mở rộng: CapSolver được xây dựng để mở rộng quy mô lớn. Dù bạn cần giải 10 CAPTCHA hay 10 triệu, dịch vụ mở rộng ngay lập tức, đảm bảo luồng thu thập dữ liệu của bạn có thể phát triển cùng nhu cầu kinh doanh của bạn mà không gặp phải rào cản CAPTCHA.

Đối với các nhà phát triển xây dựng các hệ thống thu thập dữ liệu mạnh mẽ, kết hợp trình duyệt AI với các công cụ giải CAPTCHA hiệu suất cao là nhu cầu hiện đại. Bạn có thể tìm hiểu thêm cách tích hợp các công cụ này trên blog CapSolver, ví dụ như bài viết Làm Thế Nào Để Kết Hợp Trình Duyệt AI Với Các Công Cụ Giải CAPTCHA. Để biết thêm về quét web, hãy xem Quét Web Là Gì và Làm Thế Nào Để Thu Thập Dữ Liệu Quy Mô Lớn Mà Không Bị Chặn CAPTCHA.

Tóm Lược So Sánh: Phương Pháp Thu Thập Dữ Liệu

Bảng này tóm tắt các thỏa thuận giữa các phương pháp thu thập dữ liệu phổ biến nhất dựa trên ba trụ cột cốt lõi.

Phương pháp	Tốc độ truyền/Rate thành công	Chi phí (Ban đầu/Định kỳ)	Khả năng mở rộng	Tùy chỉnh/Chất lượng
Quét Web Tự Động	Trung bình (Cao với CapSolver)	Trung bình/Cao	Cao	Trung bình
Tích Hợp API	Cao	Thấp/Trung bình	Cao	Thấp
Dữ liệu Nội Bộ/Sở Hữu	Cao	Cao/Trung bình	Thấp	Cao
Thu Thập Dữ Liệu Bằng Người Dùng và HITL	Cao	Thấp/Cao	Trung bình	Cao
Tập Dữ Liệu Có Sẵn	N/A	Thấp/Thấp	Cao	Thấp
Trí Tuệ Nhân Tạo/Dữ Liệu Tổng Hợp	N/A	Thấp/Thấp	Vô hạn	Cao

Kết Luận và Kêu Gọi Hành Động

Việc thu thập dữ liệu hiệu quả là yếu tố quan trọng nhất đối với thành công của bất kỳ sáng kiến AI hoặc ML nào. Chiến lược tốt nhất là kết hợp: tận dụng chất lượng cao của dữ liệu nội bộ, tốc độ của các tập dữ liệu có sẵn và khả năng mở rộng quy mô lớn của các phương pháp tự động.

Tuy nhiên, việc theo đuổi khả năng mở rộng cao thông qua thu thập dữ liệu tự động sẽ chắc chắn dẫn bạn đến thách thức của CAPTCHA và các hệ thống bảo vệ trang web khác. Để đảm bảo luồng của bạn duy trì Tốc độ truyền cao và Rate thành công ổn định, một dịch vụ giải CAPTCHA đáng tin cậy không phải là thứ xa xỉ — đó là yêu cầu cơ bản.

Dừng việc để các khối CAPTCHA làm giảm tính mới của dữ liệu của bạn và làm tăng chi phí kỹ sư.
Bước tiếp theo trong việc tối ưu hóa quy trình thu thập dữ liệu của bạn. Truy cập trang web CapSolver để khám phá các giải pháp được cấp bằng AI của họ và xem cách chúng có thể chuyển đổi thu thập dữ liệu Throughput của bạn.

• Truy cập trang web CapSolver: CapSolver.com
• Bắt đầu dùng thử miễn phí: Truy cập vào bảng điều khiển CapSolver và bắt đầu tích hợp dịch vụ của họ ngay hôm nay: Bảng điều khiển CapSolver

Câu hỏi thường gặp (FAQ)

Câu hỏi 1: Sự khác biệt chính giữa thu thập dữ liệu cho phần mềm truyền thống và cho AI/ML là gì?

Sự khác biệt chính nằm ở cấu trúc và yêu cầu chất lượng của dữ liệu. Phần mềm truyền thống thường yêu cầu dữ liệu có cấu trúc cho các nhiệm vụ vận hành. AI/ML yêu cầu dữ liệu không chỉ có cấu trúc mà còn được gán nhãn cẩn thận, làm sạch và đa dạng đủ để huấn luyện các mô hình phức tạp. Dữ liệu phải đại diện cho các tình huống thực tế để ngăn chặn thiên lệch mô hình.

Câu hỏi 2: CapSolver giúp như thế nào trong việc mở rộng quy mô thu thập dữ liệu?

CapSolver giải quyết thách thức về khả năng mở rộng bằng cách cung cấp giải pháp theo yêu cầu, khối lượng cao để giải CAPTCHA. Khi thao tác quét web được mở rộng, tần suất gặp phải các biện pháp phòng thủ tự động tăng theo cấp số nhân. Dịch vụ của CapSolver mở rộng ngay lập tức để giải quyết các thách thức này, đảm bảo rằng dòng thu thập dữ liệu tự động của bạn có thể xử lý nhiều triệu yêu cầu mà không cần can thiệp thủ công hoặc lỗi mã, từ đó duy trì tốc độ xử lý cao.

Câu hỏi 3: Dữ liệu tổng hợp có phải là sự thay thế khả thi cho dữ liệu thực tế trong huấn luyện AI không?

Dữ liệu tổng hợp là một bổ sung mạnh mẽ cho dữ liệu thực tế, nhưng không phải là sự thay thế hoàn toàn. Nó rất khả thi để mở rộng các tập dữ liệu nhỏ, bảo vệ quyền riêng tư và cân bằng sự mất cân bằng lớp. Tuy nhiên, các mô hình được chỉ huấn luyện trên dữ liệu tổng hợp có thể không thể tổng quát hóa được các chi tiết tinh tế và biến thể không mong muốn trong dữ liệu thực tế, dẫn đến sự suy giảm hiệu suất trong sản xuất.

Câu hỏi 4: Yếu tố chi phí lớn nhất trong thu thập dữ liệu AI quy mô lớn là gì?

Mặc dù chi phí tính toán cho việc huấn luyện các mô hình tiên phong có thể rất lớn, nhưng yếu tố ẩn lớn nhất trong thu thập dữ liệu thường là công việc kỹ thuật và bảo trì liên tục. Điều này bao gồm việc cập nhật liên tục các công cụ quét web, quản lý proxy và xử lý sự cố các khối phòng thủ tự động. Một giải pháp tốc độ xử lý cao như CapSolver giảm đáng kể chi phí lao động này.