Giống như phát triển phần mềm hoạt động trên mã, phát triển làm việc trí tuệ nhân tạo và mô hình học máy yêu cầu dữ liệu chất lượng cao. Các mô hình yêu cầu dữ liệu được gắn nhãn và chú thích chính xác ở nhiều giai đoạn sản xuất vì thuật toán cần được đào tạo liên tục để thực hiện các nhiệm vụ.
Tuy nhiên, dữ liệu chất lượng rất khó có được. Đôi khi, tập dữ liệu có thể chứa đầy lỗi có thể ảnh hưởng đến kết quả dự án. Khoa học dữ liệu các chuyên gia sẽ là người đầu tiên nói với bạn rằng họ dành nhiều thời gian để làm sạch và xem xét dữ liệu hơn là đánh giá và phân tích chúng.
Tại sao lỗi xuất hiện trong tập dữ liệu ngay từ đầu?
Tại sao cần có bộ dữ liệu đào tạo chính xác?
Các loại của Lỗi dữ liệu đào tạo AI? Và, làm thế nào để tránh chúng?
Hãy bắt đầu với một số thống kê.
Một nhóm các nhà nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm Khoa học Máy tính và Trí tuệ Nhân tạo MIT đã xem xét kỹ lưỡng mười bộ dữ liệu lớn đã được trích dẫn hơn 100,000 lần. Các nhà nghiên cứu nhận thấy rằng tỷ lệ lỗi trung bình xấp xỉ 3.4% trên tất cả các bộ dữ liệu được phân tích. Nó cũng được tìm thấy rằng các bộ dữ liệu bị các loại lỗi, chẳng hạn như gắn nhãn sai cho hình ảnh, âm thanh và cảm xúc văn bản.
Tại sao lỗi xuất hiện trong tập dữ liệu ngay từ đầu?
Khi bạn cố gắng phân tích lý do tại sao có lỗi trong tập dữ liệu đào tạo, nó có thể dẫn bạn đến nguồn dữ liệu. Dữ liệu đầu vào do con người tạo ra có khả năng bị lỗi.
Ví dụ: hãy tưởng tượng việc yêu cầu trợ lý văn phòng của bạn thu thập thông tin chi tiết đầy đủ về tất cả các doanh nghiệp địa điểm của bạn và nhập chúng vào bảng tính theo cách thủ công. Lúc này hay lúc khác, lỗi sẽ xảy ra. Địa chỉ có thể bị sai, có thể xảy ra trùng lặp hoặc dữ liệu không khớp có thể xảy ra.
Lỗi dữ liệu cũng có thể xảy ra nếu được cảm biến thu thập do thiết bị bị hỏng, cảm biến bị hư hỏng hoặc sửa chữa.
Tại sao cần có bộ dữ liệu đào tạo chính xác?
Tất cả các thuật toán học máy học từ dữ liệu bạn cung cấp. Dữ liệu được gắn nhãn và chú thích giúp các mô hình tìm ra các mối quan hệ, hiểu các khái niệm, đưa ra quyết định và đánh giá hiệu suất của chúng. Điều cần thiết là đào tạo mô hình Máy học của bạn trên các tập dữ liệu không có lỗi mà không cần lo lắng về chi phí liên quan hoặc thời gian cần thiết để đào tạo. Về lâu dài, thời gian bạn dành để thu thập dữ liệu chất lượng sẽ nâng cao kết quả của các dự án AI của bạn.
Đào tạo các mô hình của bạn về dữ liệu chính xác sẽ cho phép các mô hình của bạn đưa ra các dự đoán chính xác và thúc đẩy hiệu suất mô hình. Chất lượng, số lượng và các thuật toán được sử dụng quyết định sự thành công của dự án AI của bạn.
Các loại lỗi dữ liệu đào tạo AI là gì?
Lỗi gắn nhãn, Dữ liệu không đáng tin cậy, Dữ liệu không cân bằng, Độ lệch dữ liệu
Chúng ta sẽ xem xét bốn lỗi dữ liệu đào tạo phổ biến nhất và cách để tránh chúng.
Lỗi gắn nhãn
Các lỗi ghi nhãn là một trong những lỗi phổ biến nhất lỗi thông thường được tìm thấy trong dữ liệu đào tạo. Nếu mô hình của dữ liệu thử nghiệm có tập dữ liệu được gắn nhãn sai, giải pháp kết quả sẽ không hữu ích. Các nhà khoa học dữ liệu sẽ không đưa ra kết luận chính xác hoặc có ý nghĩa về hiệu suất hoặc chất lượng của mô hình.
Các lỗi ghi nhãn có nhiều dạng khác nhau. Chúng tôi đang sử dụng một ví dụ đơn giản để tiếp tục vấn đề. Nếu trình chú thích dữ liệu có nhiệm vụ đơn giản là vẽ các hộp giới hạn xung quanh mỗi con mèo trong hình ảnh, thì các loại lỗi ghi nhãn sau đây có thể xảy ra.
- Phù hợp không chính xác: Trang bị quá mức của người mẫu xảy ra khi các hộp giới hạn không được vẽ gần đối tượng (con mèo), để lại một số khoảng trống xung quanh đối tượng dự định.
- Thiếu Nhãn: Trong trường hợp này, người chú thích có thể không gắn nhãn một con mèo trong hình ảnh.
- Hướng dẫn Giải thích sai: Các hướng dẫn được cung cấp cho các chú thích không rõ ràng. Thay vì đặt một hộp bao quanh mỗi con mèo trong hình ảnh, các chú thích đặt một hộp bao quanh tất cả các con mèo.
- Xử lý tắc mạch: Thay vì đặt hộp bao quanh phần có thể nhìn thấy của con mèo, chú thích đặt hộp bao quanh hình dạng mong đợi của con mèo có thể nhìn thấy được một phần.
