Подобно разработке программного обеспечения, которое работает с кодом, разработка рабочего искусственный интеллект модели машинного обучения требуют высококачественных данных. Модели требуют точно маркированных и аннотированных данных на нескольких этапах производства, поскольку алгоритм необходимо постоянно обучать выполнению задач.
Но качественные данные трудно найти. Иногда наборы данных могут быть заполнены ошибками, которые могут повлиять на результат проекта. Научные исследования данных эксперты первыми скажут вам, что они тратят больше времени на очистку и очистку данных, чем на их оценку и анализ.
Почему ошибки присутствуют в наборе данных в первую очередь?
Почему важно иметь точные наборы обучающих данных?
Какие типы Ошибки данных обучения ИИ? И как их избежать?
Начнем с некоторой статистики.
Группа исследователей из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института тщательно изучила десять больших наборов данных, которые цитировались более 100,000 XNUMX раз. Исследователи обнаружили, что средняя частота ошибок была примерно 3.4% по всем проанализированным наборам данных. Также было обнаружено, что наборы данных пострадали от различных типы ошибок, такие как неправильная маркировка изображений, аудио и текстовых настроений.
Почему ошибки присутствуют в наборе данных в первую очередь?
Когда вы пытаетесь проанализировать, почему в обучающем наборе данных есть ошибки, это может привести вас к источнику данных. Входные данные, созданные людьми, могут содержать ошибки.
Например, представьте, что вы просите своего офисного помощника собрать полную информацию обо всех ваших предприятиях и вручную ввести их в электронную таблицу. В тот или иной момент произойдет ошибка. Адрес может быть неправильным, может произойти дублирование или несоответствие данных.
Ошибки в данных также могут возникать, если они собираются датчиками из-за отказа оборудования, износа датчика или ремонта.
Почему важно иметь точные наборы обучающих данных?
Все алгоритмы машинного обучения учатся на предоставленных вами данных. Помеченные и аннотированные данные помогают моделям находить взаимосвязи, понимать концепции, принимать решения и оценивать их эффективность. Очень важно обучать модель машинного обучения на безошибочных наборах данных, не беспокоясь о расходы связаны или время, необходимое для обучения. Как и в долгосрочной перспективе, время, которое вы потратите на получение качественных данных, улучшит результаты ваших проектов ИИ.
Обучение ваших моделей на точных данных позволит вашим моделям делать точные прогнозы и повышать производительность модели. Качество, количество и используемые алгоритмы определяют успех вашего проекта ИИ.
Каковы типы ошибок обучающих данных ИИ?
Ошибки маркировки, ненадежные данные, несбалансированные данные, предвзятость данных
Мы рассмотрим четыре наиболее распространенные ошибки обучающих данных и способы их избежать.
Ошибки маркировки
Ошибки в маркировке являются одними из самых распространенные ошибки найти в обучающих данных. Если модель данные испытаний имеет неправильную маркировку наборов данных, результирующее решение будет бесполезным. Исследователи данных не будут делать точных или осмысленных выводов о производительности или качестве модели.
Ошибки маркировки бывают разных форм. Мы используем простой пример, чтобы продвинуть точку. Если аннотаторы данных имеют простую задачу рисования ограничивающих рамок вокруг каждой кошки на изображениях, могут возникнуть следующие типы ошибок маркировки.
- Неточная подгонка: переоснащение модели происходит, когда ограничивающие рамки не нарисованы как можно ближе к объекту (кошке), оставляя несколько пробелов вокруг предполагаемой вещи.
- Отсутствующие ярлыки: В этом случае аннотатор может не отметить кошку на изображениях.
- Неверная интерпретация инструкции: Инструкции, предоставленные аннотаторам, не ясны. Вместо того, чтобы помещать одну ограничивающую рамку вокруг каждой кошки на изображениях, аннотаторы размещают одну ограничивающую рамку, охватывающую всех кошек.
- Обработка окклюзии: Вместо того, чтобы размещать ограничивающую рамку вокруг видимой части кота, аннотатор размещает ограничивающие рамки вокруг ожидаемой формы частично видимой кошки.
