Като разработване на софтуер, който работи върху код, разработването работи изкуствен интелект и моделите за машинно обучение изискват висококачествени данни. Моделите изискват точно етикетирани и анотирани данни на множество етапи от производството, тъй като алгоритъмът трябва непрекъснато да се обучава, за да изпълнява задачи.
Но качествени данни трудно се намират. Понякога наборите от данни могат да бъдат пълни с грешки, които могат да повлияят на резултата от проекта. Наука за данните експертите биха били първите, които ще ви кажат, че прекарват повече време в почистване и пречистване на данните, отколкото в оценяването и анализирането им.
Защо изобщо има грешки в набора от данни?
Защо е важно да имаме точни набори от данни за обучение?
Какви са видовете Грешки в данните за обучение на AI? И как да ги избегнем?
Да започнем с малко статистика.
Група изследователи от лабораторията за компютърни науки и изкуствен интелект на Масачузетския технологичен институт проучиха десет големи набора от данни, които бяха цитирани повече от 100,000 XNUMX пъти. Изследователите установиха, че средният процент грешки е приблизително 3.4% във всички анализирани набори от данни. Установено е също, че наборите от данни страдат от различни видове грешки, като неправилно етикетиране на изображения, аудио и текстови настроения.
Защо изобщо има грешки в набора от данни?
Например, представете си да помолите вашия офис асистент да събере пълни подробности за всички ваши фирми за местоположение и да ги въведе ръчно в електронна таблица. В един или друг момент ще възникне грешка. Адресът може да се обърка, да възникне дублиране или несъответствие на данните.
Грешки в данните също могат да възникнат, ако се събират от сензори поради повреда на оборудването, влошаване на сензора или ремонт.
Защо е важно да имаме точни набори от данни за обучение?
Всички алгоритми за машинно обучение се учат от предоставените от вас данни. Етикетираните и анотирани данни помагат на моделите да намерят връзки, да разберат концепции, да вземат решения и да оценят тяхното представяне. От съществено значение е да обучите своя модел за машинно обучение на набори от данни без грешки, без да се притеснявате за разходи свързани или времето, необходимо за обучение. Както в дългосрочен план, времето, което отделяте за получаване на качествени данни, ще подобри резултата от вашите AI проекти.
Обучението на вашите модели на точни данни ще позволи на вашите модели да правят точни прогнози и да увеличат производителност на модела. Качеството, количеството и използваните алгоритми определят успеха на вашия AI проект.
Какви са видовете грешки в данните за обучение на AI?
Грешки при етикетиране, ненадеждни данни, небалансирани данни, отклонение на данните
Ще разгледаме четирите най-често срещани грешки в данните за обучение и начините да ги избегнем.
Грешки при етикетиране
Грешките в етикетирането са сред най-често срещаните често срещани грешки намерени в данните за обучение. Ако на модела данни от теста има неправилно етикетирани набори от данни, полученото решение няма да бъде полезно. Учените по данни не биха направили точни или смислени заключения относно производителността или качеството на модела.
Грешките в етикетирането идват под различни форми. Използваме прост пример, за да доразвием идеята. Ако анотаторите на данни имат проста задача да начертаят ограничителни полета около всяка котка в изображенията, вероятно може да възникнат следните типове грешки при етикетирането.
- Неточно пасване: Прекомерно монтиране на модела се случва, когато ограничителните полета не са начертани толкова близо до обекта (котка), оставяйки няколко празнини около предвиденото нещо.
- Липсващи етикети: В този случай анотаторът може да пропусне етикетирането на котка в изображенията.
- Неправилно тълкуване на инструкциите: Инструкциите, предоставени на анотаторите, не са ясни. Вместо да поставят една ограничителна кутия около всяка котка в изображенията, анотаторите поставят една ограничителна кутия, обхващаща всички котки.
- Боравене с оклузия: Вместо да постави ограничителна кутия около видимата част на котката, анотаторът поставя ограничителни кутии около очакваната форма на частично видима котка.
