Mint a szoftverfejlesztés, amely egy kódon működik, a fejlesztési munka mesterséges intelligencia a gépi tanulási modellek pedig jó minőségű adatokat igényelnek. A modellekhez a gyártás több szakaszában pontosan felcímkézett és megjegyzésekkel ellátott adatokra van szükség, mivel az algoritmust folyamatosan képezni kell a feladatok elvégzéséhez.
De nehéz minőségi adatokhoz jutni. Néha az adatkészletek tele lehetnek hibákkal, amelyek hatással lehetnek a projekt eredményére. Adat-tudomány A szakértők mondanák meg először, hogy több időt töltenek az adatok tisztításával és súrolásával, mint azok értékelésével és elemzésével.
Miért vannak először hibák az adatkészletben?
Miért elengedhetetlenek a pontos edzési adatkészletek?
Milyen típusúak AI képzési adatok hibái? És hogyan lehet elkerülni őket?
Kezdjük néhány statisztikával.
Az MIT Számítástechnikai és Mesterséges Intelligencia Laboratóriumának kutatóinak egy csoportja tíz nagy adathalmazt vizsgált meg, amelyeket több mint 100,000 XNUMX-szer idéztek. A kutatók azt találták, hogy az átlagos hibaarány kb 3.4% az összes elemzett adatkészletben. Azt is megállapították, hogy az adathalmazok különböző betegségekben szenvedtek típusú hibák, mint például a képek, hangok és szöveges hangulatok téves címkézése.
Miért vannak először hibák az adatkészletben?
Amikor megpróbálja elemezni, hogy miért vannak hibák a betanítási adatkészletben, az az adatforráshoz vezethet. Az emberek által generált adatbevitel valószínűleg hibás.
Képzelje el például, hogy megkéri az irodai asszisztensét, hogy gyűjtse össze az összes telephellyel kapcsolatos vállalkozásának teljes adatait, és kézzel írja be azokat egy táblázatba. Egyik vagy másik ponton hiba lép fel. Előfordulhat, hogy a cím hibás lesz, duplikáció vagy adatok eltérése fordulhat elő.
Adathibák akkor is előfordulhatnak, ha érzékelők gyűjtik őket a berendezés meghibásodása, az érzékelő károsodása vagy javítása miatt.
Miért elengedhetetlenek a pontos edzési adatkészletek?
Minden gépi tanulási algoritmus tanul az Ön által megadott adatokból. A címkézett és megjegyzésekkel ellátott adatok segítik a modelleket összefüggések megtalálásában, fogalmak megértésében, döntéshozatalban és teljesítményük értékelésében. Alapvető fontosságú, hogy a gépi tanulási modelljét hibamentes adatkészletekre tanítsa anélkül, hogy aggódnia kellene a kiadások kapcsolódó vagy a képzéshez szükséges idő. Hosszú távhoz hasonlóan a minőségi adatok megszerzésére fordított idő javítja az AI-projektek eredményét.
A modellek pontos adatokra való betanítása lehetővé teszi modelljei számára, hogy pontos előrejelzéseket készítsenek és növeljék a teljesítményt modell teljesítménye. A minőség, a mennyiség és a használt algoritmusok meghatározzák az AI-projekt sikerét.
Milyen típusú AI képzési adatok hibái vannak?
Címkézési hibák, megbízhatatlan adatok, kiegyensúlyozatlan adatok, adattorzítás
Megvizsgáljuk a négy leggyakoribb edzési adathibát és azok elkerülésének módjait.
Címkézési hibák
A címkézési hibák a legtöbbek közé tartoznak gyakori hibák edzési adatok között található. Ha a modellé teszt adat rosszul címkézett adatkészleteket tartalmaz, az eredményül kapott megoldás nem lesz hasznos. Az adattudósok nem vonnának le pontos vagy értelmes következtetéseket a modell teljesítményéről vagy minőségéről.
A címkézési hibák különféle formákban jelentkezhetnek. A lényeg továbbfejlesztésére egy egyszerű példát használunk. Ha az adatfeliratozóknak egyszerű feladatuk, hogy határolókereteket rajzoljanak minden macska köré a képeken, akkor a következő típusú címkézési hibák fordulhatnak elő.
- Pontatlan illeszkedés: A modell túlillesztése akkor fordul elő, ha a határoló dobozok nincsenek olyan közel húzva a tárgyhoz (macskához), így több hézag marad a kívánt dolog körül.
- Hiányzó címkék: Ebben az esetben előfordulhat, hogy az annotátor figyelmen kívül hagyja a macskák címkézését a képeken.
- Az utasítás félreértelmezése: Az annotátoroknak adott utasítások nem egyértelműek. Ahelyett, hogy a képeken szereplő macskák köré egy-egy határolókeretet helyeznének el, a kommentátorok egy határolódobozt helyeznek el, amely az összes macskát magába foglalja.
