Ligesom softwareudvikling, der arbejder på en kode, udviklende arbejder kunstig intelligens og maskinlæringsmodeller kræver data af høj kvalitet. Modellerne kræver nøjagtigt mærkede og annoterede data på flere produktionsstadier, da algoritmen løbende skal trænes til at udføre opgaver.
Men kvalitetsdata er svære at finde. Nogle gange kan datasættene være fyldt med fejl, der kan påvirke projektets resultat. Datalogi eksperter ville være de første til at fortælle dig, at de bruger mere tid på at rense og skrubbe dataene end på at evaluere og analysere dem.
Hvorfor er der fejl i datasættet i første omgang?
Hvorfor er det vigtigt at have nøjagtige træningsdatasæt?
Hvad er typerne af AI træningsdatafejl? Og hvordan undgår man dem?
Lad os komme i gang med nogle statistikker.
En gruppe forskere ved MIT Computer Science and Artificial Intelligence Lab granskede ti store datasæt, der er blevet citeret mere end 100,000 gange. Forskerne fandt ud af, at den gennemsnitlige fejlrate var ca 3.4 % på tværs af alle de analyserede datasæt. Det blev også konstateret, at datasættene led af forskellige typer af fejl, såsom fejlmærkning af billeder, lyd og tekstfølelser.
Hvorfor er der fejl i datasættet i første omgang?
Når du prøver at analysere, hvorfor der er fejl i træningsdatasættet, kan det føre dig til datakilden. Datainput genereret af mennesker lider sandsynligvis af fejl.
Forestil dig for eksempel at bede din kontorassistent om at indsamle fuldstændige detaljer om alle dine lokationsvirksomheder og manuelt indtaste dem i et regneark. På det ene eller det andet tidspunkt vil der opstå en fejl. Adressen kan gå galt, duplikering kan forekomme, eller der kan ske datamismatch.
Fejl i data kan også ske, hvis de indsamles af sensorer på grund af udstyrsfejl, sensorforringelse eller reparation.
Hvorfor er det vigtigt at have nøjagtige træningsdatasæt?
Alle maskinlæringsalgoritmer lærer af de data, du leverer. Mærkede og kommenterede data hjælper modellerne med at finde relationer, forstå koncepter, træffe beslutninger og evaluere deres præstationer. Det er vigtigt at træne din maskinlæringsmodel på fejlfrie datasæt uden at bekymre dig om omkostninger tilknyttede eller den nødvendige tid til træning. Som i det lange løb vil den tid, du bruger på at indhente kvalitetsdata, forbedre resultatet af dine AI-projekter.
Træning af dine modeller på nøjagtige data vil give dine modeller mulighed for at lave præcise forudsigelser og booste modellens ydeevne. Kvaliteten, kvantiteten og de anvendte algoritmer bestemmer succesen for dit AI-projekt.
Hvilke typer AI-træningsdatafejl er der?
Mærkningsfejl, upålidelige data, ubalancerede data, databias
Vi vil se på de fire mest almindelige træningsdatafejl og måder at undgå dem på.
Mærkningsfejl
Mærkningsfejl er blandt de fleste almindelige fejl findes i træningsdata. Hvis modellen er testdata har forkert mærkede datasæt, vil den resulterende løsning ikke være nyttig. Dataforskere ville ikke drage nøjagtige eller meningsfulde konklusioner om modellens ydeevne eller kvalitet.
Mærkningsfejl kommer i forskellige former. Vi bruger et simpelt eksempel for at fremme pointen. Hvis dataannotatorerne har en simpel opgave med at tegne afgrænsningsrammer omkring hver kat i billeder, kan følgende typer mærkningsfejl sandsynligvis forekomme.
- Upræcis pasform: Modeloverfitting sker, når afgrænsningskasserne ikke er trukket så tæt på objektet (katten), hvilket efterlader flere huller omkring den tilsigtede ting.
- Manglende etiketter: I dette tilfælde kan annotatoren savne at mærke en kat på billederne.
- Instruktionsfejlfortolkning: Instruktionerne til annotatorerne er ikke klare. I stedet for at placere en afgrænsningsramme omkring hver kat på billederne, placerer annotatorerne en afgrænsningsramme, der omfatter alle kattene.
