Data Latihan AI

Cara Mengenal pasti dan membetulkan ralat data Latihan AI

Seperti pembangunan perisian yang berfungsi pada kod, membangunkan berfungsi kecerdasan buatan dan model pembelajaran mesin memerlukan data berkualiti tinggi. Model tersebut memerlukan data yang dilabel dan diberi anotasi dengan tepat pada pelbagai peringkat pengeluaran kerana algoritma perlu dilatih secara berterusan untuk melaksanakan tugas.

Tetapi, data yang berkualiti sukar diperolehi. Kadangkala, set data boleh diisi dengan ralat yang boleh memberi kesan kepada hasil projek. Sains data pakar akan menjadi orang pertama yang memberitahu anda bahawa mereka menghabiskan lebih banyak masa membersihkan dan menyental data daripada menilai dan menganalisisnya.

Mengapakah ralat hadir dalam set data pada mulanya?

Mengapakah penting untuk mempunyai set data latihan yang tepat?

Apakah jenisnya Ralat data latihan AI? Dan, bagaimana untuk mengelakkan mereka?

Mari kita mulakan dengan beberapa statistik.

Sekumpulan penyelidik di Makmal Sains Komputer dan Kecerdasan Buatan MIT meneliti sepuluh set data besar yang telah disebut lebih daripada 100,000 kali. Para penyelidik mendapati bahawa kadar ralat purata adalah lebih kurang 3.4% merentas semua set data yang dianalisis. Ia juga didapati bahawa set data mengalami pelbagai jenis kesalahan, seperti salah label pada imej, audio dan sentimen teks.

Mengapakah ralat hadir dalam set data pada mulanya?

Ralat Data Latihan Ai Apabila anda cuba menganalisis sebab terdapat ralat dalam set data latihan, ini boleh membawa anda ke sumber data. Input data yang dijana oleh manusia berkemungkinan mengalami ralat.

Contohnya, bayangkan meminta pembantu pejabat anda mengumpulkan butiran lengkap tentang semua perniagaan lokasi anda dan memasukkannya secara manual ke dalam hamparan. Pada satu ketika atau yang lain, ralat akan berlaku. Alamat boleh menjadi salah, pertindihan mungkin berlaku atau ketidakpadanan data boleh berlaku.

Ralat dalam data juga boleh berlaku jika dikumpulkan oleh penderia kerana kegagalan peralatan, kemerosotan penderia atau pembaikan.

Mengapakah penting untuk mempunyai set data latihan yang tepat?

Semua algoritma pembelajaran mesin belajar daripada data yang anda berikan. Data berlabel dan beranotasi membantu model mencari hubungan, memahami konsep, membuat keputusan dan menilai prestasi mereka. Adalah penting untuk melatih model pembelajaran Mesin anda pada set data tanpa ralat tanpa perlu risau tentangnya kos berkaitan atau masa yang diperlukan untuk latihan. Seperti dalam jangka panjang, masa yang anda luangkan untuk memperoleh data berkualiti akan meningkatkan hasil projek AI anda.

Melatih model anda tentang data yang tepat akan membolehkan model anda membuat ramalan dan rangsangan yang tepat prestasi model. Kualiti, kuantiti dan algoritma yang digunakan menentukan kejayaan projek AI anda.

Mari bincangkan keperluan Data Latihan AI anda hari ini.

Apakah jenis ralat data latihan AI?

Ralat Data Latihan Ai

Ralat Pelabelan, Data Tidak Boleh Dipercayai, Data Tidak Seimbang, Bias Data

Kami akan melihat empat ralat data latihan yang paling biasa dan cara untuk mengelakkannya.

Ralat Pelabelan

Ralat pelabelan adalah antara yang paling banyak kesalahan biasa terdapat dalam data latihan. Jika model itu data ujian mempunyai set data yang salah label, penyelesaian yang terhasil tidak akan membantu. Saintis data tidak akan membuat kesimpulan yang tepat atau bermakna tentang prestasi atau kualiti model.

Ralat pelabelan datang dalam pelbagai bentuk. Kami menggunakan contoh mudah untuk meneruskan perkara itu. Jika pencatat data mempunyai tugas mudah untuk melukis kotak sempadan di sekeliling setiap kucing dalam imej, jenis ralat pelabelan berikut mungkin berlaku.

  • Kesesuaian Tidak Tepat: Pemasangan model yang berlebihan berlaku apabila kotak sempadan tidak dilukis sedekat objek (kucing), meninggalkan beberapa jurang di sekeliling perkara yang dimaksudkan.
  • Label Tiada: Dalam kes ini, anotasi mungkin terlepas melabelkan kucing dalam imej.
  • Salah tafsir arahan: Arahan yang diberikan kepada annotator tidak jelas. Daripada meletakkan satu kotak pembatas di sekeliling setiap kucing dalam imej, juru anotasi meletakkan satu kotak pembatas merangkumi semua kucing.
  • Pengendalian Oklusi: Daripada meletakkan kotak pembatas di sekeliling bahagian kucing yang boleh dilihat, pengulas meletakkan kotak pembatas di sekeliling bentuk yang dijangkakan bagi kucing yang sebahagiannya kelihatan.

