Som mjukvaruutveckling som fungerar på en kod, utvecklande som fungerar artificiell intelligens och maskininlärningsmodeller kräver data av hög kvalitet. Modellerna kräver noggrant märkta och kommenterade data i flera produktionsstadier eftersom algoritmen kontinuerligt måste tränas för att utföra uppgifter.
Men kvalitetsdata är svårt att få tag på. Ibland kan datamängderna vara fyllda med fel som kan påverka projektets resultat. Datavetenskap experter skulle vara de första att berätta att de lägger mer tid på att rengöra och skrubba data än att utvärdera och analysera dem.
Varför finns det fel i datasetet i första hand?
Varför är det viktigt att ha korrekta utbildningsdatauppsättningar?
Vilka är typerna av AI-träningsdatafel? Och hur undviker man dem?
Låt oss börja med lite statistik.
En grupp forskare vid MIT Computer Science and Artificial Intelligence Lab granskade tio stora datamängder som har citerats mer än 100,000 XNUMX gånger. Forskarna fann att den genomsnittliga felfrekvensen var ungefär 3.4 % för alla analyserade datamängder. Man fann också att datamängderna led av olika typer av fel, såsom felmärkning av bilder, ljud och textkänsla.
Varför finns det fel i datasetet i första hand?
När du försöker analysera varför det finns fel i träningsdatauppsättningen kan det leda dig till datakällan. Datainmatningar som genereras av människor kommer sannolikt att lida av fel.
Föreställ dig till exempel att du ber din kontorsassistent att samla in fullständig information om alla dina lokaliseringsföretag och manuellt ange dem i ett kalkylblad. Vid ett eller annat tillfälle kommer ett fel att uppstå. Adressen kan gå fel, duplicering kan inträffa eller datafel kan inträffa.
Fel i data kan också inträffa om de samlas in av sensorer på grund av utrustningsfel, sensorförsämring eller reparation.
Varför är det viktigt att ha korrekta utbildningsdatauppsättningar?
Alla maskininlärningsalgoritmer lär sig av den data du tillhandahåller. Märkta och kommenterade data hjälper modellerna att hitta relationer, förstå koncept, fatta beslut och utvärdera deras prestanda. Det är viktigt att träna din maskininlärningsmodell på felfria datamängder utan att oroa dig för kostnader associerad eller den tid som behövs för utbildning. Precis som i det långa loppet kommer tiden du lägger på att skaffa kvalitetsdata att förbättra resultatet av dina AI-projekt.
Att träna dina modeller på korrekt data gör att dina modeller kan göra korrekta förutsägelser och öka modellprestanda. Kvaliteten, kvantiteten och algoritmerna som används avgör framgången för ditt AI-projekt.
Vilka är typerna av AI-träningsdatafel?
Märkningsfel, otillförlitlig data, obalanserad data, databias
Vi kommer att titta på de fyra vanligaste träningsdatafelen och sätt att undvika dem.
Märkningsfel
Märkningsfel är bland de flesta vanliga fel finns i träningsdata. Om modellen är testdata har felmärkta datamängder, kommer den resulterande lösningen inte att vara till hjälp. Dataforskare skulle inte dra korrekta eller meningsfulla slutsatser om modellens prestanda eller kvalitet.
Märkningsfel finns i olika former. Vi använder ett enkelt exempel för att förstärka poängen. Om datakommentarerna har en enkel uppgift att rita avgränsande rutor runt varje katt i bilder, kan följande typer av märkningsfel troligen uppstå.
- Inexakt passform: Modellöverpassning händer när begränsningsrutorna inte dras så nära objektet (katten), vilket lämnar flera luckor runt det avsedda föremålet.
- Etiketter som saknas: I det här fallet kan kommentatorn missa att märka en katt i bilderna.
- Instruktionsfeltolkning: Instruktionerna till kommentatorerna är inte tydliga. Istället för att placera en avgränsningsruta runt varje katt i bilderna, placerar kommentatorerna en avgränsningsruta som omfattar alla katterna.
