Όπως η ανάπτυξη λογισμικού που λειτουργεί σε έναν κώδικα, η ανάπτυξη λειτουργεί τεχνητή νοημοσύνη και τα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης απαιτούν δεδομένα υψηλής ποιότητας. Τα μοντέλα απαιτούν δεδομένα με ακριβή σήμανση και σχολιασμό σε πολλαπλά στάδια παραγωγής, καθώς ο αλγόριθμος πρέπει να εκπαιδεύεται συνεχώς για να αναλαμβάνει εργασίες.
Όμως, τα ποιοτικά δεδομένα είναι δύσκολο να βρεθούν. Μερικές φορές, τα σύνολα δεδομένων θα μπορούσαν να γεμίσουν με σφάλματα που θα μπορούσαν να επηρεάσουν το αποτέλεσμα του έργου. Επιστημονικά δεδομένα Οι ειδικοί θα ήταν οι πρώτοι που θα σας πουν ότι αφιερώνουν περισσότερο χρόνο για να καθαρίσουν και να καθαρίσουν τα δεδομένα παρά να τα αξιολογήσουν και να τα αναλύσουν.
Γιατί υπάρχουν αρχικά σφάλματα στο σύνολο δεδομένων;
Γιατί είναι απαραίτητο να έχουμε ακριβή σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης;
Ποιοι είναι οι τύποι Σφάλματα δεδομένων εκπαίδευσης AI? Και πώς να τα αποφύγετε;
Ας ξεκινήσουμε με μερικά στατιστικά στοιχεία.
Μια ομάδα ερευνητών στο Εργαστήριο Επιστήμης Υπολογιστών και Τεχνητής Νοημοσύνης του MIT εξέτασε δέκα μεγάλα σύνολα δεδομένων που έχουν αναφερθεί περισσότερες από 100,000 φορές. Οι ερευνητές διαπίστωσαν ότι το μέσο ποσοστό σφάλματος ήταν περίπου 3.4% σε όλα τα σύνολα δεδομένων που αναλύθηκαν. Διαπιστώθηκε επίσης ότι τα σύνολα δεδομένων υπέφεραν από διάφορα είδη σφαλμάτων, όπως εσφαλμένη επισήμανση εικόνων, ήχου και συναισθημάτων κειμένου.
Γιατί υπάρχουν αρχικά σφάλματα στο σύνολο δεδομένων;
Όταν προσπαθείτε να αναλύσετε γιατί υπάρχουν σφάλματα στο σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης, θα μπορούσε να σας οδηγήσει στην πηγή δεδομένων. Οι εισροές δεδομένων που παράγονται από ανθρώπους είναι πιθανό να υποφέρουν από σφάλματα.
Για παράδειγμα, φανταστείτε να ζητάτε από τον βοηθό γραφείου σας να συλλέξει πλήρεις λεπτομέρειες σχετικά με όλες τις επιχειρήσεις τοποθεσίας σας και να τις εισαγάγει μη αυτόματα σε ένα υπολογιστικό φύλλο. Σε ένα σημείο ή στο άλλο, θα προκύψει ένα σφάλμα. Η διεύθυνση μπορεί να πάει στραβά, μπορεί να προκύψει διπλοτυπία ή αναντιστοιχία δεδομένων.
Σφάλματα στα δεδομένα θα μπορούσαν επίσης να συμβούν εάν συλλεχθούν από αισθητήρες λόγω βλάβης του εξοπλισμού, φθοράς του αισθητήρα ή επισκευής.
Γιατί είναι απαραίτητο να έχουμε ακριβή σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης;
Όλοι οι αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης μαθαίνουν από τα δεδομένα που παρέχετε. Τα δεδομένα με ετικέτα και σχολιασμό βοηθούν τα μοντέλα να βρουν σχέσεις, να κατανοήσουν έννοιες, να λάβουν αποφάσεις και να αξιολογήσουν την απόδοσή τους. Είναι απαραίτητο να εκπαιδεύσετε το μοντέλο Μηχανικής εκμάθησης σε σύνολα δεδομένων χωρίς σφάλματα χωρίς να ανησυχείτε για αυτό δικαστικά έξοδα που σχετίζονται ή ο χρόνος που απαιτείται για την εκπαίδευση. Όπως και μακροπρόθεσμα, ο χρόνος που αφιερώνετε για την απόκτηση ποιοτικών δεδομένων θα βελτιώσει το αποτέλεσμα των έργων τεχνητής νοημοσύνης σας.
Η εκπαίδευση των μοντέλων σας σε ακριβή δεδομένα θα επιτρέψει στα μοντέλα σας να κάνουν ακριβείς προβλέψεις και να ενισχύσουν απόδοση του μοντέλου. Η ποιότητα, η ποσότητα και οι αλγόριθμοι που χρησιμοποιούνται καθορίζουν την επιτυχία του έργου AI σας.
