Stejně jako vývoj softwaru, který pracuje na kódu, vývoj funguje umělá inteligence a modely strojového učení vyžadují vysoce kvalitní data. Modely vyžadují přesně označená a anotovaná data v různých fázích výroby, protože algoritmus musí být neustále trénován, aby mohl provádět úkoly.
Kvalitní data je ale těžké sehnat. Někdy mohou být datové sady naplněny chybami, které by mohly ovlivnit výsledek projektu. Datová věda odborníci by vám jako první řekli, že tráví více času čištěním a drhnutím dat než jejich vyhodnocováním a analýzou.
Proč se v datové sadě vyskytují chyby?
Proč je důležité mít přesné tréninkové datové sady?
Jaké jsou typy Chyby cvičných dat AI? A jak se jim vyhnout?
Začněme s nějakou statistikou.
Skupina výzkumníků z MIT Computer Science and Artificial Intelligence Lab zkoumala deset velkých souborů dat, které byly citovány více než 100,000 XNUMXkrát. Výzkumníci zjistili, že průměrná chybovost byla přibližně 3.4 % napříč všemi analyzovanými datovými soubory. Bylo také zjištěno, že datové soubory trpěly různými typy chyb, jako je špatné označení obrázků, zvuku a textových nálad.
Proč se v datové sadě vyskytují chyby?
Když se pokusíte analyzovat, proč jsou v trénovací datové sadě chyby, může vás to vést ke zdroji dat. Datové vstupy generované lidmi pravděpodobně trpí chybami.
Představte si například, že požádáte svého asistenta v kanceláři, aby shromáždil úplné podrobnosti o všech vašich firmách a ručně je zadal do tabulky. V jednom nebo druhém bodě dojde k chybě. Adresa se může pokazit, může dojít k duplikaci nebo k neshodě dat.
K chybám v datech může také dojít, pokud jsou shromážděna senzory z důvodu poruchy zařízení, poškození senzoru nebo opravy.
Proč je důležité mít přesné tréninkové datové sady?
Všechny algoritmy strojového učení se učí z dat, která poskytnete. Označená a anotovaná data pomáhají modelům najít vztahy, porozumět konceptům, rozhodovat se a hodnotit jejich výkon. Je nezbytné trénovat svůj model strojového učení na bezchybných souborech dat, aniž byste se museli obávat náklady související nebo čas potřebný k výcviku. Stejně jako v dlouhodobém horizontu čas, který strávíte získáváním kvalitních dat, zlepší výsledky vašich projektů AI.
Školení vašich modelů na přesných datech umožní vašim modelům vytvářet přesné předpovědi a posilovat výkon modelu. Kvalita, kvantita a použité algoritmy určují úspěch vašeho projektu AI.
Jaké jsou typy chyb cvičných dat AI?
Chyby označování, nespolehlivá data, nevyvážená data, zkreslení dat
Podíváme se na čtyři nejčastější chyby trénovacích dat a způsoby, jak se jim vyhnout.
Chyby v označování
Chyby v označení patří k těm nejčastějším časté chyby najdete v tréninkových datech. Pokud je model testovací data má chybně označené datové sady, nebude výsledné řešení užitečné. Datoví vědci by nevyvodili přesné nebo smysluplné závěry o výkonu nebo kvalitě modelu.
Chyby v označení mají různé podoby. Abychom to podpořili, používáme jednoduchý příklad. Pokud mají anotátoři dat jednoduchý úkol nakreslit ohraničující rámečky kolem každé kočky na obrázcích, pravděpodobně se vyskytnou následující typy chyb v označování.
- Nepřesné přizpůsobení: Přesazení modelu se stane, když ohraničující rámečky nejsou nakresleny tak blízko k objektu (kočce), takže kolem zamýšlené věci zůstává několik mezer.
- Chybějící štítky: V tomto případě může anotátor na obrázcích přehlédnout označení kočky.
- Nesprávný výklad návodu: Pokyny poskytnuté anotátorům nejsou jasné. Namísto umístění jednoho ohraničujícího rámečku kolem každé kočky na obrázcích anotátoři umístí jeden ohraničující rámeček, který zahrnuje všechny kočky.