Неструктурирани и ненадеждни данни
Обхватът на един ML проект зависи от типа набор от данни, върху който се обучава. Бизнесът трябва да използва ресурсите си, за да придобие набори от данни, които са актуализирани, надеждни и представителни за необходимия резултат.
Когато обучавате модела на данни, които не са актуализирани, това може да причини дългосрочни ограничения в приложението. Ако обучите моделите си на нестабилни и неизползваеми данни, това ще отрази полезността на AI модела.
Небалансирани данни
Всеки дисбаланс на данните може да причини отклонения в производителността на вашия модел. Когато се изграждат високопроизводителни или сложни модели, съставът на данните за обучение трябва да бъде внимателно обмислен. Дисбалансът на данните може да бъде два вида:
- Класов дисбаланс: Класовият дисбаланс възниква, когато данни за обучение има силно дисбалансирано класово разпределение. С други думи, няма представителен набор от данни. Когато има класови дисбаланси в наборите от данни, това може да причини много проблеми при изграждане с приложения от реалния свят.
Например, ако алгоритъмът се обучава да разпознава котки, данните за обучение съдържат само изображения на котки по стените. Тогава моделът ще се представи добре при идентифициране на котки по стени, но ще се справи зле при различни условия. - Актуалност на данните: Нито един модел не е напълно актуален. Всички модели претърпяват дегенерация, като реалния свят средата непрекъснато се трансформира. Ако моделът не се актуализира редовно спрямо тези промени в околната среда, неговата полезност и стойност вероятно ще намалят.
Например, доскоро бегло търсене на думата Спутник можеше да изведе резултати за руската ракета-носител. Резултатите от търсенето след пандемия обаче биха били напълно различни и пълни с руската ваксина срещу Covid.
Пристрастия в данните за етикетиране
Пристрастията в данните за обучението са тема, която продължава да се появява от време на време. Изкривяване на данните може да бъде предизвикано по време на процеса на етикетиране или от анотатори. Изкривяване на данните може да възникне при използване на значителен хетерогенен екип от анотатори или когато е необходим специфичен контекст за етикетиране.
Намаляване на пристрастията е възможно, когато имате анотатори от цял свят или специфични за региона анотатори, които изпълняват задачите. Ако използвате набори от данни от цял свят, има голяма вероятност анотаторите да направят грешки при етикетирането.
Например, ако работите с различни кухни от цял свят, един анотатор в Обединеното кралство може да не е запознат с хранителните предпочитания на азиатците. Полученият набор от данни ще има пристрастие в полза на англичаните.
Как да избегнем грешки в данните за обучение на AI?
Най-добрият начин да избегнете грешки в данните за обучение е да приложите стриктни проверки за контрол на качеството на всеки етап от процеса на етикетиране.
Можете да избегнете етикетиране на данни грешки чрез предоставяне на ясни и точни инструкции на анотаторите. Той може да осигури еднаквост и точност на набора от данни.
За да избегнете дисбаланси в наборите от данни, осигурете скорошни, актуализирани и представителни набори от данни. Уверете се, че наборите от данни са нови и неизползвани преди обучение и тестване ML модели.
Мощен AI проект процъфтява на свежи, безпристрастни и надеждни данни за обучение, за да се представи по най-добрия начин. От решаващо значение е да се въведат различни проверки и мерки за качество на всеки етап на етикетиране и тестване. Грешки в обучението могат да се превърнат в значителен проблем, ако не бъдат идентифицирани и отстранени, преди да повлияят на резултата от проекта.
Най-добрият начин да осигурите качествени набори от данни за обучение на AI за вашия базиран на ML проект е да наемете разнообразна група анотатори, които имат необходимите домейн знания и опит за проекта.
Можете да постигнете бърз успех с екипа от опитни анотатори на Сайп които предоставят интелигентни услуги за етикетиране и анотиране на различни проекти, базирани на AI. Обадете ни се и осигурете качество и производителност във вашите AI проекти.