- Elzáródás kezelése: Ahelyett, hogy határolókeretet helyezne el a macska látható része körül, a jegyzetíró határolódobozokat helyez el a részben látható macska várható alakja köré.
Strukturálatlan és megbízhatatlan adatok
Egy ML-projekt hatóköre attól függ, hogy milyen adatkészletre képezték ki. A vállalkozásoknak erőforrásaikat olyan adatkészletek beszerzésére kell használniuk, amelyek naprakészek, megbízhatóak és reprezentatívak a kívánt eredményre.
Ha a modellt nem frissített adatokra tanítja, az hosszú távú korlátozásokat okozhat az alkalmazásban. Ha instabil és használhatatlan adatokra tanítja modelljeit, az tükrözi az AI-modell hasznosságát.
Kiegyensúlyozatlan adatok
Bármilyen adatkiegyensúlyozatlanság torzíthatja a modell teljesítményét. Nagy teljesítményű vagy összetett modellek felépítésekor gondosan mérlegelni kell a képzési adatok összetételét. Az adatkiegyensúlyozatlanság kétféle lehet:
- Osztály kiegyensúlyozatlanság: Osztálykiegyensúlyozatlanság akkor lép fel, amikor a képzési adatok erősen kiegyensúlyozatlan osztályeloszlással rendelkezik. Más szóval, nincs reprezentatív adatkészlet. Ha az adatkészletekben osztályegyensúlyhiányok vannak, az sok problémát okozhat a valós alkalmazásokkal való építés során.
Például, ha az algoritmust a macskák felismerésére tanítják, a képzési adatokban csak macskák képei vannak a falakon. Ekkor a modell jól teljesít a falon lévő macskák azonosításakor, de gyengén teljesít különböző körülmények között. - Adatok frissessége: Egyik modell sem teljesen naprakész. Minden modell degeneráción megy keresztül, mivel a való Világ a környezet folyamatosan átalakul. Ha a modellt nem frissítik rendszeresen ezekkel a környezeti változásokkal kapcsolatban, hasznossága és értéke valószínűleg csökken.
Például egészen a közelmúltig a Szputnyik kifejezés felületes keresése az orosz hordozórakétával kapcsolatos eredményeket dobhatta volna fel. A világjárvány utáni keresési eredmények azonban teljesen eltérőek lennének, és tele vannak az orosz Covid-oltással.
Elfogultság a címkézési adatokban
A képzési adatok torzítása olyan téma, amely időnként felbukkan. Az adatok torzítását előidézhetik a címkézési folyamat során vagy az annotátorok. Az adatok torzítása akkor fordulhat elő, ha egy jelentős, heterogén annotátorcsoportot használunk, vagy ha egy adott kontextusra van szükség a címkézéshez.
Az elfogultság csökkentése akkor lehetséges, ha a világ minden tájáról érkeznek jegyzők, vagy régió-specifikus annotátorok hajtják végre a feladatokat. Ha a világ minden tájáról származó adatkészleteket használ, nagy a valószínűsége annak, hogy az annotátorok hibáznak a címkézés során.
Például, ha a világ különböző tájairól származó konyhákkal dolgozik, előfordulhat, hogy egy brit jegyző nem ismeri az ázsiaiak ételpreferenciáit. Az eredményül kapott adatkészlet az angolok javára torzítana.
Hogyan lehet elkerülni az AI képzési adathibákat?
A tanítási adatokkal kapcsolatos hibák elkerülésének legjobb módja a szigorú minőség-ellenőrzés végrehajtása a címkézési folyamat minden szakaszában.
Elkerülheti adatcímkézés hibákat azáltal, hogy világos és pontos utasításokat ad a kommentátoroknak. Biztosítani tudja az adatkészlet egységességét és pontosságát.
Az adatkészletek egyensúlyhiányának elkerülése érdekében szerezzen be friss, frissített és reprezentatív adatkészleteket. Győződjön meg arról, hogy az adatkészletek újak és korábban nem használtak képzés és tesztelés ML modellek.
Egy erőteljes AI-projekt friss, elfogulatlan és megbízható edzési adatokon gyarapszik, hogy a legjobb teljesítményt nyújthassa. Kulcsfontosságú, hogy minden címkézési és vizsgálati szakaszban különféle minőségi ellenőrzéseket és intézkedéseket hajtsanak végre. Képzési hibák jelentős problémává válhatnak, ha nem azonosítják és nem javítják ki, mielőtt befolyásolnák a projekt eredményét.
A legjobb módja annak, hogy minőségi mesterséges intelligencia képzési adatkészleteket biztosítson ML-alapú projektje számára, ha felveszi a jegyzők sokszínű csoportját, akik rendelkeznek a szükséges domain ismeretek és tapasztalat a projekthez.
Gyors sikereket érhet el a tapasztalt kommentátorok csapatával a címen Shaip akik intelligens címkézési és annotációs szolgáltatásokat nyújtanak különféle AI-alapú projektekhez. Hívjon minket, és biztosítsa a minőséget és a teljesítményt AI-projektjeinél.
