Fel datblygu meddalwedd sy'n gweithio ar god, datblygu gweithio deallusrwydd artiffisial ac mae modelau dysgu peirianyddol yn gofyn am ddata o ansawdd uchel. Mae angen data wedi'i labelu a'i anodi'n gywir ar y modelau ar gamau lluosog o'r cynhyrchu gan fod angen hyfforddi'r algorithm yn barhaus i gyflawni tasgau.
Ond, mae'n anodd dod o hyd i ddata o safon. Weithiau, gallai'r setiau data gael eu llenwi â gwallau a allai effeithio ar ganlyniad y prosiect. Gwyddoniaeth data arbenigwyr fyddai'r cyntaf i ddweud wrthych eu bod yn treulio mwy o amser yn glanhau a sgwrio'r data nag yn eu gwerthuso a'u dadansoddi.
Pam mae gwallau yn y set ddata yn y lle cyntaf?
Pam ei bod yn hanfodol cael setiau data hyfforddi cywir?
Beth yw'r mathau o Gwallau data hyfforddiant AI? A sut i'w hosgoi?
Gadewch i ni ddechrau gyda rhai ystadegau.
Bu grŵp o ymchwilwyr yn Labordy Cyfrifiadureg a Deallusrwydd Artiffisial MIT yn craffu ar ddeg set ddata fawr sydd wedi’u dyfynnu fwy na 100,000 o weithiau. Canfu'r ymchwilwyr fod y gyfradd gwallau gyfartalog yn fras 3.4% ar draws yr holl setiau data a ddadansoddwyd. Canfuwyd hefyd bod y setiau data yn dioddef o amrywiol mathau o wallau, megis cam-labelu delweddau, sain, a theimladau testun.
Pam mae gwallau yn y set ddata yn y lle cyntaf?
Pan geisiwch ddadansoddi pam mae gwallau yn y set ddata hyfforddi, gallai eich arwain at ffynhonnell y data. Mae mewnbynnau data a gynhyrchir gan bobl yn debygol o ddioddef o wallau.
Er enghraifft, dychmygwch ofyn i'ch cynorthwyydd swyddfa gasglu manylion cyflawn am eich holl fusnesau lleoli a'u rhoi â llaw ar daenlen. Ar un adeg neu'r llall, bydd gwall yn digwydd. Gallai’r cyfeiriad fynd o’i le, gallai fod dyblygu, neu gallai diffyg cyfatebiaeth ddigwydd.
Gallai gwallau mewn data ddigwydd hefyd os cânt eu casglu gan synwyryddion oherwydd methiant offer, dirywiad synhwyrydd, neu atgyweiriad.
Pam ei bod yn hanfodol cael setiau data hyfforddi cywir?
Mae pob algorithm dysgu peiriant yn dysgu o'r data a ddarperir gennych. Mae data wedi'i labelu a'i anodi yn helpu'r modelau i ddod o hyd i gysylltiadau, deall cysyniadau, gwneud penderfyniadau a gwerthuso eu perfformiad. Mae'n hanfodol hyfforddi'ch model Dysgu Peiriant ar setiau data di-wall heb boeni am y costau cysylltiedig neu'r amser sydd ei angen ar gyfer hyfforddiant. Fel yn y tymor hir, bydd yr amser a dreuliwch ar gaffael data o safon yn gwella canlyniad eich prosiectau AI.
Bydd hyfforddi'ch modelau ar ddata cywir yn caniatáu i'ch modelau wneud rhagfynegiadau cywir a hwb perfformiad model. Mae ansawdd, maint ac algorithmau a ddefnyddir yn pennu llwyddiant eich prosiect AI.
Beth yw'r mathau o wallau data hyfforddi AI?
Gwallau Labelu, Data Annibynadwy, Data Anghydbwysedd, Tuedd Data
Byddwn yn edrych ar y pedwar gwall data hyfforddi mwyaf cyffredin a ffyrdd o'u hosgoi.
Gwallau Labelu
Mae gwallau labelu ymhlith y mwyaf gwallau cyffredin a geir mewn data hyfforddi. Os yw'r model data profion wedi camlabelu setiau data, ni fydd y datrysiad canlyniadol yn ddefnyddiol. Ni fyddai gwyddonwyr data yn dod i gasgliadau cywir nac ystyrlon am berfformiad neu ansawdd y model.
Daw gwallau labelu mewn gwahanol ffurfiau. Rydym yn defnyddio enghraifft syml i hyrwyddo'r pwynt. Os oes gan yr anodyddion data dasg syml o lunio blychau rhwymo o amgylch pob cath mewn delweddau, mae'n debygol y bydd y mathau canlynol o wallau labelu yn digwydd.
- Ffit anghywir: gorffitio modelau yn digwydd pan nad yw'r blychau terfyn yn cael eu tynnu mor agos at y gwrthrych (cath), gan adael sawl bwlch o amgylch y peth a fwriadwyd.
- Labeli Coll: Yn yr achos hwn, efallai y bydd yr anodydd yn methu â labelu cath yn y delweddau.
- Camddehongli cyfarwyddyd: Nid yw'r cyfarwyddiadau a roddir i'r anodyddion yn glir. Yn lle gosod un blwch rhwymo o amgylch pob cath yn y delweddau, mae'r anodyddion yn gosod un blwch rhwymo sy'n cwmpasu'r holl gathod.
- Trin Achlysuron: Yn hytrach na gosod blwch terfyn o amgylch rhan weladwy y gath, mae'r anodydd yn gosod blychau ffiniol o amgylch siâp disgwyliedig cath sy'n rhannol weladwy.