Dữ liệu không có cấu trúc và không đáng tin cậy
Phạm vi của một dự án ML phụ thuộc vào loại tập dữ liệu mà nó được đào tạo. Các doanh nghiệp nên sử dụng các nguồn lực của mình để có được các bộ dữ liệu được cập nhật, đáng tin cậy và đại diện cho kết quả cần thiết.
Khi bạn đào tạo mô hình trên dữ liệu không được cập nhật, nó có thể gây ra những hạn chế lâu dài trong ứng dụng. Nếu bạn đào tạo các mô hình của mình về dữ liệu không ổn định và không sử dụng được, nó sẽ phản ánh tính hữu ích của mô hình AI.
Dữ liệu không cân bằng
Bất kỳ sự mất cân bằng dữ liệu nào cũng có thể gây ra sai lệch trong hiệu suất mô hình của bạn. Khi xây dựng các mô hình hiệu suất cao hoặc phức tạp, thành phần dữ liệu đào tạo nên được xem xét cẩn thận. Mất cân bằng dữ liệu có thể có hai loại:
- Mất cân bằng lớp: Sự mất cân bằng lớp học xảy ra khi dữ liệu đào tạo có sự phân bố lớp mất cân bằng cao. Nói cách khác, không có tập dữ liệu đại diện. Khi có sự mất cân bằng về lớp trong bộ dữ liệu, nó có thể gây ra nhiều vấn đề khi xây dựng với các ứng dụng trong thế giới thực.
Ví dụ: nếu thuật toán đang được đào tạo để nhận ra mèo, dữ liệu đào tạo chỉ có hình ảnh của mèo trên tường. Sau đó, mô hình sẽ hoạt động tốt khi xác định mèo trên tường nhưng sẽ hoạt động kém trong các điều kiện khác nhau. - Dữ liệu gần đây: Không có mô hình nào là hoàn toàn cập nhật. Tất cả các mô hình đều trải qua quá trình thoái hóa, vì thế giới thực môi trường luôn biến đổi. Nếu mô hình không được cập nhật thường xuyên về những thay đổi môi trường này, tính hữu dụng và giá trị của nó có thể bị giảm đi.
Ví dụ, cho đến gần đây, một tìm kiếm lướt qua cho cụm từ Sputnik có thể đã đưa ra kết quả về tên lửa tàu sân bay của Nga. Tuy nhiên, kết quả tìm kiếm sau đại dịch sẽ hoàn toàn khác và chứa đầy vắc-xin Covid của Nga.
Sự thiên vị trong dữ liệu ghi nhãn
Sự sai lệch trong dữ liệu đào tạo là một chủ đề liên tục được cắt xén ngay bây giờ và sau đó. Độ lệch dữ liệu có thể được tạo ra trong quá trình dán nhãn hoặc bởi các trình chú thích. Sự sai lệch dữ liệu có thể xảy ra khi sử dụng một nhóm trình chú thích không đồng nhất khá lớn hoặc khi một ngữ cảnh cụ thể được yêu cầu để gắn nhãn.
Giảm sự thiên vị có thể thực hiện được khi bạn có các chú thích từ khắp nơi trên thế giới hoặc các chú thích theo khu vực cụ thể thực hiện các tác vụ. Nếu bạn đang sử dụng bộ dữ liệu từ khắp nơi trên thế giới, có khả năng cao là người chú thích mắc lỗi trong việc gắn nhãn.
Ví dụ: nếu bạn đang làm việc với các món ăn khác nhau từ khắp nơi trên thế giới, một chuyên gia chú thích ở Anh có thể không quen với sở thích ăn uống của người châu Á. Tập dữ liệu kết quả sẽ có thiên hướng có lợi cho tiếng Anh.
Làm thế nào để tránh lỗi dữ liệu đào tạo AI?
Cách tốt nhất để tránh lỗi dữ liệu đào tạo là thực hiện kiểm tra kiểm soát chất lượng nghiêm ngặt ở mọi giai đoạn của quá trình ghi nhãn.
Bạn có thể tránh ghi nhãn dữ liệu bằng cách cung cấp hướng dẫn rõ ràng và chính xác cho người chú thích. Nó có thể đảm bảo tính đồng nhất và độ chính xác của tập dữ liệu.
Để tránh sự mất cân đối trong tập dữ liệu, hãy mua những tập dữ liệu gần đây, cập nhật và đại diện. Đảm bảo rằng các tập dữ liệu là mới và chưa được sử dụng trước đó đào tạo và kiểm tra Các mô hình ML.
Một dự án AI mạnh mẽ phát triển dựa trên dữ liệu đào tạo mới, không thiên vị và đáng tin cậy để hoạt động tốt nhất. Điều quan trọng là phải thực hiện các biện pháp và kiểm tra chất lượng khác nhau ở mọi giai đoạn ghi nhãn và thử nghiệm. Lỗi đào tạo có thể trở thành một vấn đề nghiêm trọng nếu chúng không được xác định và sửa chữa trước khi tác động đến kết quả của dự án.
Cách tốt nhất để đảm bảo tập dữ liệu đào tạo AI chất lượng cho dự án dựa trên ML của bạn là thuê một nhóm đa dạng các chú thích có yêu cầu kiến thức miền và kinh nghiệm cho dự án.
Bạn có thể đạt được thành công nhanh chóng với đội ngũ chú thích giàu kinh nghiệm tại Shaip người cung cấp dịch vụ ghi nhãn và chú thích thông minh cho các dự án dựa trên AI đa dạng. Hãy gọi cho chúng tôi và đảm bảo chất lượng và hiệu suất trong các dự án AI của bạn.