- Okklusionshåndtering: I stedet for at placere en afgrænsningsramme omkring den synlige del af katten, placerer annotatoren afgrænsningskasser omkring den forventede form af en delvist synlig kat.
Ustrukturerede og upålidelige data
Omfanget af et ML-projekt afhænger af den type datasæt, det er trænet i. Virksomheder bør bruge deres ressourcer til at erhverve datasæt, der er opdaterede, pålidelige og repræsentative for det nødvendige resultat.
Når du træner modellen på data, der ikke er opdateret, kan det forårsage langsigtede begrænsninger i applikationen. Hvis du træner dine modeller på ustabile og ubrugelige data, vil det afspejle anvendeligheden af AI-modellen.
Ubalancerede data
Enhver dataubalance kan forårsage skævheder i din models ydeevne. Når du bygger højtydende eller komplekse modeller, bør træningsdatasammensætningen nøje overvejes. Dataubalance kan være af to typer:
- Klasse ubalance: Klasseubalance opstår, når træningsdata har meget ubalancerede klassefordelinger. Der er med andre ord ikke noget repræsentativt datasæt. Når der er klasseubalancer i datasættene, kan det forårsage mange problemer, når man bygger med applikationer fra den virkelige verden.
For eksempel, hvis algoritmen trænes til at genkende katte, har træningsdataene kun billeder af katte på vægge. Så vil modellen klare sig godt, når den identificerer katte på vægge, men vil klare sig dårligt under forskellige forhold. - Nye data: Ingen model er helt up-to-date. Alle modeller gennemgår en degeneration, da den virkelige verden miljøet er i konstant forandring. Hvis modellen ikke opdateres regelmæssigt om disse miljøændringer, er dens anvendelighed og værdi sandsynligvis formindsket.
For eksempel kunne en overfladisk søgning efter udtrykket Sputnik indtil for nylig have givet resultater om den russiske luftfartsraket. Imidlertid ville post-pandemiske søgeresultater være helt anderledes og fyldt med den russiske Covid-vaccine.
Bias i mærkningsdata
Bias i træningsdata er et emne, der bliver ved med at dukke op nu og da. Databias kan induceres under mærkningsprocessen eller af annotatorer. Databias kan opstå, når der bruges et betydeligt heterogent team af annotatorer, eller når en specifik kontekst er påkrævet til mærkning.
Reducer bias er muligt, når du har annotatorer fra hele verden eller regionsspecifikke annotatorer, der udfører opgaverne. Hvis du bruger datasæt fra hele verden, er der stor mulighed for, at annotatorerne laver fejl i mærkningen.
Hvis du for eksempel arbejder med forskellige køkkener fra hele verden, er en annotator i Storbritannien muligvis ikke bekendt med asiaters madpræferencer. Det resulterende datasæt ville have en bias til fordel for det engelske.
Hvordan undgår man AI-træningsdatafejl?
Den bedste måde at undgå træningsdatafejl på er at implementere streng kvalitetskontrol på alle trin i mærkningsprocessen.
Du kan undgå datamærkning fejl ved at give klare og præcise instruktioner til annotatorerne. Det kan sikre ensartethed og nøjagtighed af datasættet.
For at undgå ubalancer i datasæt skal du anskaffe nyere, opdaterede og repræsentative datasæt. Sørg for, at datasættene er nye og ubrugte før træning og test ML modeller.
Et kraftfuldt AI-projekt trives med friske, upartiske og pålidelige træningsdata for at yde sit bedste. Det er afgørende at indføre forskellige kvalitetskontroller og foranstaltninger på hvert mærknings- og teststadie. Træningsfejl kan blive et væsentligt problem, hvis de ikke identificeres og rettes, før de påvirker projektets resultat.
Den bedste måde at sikre kvalitets AI-træningsdatasæt til dit ML-baserede projekt er at ansætte en forskelligartet gruppe af annotatorer, som har de nødvendige domæne viden og erfaring til projektet.
Du kan opnå hurtig succes med teamet af erfarne annotatorer på Saip der leverer intelligente mærknings- og annoteringstjenester til forskellige AI-baserede projekter. Giv os et kald, og sørg for kvalitet og ydeevne i dine AI-projekter.