- Ocklusionshantering: Istället för att placera en begränsningsruta runt den synliga delen av katten, placerar kommentatorn begränsningsrutor runt den förväntade formen av en delvis synlig katt.
Ostrukturerad och opålitlig data
Omfattningen av ett ML-projekt beror på vilken typ av datauppsättning det utbildas i. Företag bör använda sina resurser för att skaffa datauppsättningar som är uppdaterade, tillförlitliga och representativa för det nödvändiga resultatet.
När du tränar modellen på data som inte är uppdaterad kan det orsaka långsiktiga begränsningar i applikationen. Om du tränar dina modeller på instabil och oanvändbar data kommer det att spegla användbarheten av AI-modellen.
Obalanserad data
Alla dataobalanser kan orsaka fördomar i din modells prestanda. När du bygger högpresterande eller komplexa modeller bör träningsdatasammansättningen noggrant övervägas. Dataobalans kan vara av två typer:
- Klassobalans: Klassobalans uppstår när träningsdata har mycket obalanserade klassfördelningar. Det finns med andra ord ingen representativ datauppsättning. När det finns klassobalanser i datamängderna kan det orsaka många problem när man bygger med verkliga applikationer.
Till exempel, om algoritmen tränas för att känna igen katter, har träningsdatan bara bilder av katter på väggar. Då kommer modellen att prestera bra vid identifiering av katter på väggar men kommer att klara sig dåligt under olika förhållanden. - Senaste data: Ingen modell är helt uppdaterad. Alla modeller genomgår en degeneration, som verkliga världen miljön förändras ständigt. Om modellen inte uppdateras regelbundet om dessa miljöförändringar kommer dess användbarhet och värde sannolikt att minska.
Tills nyligen kunde till exempel en översiktlig sökning efter termen Sputnik ha gett upp resultat om den ryska bärraketen. Men sökresultaten efter pandemi skulle vara helt annorlunda och fyllda med det ryska Covid-vaccinet.
Bias i märkningsdata
Bias i träningsdata är ett ämne som ständigt dyker upp då och då. Databias kan induceras under märkningsprocessen eller av annotatorer. Databias kan uppstå när man använder ett betydande heterogent team av annotatorer eller när ett specifikt sammanhang krävs för märkning.
Minska partiskhet är möjligt när du har annotatorer från hela världen eller regionspecifika annotatorer som utför uppgifterna. Om du använder datauppsättningar från hela världen, finns det en stor risk att kommentatorerna gör fel i märkningen.
Om du till exempel arbetar med olika kök från hela världen kanske en kommentator i Storbritannien inte är bekant med asiaters matpreferenser. Den resulterande datamängden skulle ha en bias till fördel för engelskan.
Hur undviker man AI-träningsdatafel?
Det bästa sättet att undvika utbildningsdatafel är att genomföra strikta kvalitetskontroller i varje steg av märkningsprocessen.
Du kan undvika datamärkning fel genom att ge tydliga och exakta instruktioner till kommentatorerna. Det kan säkerställa enhetlighet och noggrannhet i datamängden.
För att undvika obalanser i datauppsättningar skaffa nya, uppdaterade och representativa datauppsättningar. Se till att datamängderna är nya och oanvända tidigare utbildning och testning ML-modeller.
Ett kraftfullt AI-projekt frodas på färsk, opartisk och pålitlig träningsdata för att prestera som bäst. Det är avgörande att införa olika kvalitetskontroller och åtgärder vid varje märknings- och testskede. Träningsfel kan bli en betydande fråga om de inte identifieras och åtgärdas innan de påverkar projektets resultat.
Det bästa sättet att säkerställa kvalitativa AI-utbildningsdatauppsättningar för ditt ML-baserade projekt är att anställa en mångsidig grupp annotatorer som har de nödvändiga domänkännedom och erfarenhet för projektet.
Du kan nå snabb framgång med teamet av erfarna annotatorer på Shaip som tillhandahåller intelligenta märknings- och anteckningstjänster till olika AI-baserade projekt. Ring oss och säkerställ kvalitet och prestanda i dina AI-projekt.
