Kuten ohjelmistokehitys, joka toimii koodilla, kehitystyö tekoäly ja koneoppimismallit vaativat korkealaatuista dataa. Mallit vaativat tarkasti merkittyjä ja huomautettuja tietoja useissa tuotannon vaiheissa, koska algoritmia on jatkuvasti koulutettava tehtävien suorittamiseen.
Laadukasta dataa on kuitenkin vaikea saada. Joskus tietojoukot voivat olla täynnä virheitä, jotka voivat vaikuttaa projektin lopputulokseen. Tietotiede Asiantuntijat kertoisivat ensimmäisenä, että he käyttävät enemmän aikaa tietojen puhdistamiseen ja puhdistamiseen kuin niiden arvioimiseen ja analysointiin.
Miksi tietojoukossa ylipäätään on virheitä?
Miksi tarkat harjoitustietojoukot ovat välttämättömiä?
Mitkä ovat tyypit AI-harjoitteludatavirheet? Ja kuinka välttää niitä?
Aloitetaan muutamalla tilastolla.
MIT:n tietojenkäsittelytieteen ja tekoälylaboratorion tutkijaryhmä tarkasteli kymmentä suurta tietojoukkoa, joihin on viitattu yli 100,000 XNUMX kertaa. Tutkijat havaitsivat, että keskimääräinen virheprosentti oli noin 3.4 % kaikista analysoiduista aineistoista. Todettiin myös, että tietojoukot kärsivät erilaisista tyypin virheitä, kuten kuvien, äänen ja tekstin tunteiden merkitseminen väärin.
Miksi tietojoukossa ylipäätään on virheitä?
Kun yrität analysoida, miksi harjoitustietojoukossa on virheitä, se voi johtaa tietolähteeseen. Ihmisten tuottamat tiedot kärsivät todennäköisesti virheistä.
Kuvittele esimerkiksi, että pyydät toimistoassistenttiasi keräämään täydelliset tiedot kaikista sijaintiyrityksistäsi ja syöttämään ne manuaalisesti laskentataulukkoon. Jossain vaiheessa tapahtuu virhe. Osoite voi mennä pieleen, päällekkäisyyksiä tai tietojen yhteensopimattomuutta.
Virheitä tiedoissa voi tapahtua myös, jos anturit keräävät ne laitevian, anturin huonontumisen tai korjauksen vuoksi.
Miksi tarkat harjoitustietojoukot ovat välttämättömiä?
Kaikki koneoppimisalgoritmit oppivat antamistasi tiedoista. Merkitty ja huomautettu data auttaa malleja löytämään suhteita, ymmärtämään käsitteitä, tekemään päätöksiä ja arvioimaan niiden suorituskykyä. On välttämätöntä kouluttaa koneoppimismallisi virheettömälle tietojoukolle huolehtimatta siitä kustannukset koulutukseen tarvittava aika. Kuten pitkällä aikavälillä, aika, jonka käytät laadukkaan tiedon hankkimiseen, parantaa tekoälyprojektiesi tuloksia.
Kun koulutat mallejasi tarkan datan käyttöön, mallisi voivat tehdä tarkkoja ennusteita ja tehostaa mallin suorituskyky. Käytetty laatu, määrä ja algoritmit määräävät tekoälyprojektisi onnistumisen.
Millaisia tekoälyn harjoitusdatavirheet ovat?
Merkintävirheet, epäluotettavat tiedot, epätasapainoiset tiedot, tietopoikkeama
Tarkastellaan neljää yleisintä harjoitustietojen virhettä ja tapoja välttää ne.
Merkintävirheet
Merkintävirheet ovat yksi suurimmista yleiset virheet löytyy harjoitustiedoista. Jos malli on testitiedot on väärin merkityt tietojoukot, tuloksena oleva ratkaisu ei ole hyödyllinen. Tietotutkijat eivät tekisi tarkkoja tai mielekkäitä johtopäätöksiä mallin suorituskyvystä tai laadusta.
Merkintävirheitä on eri muodoissa. Käytämme yksinkertaista esimerkkiä asian edistämiseksi. Jos datan kirjoittajilla on yksinkertainen tehtävä piirtää rajoituslaatikot kuvien jokaisen kissan ympärille, seuraavan tyyppisiä merkintävirheitä saattaa ilmetä.
- Epätarkka sovitus: Mallin ylisovitus tapahtuu, kun rajoituslaatikoita ei ole vedetty niin lähelle kohdetta (kissaa), jolloin aiotun asian ympärille jää useita aukkoja.
- Puuttuvat etiketit: Tässä tapauksessa annotaattori saattaa jättää huomioimatta kuvien kissan.
- Ohjeen väärintulkinta: Annotaattoreille annetut ohjeet eivät ole selkeitä. Sen sijaan, että annotaattorit sijoittaisivat yhden rajoituslaatikon kunkin kuvien kissan ympärille, ne sijoittavat yhden rajoituslaatikon, joka kattaa kaikki kissat.
- Okkluusiokäsittely: Sen sijaan, että annotaattori asettaisi rajoituslaatikon kissan näkyvän osan ympärille, se sijoittaa rajoituslaatikot osittain näkyvän kissan odotetun muodon ympärille.
