Jak tworzenie oprogramowania, które działa na kodzie, rozwijanie pracy sztuczna inteligencja a modele uczenia maszynowego wymagają danych wysokiej jakości. Modele wymagają dokładnie oznakowanych i opatrzonych adnotacjami danych na wielu etapach produkcji, ponieważ algorytm musi być stale szkolony w celu wykonywania zadań.
Ale trudno jest uzyskać wysokiej jakości dane. Czasami zbiory danych mogą być wypełnione błędami, które mogą mieć wpływ na wynik projektu. Nauka o danych eksperci byliby pierwszymi, którzy powiedzieliby, że spędzają więcej czasu na czyszczeniu i szorowaniu danych niż na ich ocenie i analizie.
Dlaczego przede wszystkim w zbiorze danych występują błędy?
Dlaczego posiadanie dokładnych zestawów danych treningowych jest niezbędne?
Jakie są rodzaje Błędy danych treningowych AI? A jak ich uniknąć?
Zacznijmy od statystyk.
Grupa naukowców z MIT Computer Science and Artificial Intelligence Lab przeanalizowała dziesięć dużych zbiorów danych, które były cytowane ponad 100,000 XNUMX razy. Naukowcy odkryli, że średni poziom błędu wynosił około 3.4% we wszystkich analizowanych zbiorach danych. Stwierdzono również, że zbiory danych ucierpiały z powodu różnych rodzaje błędów, takie jak błędne oznaczanie obrazów, dźwięków i nastrojów tekstowych.
Dlaczego przede wszystkim w zbiorze danych występują błędy?
Próba przeanalizowania przyczyn błędów w uczącym zbiorze danych może prowadzić do źródła danych. Dane wejściowe generowane przez ludzi mogą być obarczone błędami.
Na przykład wyobraź sobie, że poprosisz swojego asystenta w biurze o zebranie pełnych informacji o wszystkich firmach lokalizacyjnych i ręczne wprowadzenie ich do arkusza kalkulacyjnego. W pewnym momencie wystąpi błąd. Adres może się nie udać, może wystąpić duplikacja lub może wystąpić niezgodność danych.
Błędy w danych mogą również wystąpić, jeśli zostaną zebrane przez czujniki z powodu awarii sprzętu, pogorszenia się stanu czujnika lub naprawy.
Dlaczego posiadanie dokładnych zestawów danych treningowych jest niezbędne?
Wszystkie algorytmy uczenia maszynowego uczą się na podstawie dostarczonych przez Ciebie danych. Oznaczone etykietami i adnotacjami dane pomagają modelom znaleźć relacje, zrozumieć koncepcje, podejmować decyzje i oceniać ich wydajność. Niezbędne jest wytrenowanie modelu uczenia maszynowego na bezbłędnych zestawach danych bez martwienia się o koszty związane lub czas potrzebny na szkolenie. Jak na dłuższą metę, czas poświęcony na pozyskiwanie wysokiej jakości danych poprawi wyniki Twoich projektów AI.
Trenowanie modeli na dokładnych danych pozwoli Twoim modelom na dokonywanie dokładnych prognoz i zwiększanie wydajność modelu. Jakość, ilość i zastosowane algorytmy decydują o powodzeniu Twojego projektu AI.
Jakie są rodzaje błędów danych treningowych AI?
Błędy etykietowania, niewiarygodne dane, niezrównoważone dane, stronniczość danych
Przyjrzymy się czterem najczęstszym błędom w danych treningowych i sposobom ich uniknięcia.
Błędy etykietowania
Błędy w etykietowaniu należą do najczęstszych powszechne błędy znalezione w danych treningowych. Jeśli modelka dane testowe ma błędnie oznakowane zestawy danych, wynikowe rozwiązanie nie będzie pomocne. Analitycy danych nie wyciągnęliby dokładnych ani znaczących wniosków na temat wydajności lub jakości modelu.
Błędy w etykietowaniu przybierają różne formy. Posługujemy się prostym przykładem, aby pogłębić tę kwestię. Jeśli adnotatorzy danych mają proste zadanie rysowania ramek ograniczających wokół każdego kota na obrazach, prawdopodobnie mogą wystąpić następujące rodzaje błędów etykietowania.
- Niedokładne dopasowanie: nadmierne dopasowanie modelu dzieje się tak, gdy ramki ograniczające nie są rysowane tak blisko obiektu (kot), pozostawiając kilka luk wokół zamierzonej rzeczy.
- Brakujące etykiety: W takim przypadku adnotator może pominąć oznaczenie kota na obrazach.
- Błędna interpretacja instrukcji: Instrukcje przekazane adnotatorom nie są jasne. Zamiast umieszczać jedną ramkę ograniczającą wokół każdego kota na obrazach, adnotatorzy umieszczają jedną ramkę ograniczającą obejmującą wszystkie koty.
