Dataset IA

Dataset é o conjunto estruturado de dados utilizado para treinar, validar ou testar modelos de IA. Ele pode ser composto por imagens, textos, números, áudios, vídeos ou qualquer tipo de informação relevante para o problema que se deseja resolver.

A qualidade do dataset é um dos fatores mais determinantes no desempenho de um modelo. Mesmo algoritmos avançados falham se os dados forem incompletos, enviesados, redundantes ou mal rotulados. Do outro lado, um dataset bem construído acelera o treinamento, melhora métricas e permite generalização em cenários reais.

Datasets são normalmente divididos em três partes:
treinamento para ensinar o modelo, validação para ajustar hiperparâmetros e teste para medir performance real.

Como preparar um dataset de qualidade

A preparação do dataset é a etapa que mais influencia a performance de um modelo. Ela define o que o algoritmo verá, aprenderá e ignorará.

Volume de dados necessário

O volume ideal depende do problema, mas existem referências práticas.
Problemas simples podem funcionar com cerca de mil exemplos, enquanto cenários mais complexos podem exigir dezenas ou centenas de milhares de amostras. Para deep learning, volumes maiores são praticamente obrigatórios.

Balanceamento entre classes

Classes desbalanceadas fazem o modelo aprender padrões distorcidos.
Por exemplo, se um dataset de churn tem 95% de clientes que não cancelam, o modelo pode prever "não cancela" em tudo e ainda assim alcançar alta acurácia.
Balancear classes com técnicas como oversampling, undersampling e SMOTE reduz esse viés.

Escolha das features certas

Um dataset produtivo contém variáveis relevantes e não redundantes.
Features muito correlacionadas entre si poluem o sinal e podem prejudicar o aprendizado. Já variáveis irrelevantes aumentam o ruído.

Qualidade e limpeza dos dados

Um dataset confiável deve evitar problemas como:
valores faltantes, outliers extremos, formatação inconsistente e erros de digitação.
Esses problemas geram instabilidade no modelo e reduzem a capacidade de generalização.

Divisão correta antes do processamento

O conjunto de treino, validação e teste deve ser separado antes de qualquer transformação.
Isso evita data leakage, fenômeno em que o modelo recebe informações que não deveria ver, produz métricas infladas e falha no mundo real.

Onde encontrar datasets

Datasets podem ser públicos, privados ou gerados artificialmente. A escolha depende do problema, da disponibilidade dos dados e de questões de privacidade.

Fontes públicas recomendadas

Plataformas amplamente usadas pela comunidade fornecem dados de qualidade variada, mas ideais para estudos, protótipos e benchmarks.

Kaggle
Ferramenta popular com competições e milhares de datasets enviados pela comunidade, incluindo problemas práticos de mercado.

UCI Machine Learning Repository
Repositório clássico usado em ensino e pesquisa, ótimo para modelos tabulares e experimentos controlados.

Google Dataset Search
Motor de busca capaz de encontrar datasets em universidades, governos, empresas e laboratórios de pesquisa.

AWS Open Data Registry
Coleção de datasets hospedados na AWS, muitos deles de grande escala, como geoespacial, clima, saúde e imagens satelitais.

Portais governamentais
Fontes como dados.gov.br e data.gov oferecem dados públicos de alta transparência, úteis para análises sociais, econômicas e urbanas.

Quando usar dados proprietários

Empresas com dados internos podem construir datasets exclusivos que refletem a realidade do negócio.
Nesses casos, recomenda-se aplicar data augmentation ou synthetic data quando privacidade e anonimização são fatores críticos.