Data anstrwythuredig ac annibynadwy
Mae cwmpas prosiect ML yn dibynnu ar y math o set ddata y mae wedi'i hyfforddi arni. Dylai busnesau ddefnyddio eu hadnoddau i gaffael setiau data sy'n cael eu diweddaru, sy'n ddibynadwy, ac sy'n cynrychioli'r canlyniad sydd ei angen.
Pan fyddwch chi'n hyfforddi'r model ar ddata nad yw'n cael ei ddiweddaru, gall achosi cyfyngiadau hirdymor yn y cais. Os byddwch chi'n hyfforddi'ch modelau ar ddata ansefydlog ac na ellir ei ddefnyddio, bydd yn adlewyrchu defnyddioldeb y model AI.
Data anghytbwys
Gallai unrhyw anghydbwysedd data achosi rhagfarnau ym mherfformiad eich model. Wrth adeiladu modelau perfformiad uchel neu gymhleth, dylid ystyried cyfansoddiad y data hyfforddi yn ofalus. Gall anghydbwysedd data fod o ddau fath:
- Anghydbwysedd Dosbarth: Mae anghydbwysedd dosbarth yn digwydd pan fydd y data hyfforddi mae ganddi ddosraniadau dosbarth tra anghytbwys. Mewn geiriau eraill, nid oes set ddata gynrychioliadol. Pan fo anghydbwysedd dosbarth yn y setiau data, gall achosi llawer o broblemau wrth adeiladu gyda chymwysiadau byd go iawn.
Er enghraifft, os yw'r algorithm yn cael ei hyfforddi i adnabod cathod, dim ond delweddau o gathod ar waliau sydd gan y data hyfforddi. Yna bydd y model yn perfformio'n dda wrth adnabod cathod ar waliau ond bydd yn gwneud yn wael o dan amodau gwahanol. - Diweddariad Data: Nid oes unrhyw fodel yn gwbl gyfoes. Mae pob model yn mynd trwy ddirywiad, gan fod y byd go iawn amgylchedd yn trawsnewid yn barhaus. Os na chaiff y model ei ddiweddaru'n rheolaidd ar y newidiadau amgylcheddol hyn, mae'n debygol y bydd ei ddefnyddioldeb a'i werth yn lleihau.
Er enghraifft, tan yn ddiweddar, gallai chwiliad brysiog am y term Sputnik fod wedi arwain at ganlyniadau am roced cludwr Rwseg. Fodd bynnag, byddai canlyniadau chwilio ôl-bandemig yn hollol wahanol ac yn llawn brechlyn Covid Rwseg.
Tuedd mewn Data Labelu
Mae rhagfarn mewn data hyfforddi yn bwnc sy'n codi'n gyson yn awr ac yn y man. Gallai gogwydd data gael ei ysgogi yn ystod y broses labelu neu gan anodyddion. Gall gogwydd data ddigwydd wrth ddefnyddio tîm heterogenaidd sizable o anodyddion neu pan fydd angen cyd-destun penodol ar gyfer labelu.
Lleihau rhagfarn yn bosibl pan fydd gennych anodyddion o bob rhan o'r byd neu mae anodyddion rhanbarth-benodol yn cyflawni'r tasgau. Os ydych chi'n defnyddio setiau data o bob rhan o'r byd, mae posibilrwydd mawr bod yr anodyddion yn gwneud camgymeriadau wrth labelu.
Er enghraifft, os ydych chi'n gweithio gyda gwahanol fwydydd o bob rhan o'r byd, efallai na fydd anodydd yn y DU yn gyfarwydd â hoffterau bwyd Asiaid. Byddai'r set ddata a fyddai'n deillio o hynny yn dangos tuedd o blaid y Saesneg.
Sut i Osgoi Gwallau Data Hyfforddiant AI?
Y ffordd orau o osgoi gwallau data hyfforddi yw gweithredu gwiriadau rheoli ansawdd llym ar bob cam o'r broses labelu.
Gallwch chi osgoi labelu data gwallau trwy ddarparu cyfarwyddiadau clir a manwl gywir i'r anodyddion. Gall sicrhau unffurfiaeth a chywirdeb y set ddata.
Er mwyn osgoi anghydbwysedd mewn setiau data, caffael setiau data diweddar, cynrychiadol a diweddar. Sicrhewch fod y setiau data yn newydd a heb eu defnyddio o'r blaen hyfforddi a phrofi modelau ML.
Mae prosiect AI pwerus yn ffynnu ar ddata hyfforddi ffres, diduedd a dibynadwy i berfformio ar ei orau. Mae'n hanfodol cynnal amrywiol wiriadau a mesurau ansawdd ar bob cam labelu a phrofi. Gwallau hyfforddi gallant ddod yn broblem sylweddol os na chânt eu nodi a'u hunioni cyn effeithio ar ganlyniad y prosiect.
Y ffordd orau o sicrhau setiau data hyfforddi AI o safon ar gyfer eich prosiect ML yw llogi grŵp amrywiol o anodyddion sydd â'r angen. gwybodaeth parth a phrofiad ar gyfer y prosiect.
Gallwch gael llwyddiant cyflym gyda'r tîm o anodyddion profiadol yn Shaip sy'n darparu gwasanaethau labelu ac anodi deallus i brosiectau amrywiol sy'n seiliedig ar AI. Rhowch alwad i ni, a sicrhewch ansawdd a pherfformiad yn eich prosiectau AI.
