KI Opleiding data

Hoe om AI-opleidingdatafoute te identifiseer en reg te stel

Soos sagteware-ontwikkeling wat op 'n kode werk, ontwikkel werk kunsmatige intelligensie en masjienleermodelle vereis data van hoë gehalte. Die modelle vereis akkuraat benoemde en geannoteerde data op verskeie stadiums van produksie aangesien die algoritme voortdurend opgelei moet word om take te onderneem.

Maar dit is moeilik om kwaliteit data te verkry. Soms kan die datastelle gevul word met foute wat die projekuitkoms kan beïnvloed. Data wetenskap kundiges sal die eerste wees om jou te vertel dat hulle meer tyd spandeer om die data skoon te maak en te skrop as om dit te evalueer en te ontleed.

Hoekom is daar in die eerste plek foute in die datastel?

Waarom is dit noodsaaklik om akkurate opleidingdatastelle te hê?

Wat is die tipes KI opleiding data foute? En hoe om hulle te vermy?

Kom ons begin met 'n paar statistieke.

’n Groep navorsers by die MIT Rekenaarwetenskap en Kunsmatige Intelligensie Lab het tien groot datastelle ondersoek wat meer as 100,000 XNUMX keer aangehaal is. Die navorsers het bevind dat die gemiddelde foutkoers ongeveer was 3.4% oor al die geanaliseerde datastelle. Daar is ook gevind dat die datastelle aan verskeie gely het tipes foute, soos verkeerde etikettering van beelde, oudio en teks sentimente.

Hoekom is daar in die eerste plek foute in die datastel?

Ai Training Data Foute Wanneer jy probeer ontleed hoekom daar foute in die opleidingdatastel is, kan dit jou na die databron lei. Data-insette wat deur mense gegenereer word, sal waarskynlik aan foute ly.

Stel jou byvoorbeeld voor dat jy jou kantoorassistent vra om volledige besonderhede oor al jou liggingbesighede in te samel en dit handmatig in 'n sigblad in te voer. Op die een of ander stadium sal 'n fout voorkom. Die adres kan verkeerd gaan, duplisering kan voorkom of data-wanpassing kan plaasvind.

Foute in data kan ook gebeur as dit deur sensors ingesamel word as gevolg van toerustingonderbreking, sensoragteruitgang of herstel.

Waarom is dit noodsaaklik om akkurate opleidingdatastelle te hê?

Alle masjienleeralgoritmes leer uit die data wat jy verskaf. Gemerkte en geannoteerde data help die modelle om verwantskappe te vind, konsepte te verstaan, besluite te neem en hul prestasie te evalueer. Dit is noodsaaklik om jou masjienleermodel op foutvrye datastelle op te lei sonder om bekommerd te wees oor die costs geassosieer of die tyd wat benodig word vir opleiding. Soos op die lang termyn, sal die tyd wat jy spandeer aan die verkryging van kwaliteitdata die uitkoms van jou KI-projekte verbeter.

Om u modelle op akkurate data op te lei, sal u modelle in staat stel om akkurate voorspellings te maak en 'n hupstoot te gee model prestasie. Die kwaliteit, kwantiteit en algoritmes wat gebruik word, bepaal die sukses van jou KI-projek.

Kom ons bespreek u vereiste vir AI -opleidingsdata vandag.

Wat is die tipe KI-opleidingdatafoute?

Ai Training Data Foute

Etiketiefoute, onbetroubare data, ongebalanseerde data, datavooroordeel

Ons sal kyk na die vier mees algemene opleidingsdatafoute en maniere om dit te vermy.

Etiketteringfoute

Etiketeringsfoute is van die meeste algemene foute gevind in opleidingsdata. As die model s'n toetsdata datastelle verkeerd gemerk het, sal die resulterende oplossing nie nuttig wees nie. Datawetenskaplikes sal nie akkurate of betekenisvolle gevolgtrekkings oor die model se prestasie of kwaliteit maak nie.

Etiketeringsfoute kom in verskeie vorme voor. Ons gebruik 'n eenvoudige voorbeeld om die punt te bevorder. As die data-annoteerders 'n eenvoudige taak het om grenskassies rondom elke kat in beelde te teken, kan die volgende tipes etiketfoute waarskynlik voorkom.

  • Onakkurate pasvorm: Model oorpas gebeur wanneer die grenskassies nie so naby aan die voorwerp (kat) getrek is nie, wat verskeie gapings rondom die beoogde ding laat.
  • Ontbrekende etikette: In hierdie geval kan die annoteerder dalk mis om 'n kat in die beelde te etiketteer.
  • Instruksie Misinterpretasie: Die instruksies wat aan die annoteerders verskaf is, is nie duidelik nie. In plaas daarvan om een ​​grenskas om elke kat in die beelde te plaas, plaas die annoteerders een grenskas wat al die katte omsluit.
  • Okklusiehantering: In plaas daarvan om 'n begrensingskas om die sigbare deel van die kat te plaas, plaas die annoteerder begrensingskassies om die verwagte vorm van 'n gedeeltelik sigbare kat.