Неструктурированные и ненадежные данные
Объем проекта машинного обучения зависит от типа набора данных, на котором он обучается. Компании должны использовать свои ресурсы для получения наборов данных, которые являются обновленными, надежными и репрезентативными для необходимого результата.
Когда вы обучаете модель на данных, которые не обновляются, это может привести к долгосрочным ограничениям в приложении. Если вы обучаете свои модели на нестабильных и непригодных для использования данных, это будет отражать полезность модели ИИ.
Несбалансированные данные
Любой дисбаланс данных может привести к отклонениям в производительности вашей модели. При построении высокопроизводительных или сложных моделей следует тщательно продумать состав обучающих данных. Дисбаланс данных может быть двух видов:
- Дисбаланс классов: Дисбаланс классов возникает, когда данные обучения имеет крайне несбалансированное распределение классов. Другими словами, нет репрезентативного набора данных. Когда в наборах данных есть дисбаланс классов, это может вызвать много проблем при создании реальных приложений.
Например, если алгоритм обучается распознавать кошек, в обучающих данных будут только изображения кошек на стенах. Тогда модель будет хорошо работать при идентификации кошек на стенах, но плохо в других условиях. - Актуальность данных: Ни одна модель не является полностью современной. Все модели подвергаются вырождению, т.к. реальный мир окружающая среда постоянно трансформируется. Если модель не обновляется регулярно с учетом этих изменений окружающей среды, ее полезность и ценность, вероятно, уменьшатся.
Например, до недавнего времени беглый поиск термина «Спутник» мог выдать результаты о российской ракете-носителе. Однако постпандемические результаты поиска будут совершенно другими и заполнены российской вакциной от Covid.
Смещение в маркировке данных
Предвзятость в обучающих данных — это тема, которая время от времени возникает. Смещение данных может быть вызвано в процессе маркировки или аннотаторами. Смещение данных может возникнуть при использовании значительной разнородной команды аннотаторов или когда для маркировки требуется определенный контекст.
Уменьшение предвзятости это возможно, если у вас есть аннотаторы со всего мира или аннотаторы из конкретных регионов, выполняющие задачи. Если вы используете наборы данных со всего мира, существует высокая вероятность того, что аннотаторы допустят ошибки в маркировке.
Например, если вы работаете с различными кухнями разных стран мира, аннотатор в Великобритании может не знать кулинарных предпочтений азиатов. Полученный набор данных будет иметь уклон в пользу английского языка.
Как избежать ошибок в обучающих данных ИИ?
Лучший способ избежать ошибок в обучающих данных — осуществлять строгий контроль качества на каждом этапе процесса маркировки.
Вы можете избежать маркировка данных ошибки, предоставляя аннотаторам четкие и точные инструкции. Это может обеспечить единообразие и точность набора данных.
Чтобы избежать дисбаланса в наборах данных, закупайте свежие, обновленные и репрезентативные наборы данных. Убедитесь, что наборы данных являются новыми и неиспользованными, прежде чем обучение и тестирование МЛ модели.
Мощный проект искусственного интеллекта процветает на свежих, непредвзятых и надежных данных обучения, чтобы работать с максимальной эффективностью. Крайне важно проводить различные проверки качества и меры на каждом этапе маркировки и тестирования. Ошибки обучения могут стать серьезной проблемой, если они не будут идентифицированы и исправлены до того, как они повлияют на результат проекта.
Лучший способ обеспечить качественные обучающие наборы данных ИИ для вашего проекта, основанного на машинном обучении, — это нанять разнообразную группу аннотаторов, у которых есть необходимые навыки. знание предметной области и опыт работы над проектом.
Вы можете добиться быстрого успеха с командой опытных аннотаторов в Шаип которые предоставляют интеллектуальные услуги по маркировке и аннотации для различных проектов на основе ИИ. Позвоните нам и обеспечьте качество и производительность ваших проектов ИИ.