Strukturoimaton ja epäluotettava data
ML-projektin laajuus riippuu tietojoukon tyypistä, johon se on koulutettu. Yritysten tulee käyttää resurssejaan hankkiakseen tietojoukkoja, jotka ovat päivitettyjä, luotettavia ja edustavat tarvittavaa tulosta.
Kun harjoittelet mallia päivittymättömille tiedoille, se voi aiheuttaa pitkäaikaisia rajoituksia sovelluksessa. Jos koulutat mallejasi epävakaiden ja käyttökelvottomien tietojen perusteella, se heijastaa tekoälymallin hyödyllisyyttä.
Epätasapainoinen data
Mikä tahansa tietojen epätasapaino voi aiheuttaa harhaa mallisi suorituskyvyssä. Kun rakennetaan korkean suorituskyvyn tai monimutkaisia malleja, koulutusdatan koostumus tulee harkita huolellisesti. Tietojen epätasapaino voi olla kahden tyyppistä:
- Luokan epätasapaino: Luokkaepätasapaino ilmenee, kun harjoitustiedot on erittäin epätasapainoinen luokkajakaumat. Toisin sanoen edustavaa tietojoukkoa ei ole. Kun tietojoukoissa on luokkaepätasapainoa, se voi aiheuttaa monia ongelmia, kun rakennetaan tosielämän sovelluksilla.
Jos algoritmia esimerkiksi opetetaan tunnistamaan kissoja, koulutustiedoissa on vain kuvia kissoista seinillä. Silloin malli toimii hyvin, kun se tunnistaa kissoja seinillä, mutta pärjää huonosti erilaisissa olosuhteissa. - Tietojen äskettäisyys: Mikään malli ei ole täysin ajan tasalla. Kaikki mallit läpikäyvät rappeutumisen, kuten reaalimaailman ympäristö muuttuu jatkuvasti. Jos mallia ei päivitetä säännöllisesti näiden ympäristömuutosten suhteen, sen hyödyllisyys ja arvo todennäköisesti heikkenevät.
Esimerkiksi vielä viime aikoihin asti pintapuolinen haku termillä Sputnik olisi voinut saada aikaan tuloksia venäläisestä kantajaraketista. Pandemian jälkeiset hakutulokset olisivat kuitenkin täysin erilaisia ja täynnä venäläistä Covid-rokottetta.
Bias merkintätiedoissa
Harjoitustietojen harha on aihe, joka nousee esiin silloin tällöin. Merkintäprosessin aikana tai annotaattorit voivat aiheuttaa tietojen harhaa. Tietojen harhaa voi esiintyä käytettäessä huomattavaa heterogeenista annotaattoriryhmää tai kun merkitsemiseen tarvitaan tietty konteksti.
Vähentää ennakkoluuloja on mahdollista, kun sinulla on annotaattoreita ympäri maailmaa tai aluekohtaiset annotaattorit suorittavat tehtävät. Jos käytät tietojoukkoja eri puolilta maailmaa, on suuri mahdollisuus, että annotaattorit tekevät virheitä merkitsemisessä.
Jos esimerkiksi työskentelet eri keittiöiden parissa eri puolilta maailmaa, brittiläinen kirjoittaja ei välttämättä tunne aasialaisten ruokatottumuksia. Tuloksena oleva tietojoukko suosii englantia.
Kuinka välttää tekoälykoulutuksen tietovirheet?
Paras tapa välttää koulutusdatavirheet on toteuttaa tiukat laadunvalvontatarkastukset merkintäprosessin jokaisessa vaiheessa.
Voit välttää tietojen merkitseminen virheet antamalla selkeitä ja tarkkoja ohjeita annotaattoreille. Se voi varmistaa tietojoukon yhdenmukaisuuden ja tarkkuuden.
Vältä tietojoukkojen epätasapaino hankkimalla uusimmat, päivitetyt ja edustavat tietojoukot. Varmista, että tietojoukot ovat uusia ja käyttämättömiä aiemmin koulutusta ja testausta ML mallit.
Tehokas tekoälyprojekti kukoistaa tuoreella, puolueettomalla ja luotettavalla harjoitustiedolla suoriutuakseen parhaimmillaan. On ratkaisevan tärkeää tehdä erilaisia laaduntarkastuksia ja -toimenpiteitä jokaisessa merkintä- ja testausvaiheessa. Harjoitteluvirheet voi tulla merkittävä ongelma, jos niitä ei tunnisteta ja korjata ennen kuin ne vaikuttavat hankkeen tulokseen.
Paras tapa varmistaa laadukkaat tekoälyn harjoitustietojoukot ML-pohjaiseen projektiisi on palkata monipuolinen joukko kommentaattoreita, joilla on tarvittavat verkkoalueen tietämys ja kokemusta projektista.
Voit saavuttaa nopeaa menestystä kokeneiden kommentaattorien tiimillä osoitteessa Shaip jotka tarjoavat älykkäitä merkintä- ja huomautuspalveluita erilaisiin tekoälyyn perustuviin projekteihin. Soita meille ja varmista tekoälyprojektiesi laatu ja suorituskyky.