Data tidak berstruktur dan tidak boleh dipercayai

Skop projek ML bergantung pada jenis set data ia dilatih. Perniagaan harus menggunakan sumber mereka untuk memperoleh set data yang dikemas kini, boleh dipercayai dan mewakili hasil yang diperlukan.

Apabila anda melatih model pada data yang tidak dikemas kini, ia boleh menyebabkan pengehadan jangka panjang dalam aplikasi. Jika anda melatih model anda tentang data yang tidak stabil dan tidak boleh digunakan, ia akan mencerminkan kegunaan model AI.

Data Tidak Seimbang

Sebarang ketidakseimbangan data boleh menyebabkan berat sebelah dalam prestasi model anda. Apabila membina model berprestasi tinggi atau kompleks, komposisi data latihan harus dipertimbangkan dengan teliti. Ketidakseimbangan data boleh terdiri daripada dua jenis:

  • Ketidakseimbangan Kelas: Ketidakseimbangan kelas berlaku apabila data latihan mempunyai pengagihan kelas yang sangat tidak seimbang. Dalam erti kata lain, tiada set data perwakilan. Apabila terdapat ketidakseimbangan kelas dalam set data, ia boleh menyebabkan banyak isu apabila membina dengan aplikasi dunia sebenar.
    Sebagai contoh, jika algoritma sedang dilatih untuk mengenali kucing, data latihan hanya mempunyai imej kucing di dinding. Kemudian model akan berprestasi baik apabila mengenal pasti kucing di dinding tetapi akan berfungsi dengan baik dalam keadaan berbeza.
  • Keterkinian Data: Tiada model yang terkini sepenuhnya. Semua model mengalami degenerasi, sebagai dunia sebenar persekitaran sentiasa berubah. Jika model tidak dikemas kini secara kerap tentang perubahan persekitaran ini, kegunaan dan nilainya berkemungkinan berkurangan.
    Sebagai contoh, sehingga baru-baru ini, carian sepintas lalu untuk istilah Sputnik mungkin menimbulkan hasil tentang roket pembawa Rusia. Walau bagaimanapun, hasil carian selepas wabak akan berbeza sepenuhnya dan diisi dengan vaksin Covid Rusia.

Bias dalam Pelabelan Data

Bias dalam data latihan ialah topik yang terus timbul dari semasa ke semasa. Bias data boleh didorong semasa proses pelabelan atau oleh anotasi. Kecondongan data boleh berlaku apabila menggunakan pasukan anotasi heterogen yang besar atau apabila konteks tertentu diperlukan untuk pelabelan.

Mengurangkan berat sebelah adalah mungkin apabila anda mempunyai anotasi dari seluruh dunia atau anotasi khusus wilayah melaksanakan tugas. Jika anda menggunakan set data dari seluruh dunia, terdapat kemungkinan besar penganotasi membuat kesilapan dalam pelabelan.

Sebagai contoh, jika anda bekerja dengan pelbagai masakan dari seluruh dunia, anotasi di UK mungkin tidak biasa dengan pilihan makanan orang Asia. Dataset yang terhasil akan mempunyai berat sebelah memihak kepada bahasa Inggeris.

Bagaimana untuk Mengelakkan Ralat Data Latihan AI?

Cara terbaik untuk mengelakkan ralat data latihan adalah dengan melaksanakan semakan kawalan kualiti yang ketat pada setiap peringkat proses pelabelan.

Anda boleh mengelakkan pelabelan data kesilapan dengan memberikan arahan yang jelas dan tepat kepada anotasi. Ia boleh memastikan keseragaman dan ketepatan set data.

Untuk mengelakkan ketidakseimbangan dalam set data, dapatkan set data terkini, dikemas kini dan mewakili. Pastikan set data adalah baharu dan tidak digunakan sebelum ini latihan dan ujian model ML.

Projek AI yang berkuasa berkembang pesat dengan data latihan yang segar, tidak berat sebelah dan boleh dipercayai untuk menunjukkan prestasi terbaik. Adalah penting untuk meletakkan pelbagai semakan dan langkah kualiti pada setiap peringkat pelabelan dan ujian. Kesilapan latihan boleh menjadi isu penting jika ia tidak dikenal pasti dan diperbetulkan sebelum memberi kesan kepada hasil projek.

Cara terbaik untuk memastikan set data latihan AI berkualiti untuk projek berasaskan ML anda adalah dengan mengupah kumpulan anotasi yang pelbagai yang mempunyai keperluan pengetahuan domain dan pengalaman untuk projek tersebut.

Anda boleh mencapai kejayaan pantas dengan pasukan anotasi berpengalaman di Saip yang menyediakan perkhidmatan pelabelan dan anotasi pintar kepada pelbagai projek berasaskan AI. Hubungi kami dan pastikan kualiti dan prestasi dalam projek AI anda.

Kongsi sosial