Ποιοι είναι οι τύποι σφαλμάτων δεδομένων εκπαίδευσης AI;
Σφάλματα επισήμανσης, αναξιόπιστα δεδομένα, μη ισορροπημένα δεδομένα, προκατάληψη δεδομένων
Θα εξετάσουμε τα τέσσερα πιο κοινά σφάλματα δεδομένων εκπαίδευσης και τρόπους αποφυγής τους.
Σφάλματα επισήμανσης
Τα σφάλματα επισήμανσης είναι από τα περισσότερα κοινά λάθη βρέθηκαν στα δεδομένα εκπαίδευσης. Αν του μοντέλου δεδομένα δοκιμής έχει εσφαλμένη επισήμανση σύνολα δεδομένων, η λύση που προκύπτει δεν θα είναι χρήσιμη. Οι επιστήμονες δεδομένων δεν θα έβγαζαν ακριβή ή ουσιαστικά συμπεράσματα σχετικά με την απόδοση ή την ποιότητα του μοντέλου.
Τα σφάλματα επισήμανσης παρουσιάζονται σε διάφορες μορφές. Χρησιμοποιούμε ένα απλό παράδειγμα για να προχωρήσουμε στην ουσία. Εάν οι σχολιαστές δεδομένων έχουν ένα απλό έργο να σχεδιάσουν πλαίσια οριοθέτησης γύρω από κάθε γάτα σε εικόνες, ενδέχεται να προκύψουν οι ακόλουθοι τύποι σφαλμάτων σήμανσης.
- Inaccurate Fit: Υπερπροσαρμογή μοντέλου συμβαίνει όταν τα πλαίσια οριοθέτησης δεν είναι τόσο κοντά στο αντικείμενο (γάτα), αφήνοντας αρκετά κενά γύρω από το επιδιωκόμενο αντικείμενο.
- Ετικέτες που λείπουν: Σε αυτήν την περίπτωση, ο σχολιαστής μπορεί να μην βάλει ετικέτα σε μια γάτα στις εικόνες.
- Παρερμηνεία οδηγιών: Οι οδηγίες που παρέχονται στους σχολιαστές δεν είναι σαφείς. Αντί να τοποθετήσουν ένα πλαίσιο οριοθέτησης γύρω από κάθε γάτα στις εικόνες, οι σχολιαστές τοποθετούν ένα πλαίσιο οριοθέτησης που περιλαμβάνει όλες τις γάτες.
- Χειρισμός απόφραξης: Αντί να τοποθετήσει ένα πλαίσιο οριοθέτησης γύρω από το ορατό μέρος της γάτας, ο σχολιαστής τοποθετεί πλαίσια οριοθέτησης γύρω από το αναμενόμενο σχήμα μιας μερικώς ορατής γάτας.
Μη δομημένα και αναξιόπιστα δεδομένα
Το εύρος ενός έργου ML εξαρτάται από τον τύπο του συνόλου δεδομένων στο οποίο εκπαιδεύεται. Οι επιχειρήσεις θα πρέπει να χρησιμοποιούν τους πόρους τους για να αποκτήσουν σύνολα δεδομένων που είναι ενημερωμένα, αξιόπιστα και αντιπροσωπευτικά του απαιτούμενου αποτελέσματος.
Όταν εκπαιδεύετε το μοντέλο σε δεδομένα που δεν είναι ενημερωμένα, μπορεί να προκαλέσει μακροπρόθεσμους περιορισμούς στην εφαρμογή. Εάν εκπαιδεύσετε τα μοντέλα σας σε ασταθή και άχρηστα δεδομένα, αυτό θα αντικατοπτρίζει τη χρησιμότητα του μοντέλου AI.
Μη ισορροπημένα δεδομένα
Οποιαδήποτε ανισορροπία δεδομένων θα μπορούσε να προκαλέσει προκαταλήψεις στην απόδοση του μοντέλου σας. Κατά την κατασκευή μοντέλων υψηλής απόδοσης ή πολύπλοκων, η σύνθεση των δεδομένων εκπαίδευσης θα πρέπει να λαμβάνεται προσεκτικά υπόψη. Η ανισορροπία δεδομένων μπορεί να είναι δύο τύπων:
- Ανισορροπία τάξης: Ανισορροπία τάξης εμφανίζεται όταν το δεδομένα κατάρτισης έχει εξαιρετικά ανισόρροπες κατανομές τάξεων. Με άλλα λόγια, δεν υπάρχει αντιπροσωπευτικό σύνολο δεδομένων. Όταν υπάρχουν ανισορροπίες κλάσεων στα σύνολα δεδομένων, μπορεί να προκληθούν πολλά προβλήματα κατά τη δημιουργία με εφαρμογές πραγματικού κόσμου.