- Obsługa okluzji: Zamiast umieszczać ramkę ograniczającą wokół widocznej części kota, adnotator umieszcza ramki ograniczające wokół oczekiwanego kształtu częściowo widocznego kota.
Nieustrukturyzowane i niewiarygodne dane
Zakres projektu ML zależy od typu zestawu danych, na którym jest on szkolony. Firmy powinny wykorzystywać swoje zasoby do pozyskiwania zbiorów danych, które są zaktualizowane, wiarygodne i reprezentatywne dla potrzebnych wyników.
Szkolenie modelu na danych, które nie są aktualizowane, może spowodować długoterminowe ograniczenia w aplikacji. Jeśli trenujesz swoje modele na niestabilnych i bezużytecznych danych, będzie to odzwierciedlać użyteczność modelu AI.
Niezrównoważone dane
Wszelkie braki w równowadze danych mogą powodować błędy w wydajności modelu. Podczas tworzenia wysokowydajnych lub złożonych modeli należy dokładnie rozważyć skład danych uczących. Brak równowagi danych może być dwojakiego rodzaju:
- Nierównowaga klas: Nierównowaga klas występuje, gdy dane treningowe ma wysoce niezrównoważone rozkłady klas. Innymi słowy, nie ma reprezentatywnego zbioru danych. Gdy w zestawach danych występują niezrównoważenia klas, może to powodować wiele problemów podczas kompilowania przy użyciu rzeczywistych aplikacji.
Na przykład, jeśli algorytm jest szkolony do rozpoznawania kotów, dane treningowe zawierają tylko obrazy kotów na ścianach. Wtedy model będzie dobrze sprawdzał się przy identyfikacji kotów na ścianach, ale będzie gorzej radził sobie w różnych warunkach. - Aktualność danych: Żaden model nie jest całkowicie aktualny. Wszystkie modele przechodzą degenerację, ponieważ prawdziwy świat środowisko stale się zmienia. Jeśli model nie jest regularnie aktualizowany pod kątem tych zmian środowiskowych, jego użyteczność i wartość są prawdopodobnie zmniejszone.
Na przykład do niedawna pobieżne wyszukiwanie terminu Sputnik mogło dać wyniki dotyczące rosyjskiej rakiety nośnej. Jednak wyniki wyszukiwania po pandemii byłyby zupełnie inne i wypełnione rosyjską szczepionką Covid.
Stronniczość w etykietowaniu danych
Tendencje w danych treningowych to temat, który pojawia się od czasu do czasu. Stronniczość danych może zostać wywołana podczas procesu etykietowania lub przez adnotatorów. Błąd danych może wystąpić w przypadku korzystania z sporego, heterogenicznego zespołu adnotatorów lub gdy do etykietowania wymagany jest określony kontekst.
Zmniejszenie uprzedzeń jest to możliwe, gdy masz adnotatorów z całego świata lub adnotatory z danego regionu wykonują zadania. Jeśli używasz zestawów danych z całego świata, istnieje duże prawdopodobieństwo, że adnotatorzy popełnią błędy w etykietowaniu.
Na przykład, jeśli pracujesz z różnymi kuchniami z całego świata, komentator w Wielkiej Brytanii może nie znać preferencji żywieniowych Azjatów. Wynikowy zestaw danych byłby stronniczy na korzyść języka angielskiego.
Jak uniknąć błędów w danych szkoleniowych AI?
Najlepszym sposobem na uniknięcie błędów w danych szkoleniowych jest wdrożenie ścisłej kontroli jakości na każdym etapie procesu etykietowania.
Możesz tego uniknąć etykietowanie danych błędów, dostarczając adnotatorom jasne i precyzyjne instrukcje. Może zapewnić jednolitość i dokładność zbioru danych.
Aby uniknąć nierównowagi w zestawach danych, pozyskaj najnowsze, zaktualizowane i reprezentatywne zestawy danych. Upewnij się, że zbiory danych są nowe i nieużywane wcześniej szkolenia i testy Modele ML.
Potężny projekt AI opiera się na świeżych, bezstronnych i wiarygodnych danych treningowych, aby działać jak najlepiej. Niezwykle ważne jest wprowadzenie różnych kontroli jakości i środków na każdym etapie etykietowania i testowania. Błędy w szkoleniu mogą stać się istotnym problemem, jeśli nie zostaną zidentyfikowane i naprawione przed wpłynięciem na wynik projektu.
Najlepszym sposobem na zapewnienie wysokiej jakości zestawów danych szkoleniowych AI dla projektu opartego na ML jest zatrudnienie zróżnicowanej grupy adnotatorów, którzy posiadają wymagane wiedza domenowa i doświadczenie dla projektu.
Możesz osiągnąć szybki sukces z zespołem doświadczonych adnotatorów na Szaip którzy świadczą usługi inteligentnego etykietowania i adnotacji dla różnych projektów opartych na sztucznej inteligencji. Zadzwoń do nas i zapewnij jakość i wydajność w swoich projektach AI.