- Manipulace s okluzí: Namísto umístění ohraničujícího rámečku kolem viditelné části kočky umístí anotátor ohraničující rámečky kolem očekávaného tvaru částečně viditelné kočky.
Nestrukturovaná a nespolehlivá data
Rozsah projektu ML závisí na typu datové sady, na které je trénován. Podniky by měly využít své zdroje k získání datových sad, které jsou aktualizované, spolehlivé a reprezentativní pro požadovaný výsledek.
Když model trénujete na datech, která se neaktualizují, může to způsobit dlouhodobá omezení v aplikaci. Pokud své modely trénujete na nestabilních a nepoužitelných datech, bude to odrážet užitečnost modelu AI.
Nevyvážená data
Jakákoli nevyváženost dat by mohla způsobit zkreslení výkonu vašeho modelu. Při sestavování vysoce výkonných nebo složitých modelů je třeba pečlivě zvážit složení tréninkových dat. Nerovnováha dat může být dvou typů:
- Nerovnováha třídy: Třídní nerovnováha nastává, když tréninková data má vysoce nevyvážené rozdělení tříd. Jinými slovy, neexistuje žádný reprezentativní soubor dat. Pokud v datových sadách existuje nerovnováha tříd, může to způsobit mnoho problémů při vytváření aplikací v reálném světě.
Pokud je například algoritmus trénován tak, aby rozpoznával kočky, trénovací data obsahují pouze obrázky koček na stěnách. Potom bude model fungovat dobře při identifikaci koček na stěnách, ale za jiných podmínek bude fungovat špatně. - Aktuálnost dat: Žádný model není zcela aktuální. Všechny modely procházejí degenerací, protože reálný svět prostředí se neustále mění. Pokud model není pravidelně aktualizován o těchto změnách prostředí, jeho užitečnost a hodnota se pravděpodobně sníží.
Například donedávna při zběžném hledání výrazu Sputnik mohly vzniknout výsledky o ruské nosné raketě. Výsledky vyhledávání po pandemii by však byly úplně jiné a byly by vyplněny ruskou vakcínou proti Covidu.
Předpojatost při označování dat
Předpojatost v trénovacích datech je téma, které se tu a tam objevuje. Zkreslení dat může být vyvoláno během procesu označování nebo anotátory. Zkreslení dat může nastat při použití velkého heterogenního týmu anotátorů nebo když je pro označování vyžadován specifický kontext.
Snížení zaujatosti je možné, když máte anotátory z celého světa nebo anotátory specifické pro region, kteří provádějí úkoly. Pokud používáte datové sady z celého světa, existuje vysoká pravděpodobnost, že anotátoři dělají chyby při označování.
Pokud například pracujete s různými kuchyněmi z celého světa, anotátor ve Spojeném království nemusí být obeznámen s potravinovými preferencemi Asiatů. Výsledný datový soubor by byl zaujatý ve prospěch Angličanů.
Jak se vyhnout chybám v datech školení AI?
Nejlepším způsobem, jak se vyhnout chybám v trénovacích datech, je zavést přísné kontroly kvality v každé fázi procesu označování.
Můžete se vyhnout označení dat chyby poskytováním jasných a přesných pokynů anotátorům. Může zajistit jednotnost a přesnost datové sady.
Chcete-li se vyhnout nerovnováze v souborech dat, pořiďte si nejnovější, aktualizované a reprezentativní soubory dat. Ujistěte se, že datové sady jsou nové a nepoužité školení a testování ML modely.
Výkonný projekt umělé inteligence prosperuje z čerstvých, nezaujatých a spolehlivých školicích dat, aby mohl fungovat co nejlépe. Je zásadní zavést různé kontroly kvality a opatření v každé fázi označování a testování. Chyby při výcviku se mohou stát významným problémem, pokud nejsou identifikovány a napraveny dříve, než ovlivní výsledek projektu.
Nejlepším způsobem, jak zajistit kvalitní datové sady pro školení AI pro váš projekt založený na ML, je najmout různorodou skupinu anotátorů, kteří mají znalost domény a zkušenosti s projektem.
S týmem zkušených anotátorů můžete dosáhnout rychlého úspěchu Saip kteří poskytují služby inteligentního označování a anotací pro různé projekty založené na umělé inteligenci. Zavolejte nám a zajistěte kvalitu a výkon ve svých projektech AI.