Ongestruktureerde en onbetroubare data

Die omvang van 'n ML-projek hang af van die tipe datastel waarop dit opgelei is. Besighede moet hul hulpbronne gebruik om datastelle te bekom wat opgedateer, betroubaar en verteenwoordigend is van die nodige uitkoms.

Wanneer jy die model oplei op data wat nie opgedateer is nie, kan dit langtermynbeperkings in die toepassing veroorsaak. As jy jou modelle op onstabiele en onbruikbare data oplei, sal dit die bruikbaarheid van die KI-model weerspieël.

Ongebalanseerde data

Enige datawanbalans kan vooroordele in jou model se werkverrigting veroorsaak. Wanneer hoëprestasie of komplekse modelle gebou word, moet die opleidingsdatasamestelling noukeurig oorweeg word. Datawanbalans kan van twee tipes wees:

  • Klaswanbalans: Klaswanbalans vind plaas wanneer die opleidingsdata het hoogs ongebalanseerde klasverdelings. Met ander woorde, daar is geen verteenwoordigende datastel nie. Wanneer daar klaswanbalanse in die datastelle is, kan dit baie probleme veroorsaak wanneer met werklike toepassings gebou word.
    Byvoorbeeld, as die algoritme opgelei word om katte te herken, het die opleidingsdata slegs beelde van katte op mure. Dan sal die model goed presteer wanneer katte op mure identifiseer, maar sal swak vaar onder verskillende toestande.
  • Nuutheid van data: Geen model is heeltemal op datum nie. Alle modelle ondergaan 'n degenerasie, soos die werklike wêreld omgewing is voortdurend besig om te transformeer. As die model nie gereeld bygewerk word oor hierdie omgewingsveranderinge nie, word die bruikbaarheid en waarde daarvan waarskynlik verminder.
    Byvoorbeeld, tot onlangs kon 'n vlugtige soektog na die term Spoetnik resultate oor die Russiese draervuurpyl opgelewer het. Post-pandemiese soekresultate sou egter heeltemal anders wees en gevul met die Russiese Covid-entstof.

Vooroordeel in etiketteringdata

Vooroordeel in opleidingsdata is 'n onderwerp wat nou en dan opduik. Data-vooroordeel kan tydens die etiketteringproses of deur annoteerders veroorsaak word. Datavooroordeel kan voorkom wanneer 'n aansienlike heterogene span annoteerders gebruik word of wanneer 'n spesifieke konteks vir etikettering vereis word.

Die vermindering van vooroordeel is moontlik wanneer jy annoteerders van regoor die wêreld of streekspesifieke annoteerders die take het. As jy datastelle van regoor die wêreld gebruik, is daar 'n groot moontlikheid dat die annoteerders foute maak met etikettering.

Byvoorbeeld, as jy met verskeie kombuise van regoor die wêreld werk, is 'n annoteerder in die VK dalk nie vertroud met die kosvoorkeure van Asiërs nie. Die resulterende datastel sal 'n vooroordeel ten gunste van die Engels hê.

Hoe om AI-opleidingsdatafoute te vermy?

Die beste manier om opleidingsdatafoute te vermy, is om streng kwaliteitskontroles in elke stadium van die etiketteringproses te implementeer.

U kan vermy data -etikettering foute deur duidelike en presiese instruksies aan die annoteerders te verskaf. Dit kan eenvormigheid en akkuraatheid van die datastel verseker.

Om wanbalanse in datastelle te vermy, verkry onlangse, bygewerkte en verteenwoordigende datastelle. Maak seker dat die datastelle nuut en voorheen ongebruik is opleiding en toetsing ML modelle.

'n Kragtige KI-projek floreer op vars, onbevooroordeelde en betroubare opleidingsdata om op sy beste te presteer. Dit is van kardinale belang om verskeie kwaliteitskontroles en -maatreëls in elke etikettering- en toetsstadium in te stel. Opleidingsfoute kan 'n wesenlike kwessie word as dit nie geïdentifiseer en reggestel word voordat dit die projek se uitkoms beïnvloed nie.

Die beste manier om kwaliteit KI-opleidingdatastelle vir jou ML-gebaseerde projek te verseker, is om 'n diverse groep annoteerders te huur wat die vereiste domein kennis en ondervinding vir die projek.

Jy kan vinnige sukses behaal met die span ervare annoteerders by Shaip wat intelligente etikettering- en annotasiedienste aan diverse KI-gebaseerde projekte verskaf. Bel ons en verseker kwaliteit en werkverrigting in jou KI-projekte.

Sosiale Deel