Για παράδειγμα, εάν ο αλγόριθμος εκπαιδεύεται να αναγνωρίζει γάτες, τα δεδομένα εκπαίδευσης έχουν μόνο εικόνες γατών σε τοίχους. Τότε το μοντέλο θα έχει καλή απόδοση κατά την αναγνώριση γατών στους τοίχους, αλλά δεν θα τα πάει καλά κάτω από διαφορετικές συνθήκες. - Πρόσφατα δεδομένα: Κανένα μοντέλο δεν είναι εντελώς ενημερωμένο. Όλα τα μοντέλα υφίστανται εκφυλισμό, όπως το πραγματικό κόσμο το περιβάλλον μεταμορφώνεται συνεχώς. Εάν το μοντέλο δεν ενημερώνεται τακτικά για αυτές τις περιβαλλοντικές αλλαγές, η χρησιμότητα και η αξία του είναι πιθανό να μειωθεί.
Για παράδειγμα, μέχρι πρόσφατα, μια πρόχειρη αναζήτηση για τον όρο Σπούτνικ θα μπορούσε να έχει βγάλει αποτελέσματα σχετικά με τον ρωσικό πύραυλο φορέα. Ωστόσο, τα αποτελέσματα αναζήτησης μετά την πανδημία θα ήταν εντελώς διαφορετικά και θα γεμίζουν με το ρωσικό εμβόλιο Covid.
Μεροληψία στα δεδομένα επισήμανσης
Η μεροληψία στα δεδομένα προπόνησης είναι ένα θέμα που εμφανίζεται συνεχώς. Η μεροληψία δεδομένων μπορεί να προκληθεί κατά τη διαδικασία επισήμανσης ή από σχολιαστές. Η μεροληψία δεδομένων μπορεί να προκύψει όταν χρησιμοποιείται μια αρκετά μεγάλη ετερογενής ομάδα σχολιαστών ή όταν απαιτείται ένα συγκεκριμένο πλαίσιο για την επισήμανση.
Μείωση της προκατάληψης είναι δυνατό όταν έχετε σχολιαστές από όλο τον κόσμο ή σχολιαστές για συγκεκριμένη περιοχή που εκτελούν τις εργασίες. Εάν χρησιμοποιείτε σύνολα δεδομένων από όλο τον κόσμο, υπάρχει μεγάλη πιθανότητα οι σχολιαστές να κάνουν λάθη στην επισήμανση.
Για παράδειγμα, εάν εργάζεστε με διάφορες κουζίνες από όλο τον κόσμο, ένας σχολιαστής στο Ηνωμένο Βασίλειο μπορεί να μην είναι εξοικειωμένος με τις διατροφικές προτιμήσεις των Ασιατών. Το σύνολο δεδομένων που θα προκύψει θα έχει μια προκατάληψη υπέρ των Άγγλων.
Πώς να αποφύγετε σφάλματα δεδομένων εκπαίδευσης AI;
Ο καλύτερος τρόπος για να αποφευχθούν σφάλματα δεδομένων εκπαίδευσης είναι η εφαρμογή αυστηρών ελέγχων ποιοτικού ελέγχου σε κάθε στάδιο της διαδικασίας επισήμανσης.
Μπορείτε να αποφύγετε επισήμανση δεδομένων λάθη παρέχοντας σαφείς και ακριβείς οδηγίες στους σχολιαστές. Μπορεί να εξασφαλίσει ομοιομορφία και ακρίβεια του συνόλου δεδομένων.
Για να αποφύγετε ανισορροπίες στα σύνολα δεδομένων, προμηθευτείτε πρόσφατα, ενημερωμένα και αντιπροσωπευτικά σύνολα δεδομένων. Βεβαιωθείτε ότι τα σύνολα δεδομένων είναι νέα και αχρησιμοποίητα στο παρελθόν εκπαίδευση και δοκιμές ML μοντέλα.
Ένα ισχυρό έργο τεχνητής νοημοσύνης ευδοκιμεί σε φρέσκα, αμερόληπτα και αξιόπιστα δεδομένα εκπαίδευσης για την καλύτερη απόδοση του. Είναι σημαντικό να γίνονται διάφοροι ποιοτικοί έλεγχοι και μέτρα σε κάθε στάδιο επισήμανσης και δοκιμής. Προπονητικά λάθη μπορεί να γίνει σημαντικό ζήτημα εάν δεν εντοπιστούν και δεν διορθωθούν πριν επηρεάσουν το αποτέλεσμα του έργου.
Ο καλύτερος τρόπος για να διασφαλίσετε ποιοτικά σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης AI για το έργο σας που βασίζεται σε ML είναι να προσλάβετε μια διαφορετική ομάδα σχολιαστών που έχουν τα απαιτούμενα πεδίο γνώσης και εμπειρία για το έργο.
Μπορείτε να επιτύχετε γρήγορη επιτυχία με την ομάδα έμπειρων σχολιαστών στο Σάιπ που παρέχουν έξυπνες υπηρεσίες επισήμανσης και σχολιασμού σε διάφορα έργα που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη. Καλέστε μας και εξασφαλίστε ποιότητα και απόδοση στα έργα τεχνητής νοημοσύνης σας.
