Giống như phát triển phần mềm dựa trên mã nguồn, việc phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo và máy học hoạt động hiệu quả đòi hỏi dữ liệu chất lượng cao. Các mô hình này cần dữ liệu được gắn nhãn và chú thích chính xác ở nhiều giai đoạn sản xuất vì thuật toán cần được huấn luyện liên tục để thực hiện các nhiệm vụ.
Tuy nhiên, dữ liệu chất lượng rất khó kiếm. Đôi khi, các tập dữ liệu có thể chứa đầy lỗi ảnh hưởng đến kết quả dự án. Các chuyên gia khoa học dữ liệu sẽ là những người đầu tiên nói với bạn rằng họ dành nhiều thời gian hơn để làm sạch và sàng lọc dữ liệu so với việc 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 lỗi dữ liệu huấn luyện AI là gì ? 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 là khoảng 3.4% trên tất cả các bộ dữ liệu được phân tích . Họ cũng phát hiện ra rằng các bộ dữ liệu này mắc phải nhiều loại lỗi khác nhau , chẳng hạn như gán nhãn sai cho hình ảnh, âm thanh và cảm xúc văn bản.
Tại sao lỗi xuất hiện trong tập dữ liệu ngay từ đầu?
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 đều học hỏi từ dữ liệu bạn cung cấp. Dữ liệu được gắn nhãn và chú thích giúp các mô hình tìm ra mối quan hệ, hiểu các khái niệm, đưa ra quyết định và đánh giá hiệu suất của chúng. Điều cần thiết là huấn luyện mô hình học máy của bạn trên các tập dữ liệu không có lỗi mà không cần lo lắng về chi phí hoặc thời gian cần thiết cho việc huấn luyện. Bởi vì 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.
Việc huấn luyện mô hình của bạn trên dữ liệu chính xác sẽ cho phép mô hình đưa ra dự đoán chính xác và nâng cao hiệu suất . Chất lượng, số lượng và thuật toán được sử dụng sẽ 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
Lỗi gán nhãn là một trong những lỗi phổ biến nhất trong dữ liệu huấn luyện. Nếu dữ liệu kiểm thử của mô hình có các tập dữ liệu bị gán nhãn sai, giải pháp thu được sẽ không hữu ích. Các nhà khoa học dữ liệu sẽ không thể 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.
Việc giảm thiểu sai lệch là khả thi khi bạn có những người chú thích dữ liệu từ khắp nơi trên thế giới hoặc những người chú thích dữ liệu chuyên biệt theo từng khu vực thực hiện các nhiệm vụ. Nếu bạn sử dụng các tập dữ liệu từ khắp nơi trên thế giới, khả năng cao là những người chú thích sẽ 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 các lỗi khi gắn nhãn dữ liệu bằng cách cung cấp hướng dẫn rõ ràng và chính xác cho người chú thích. Điều này có thể đảm bảo tính đồng nhất và chính xác của tập dữ liệu.
Để tránh sự mất cân bằng trong tập dữ liệu, hãy thu thập các tập dữ liệu gần đây, được cập nhật và có tính đại diện. Đảm bảo rằng các tập dữ liệu là mới và chưa được sử dụng trước khi huấn luyện và kiểm thử các mô hình học máy.
Một dự án AI mạnh mẽ cần dữ liệu huấn luyện mới, khách quan và đáng tin cậy để hoạt động hiệu quả nhất. Việc thực hiện nhiều bước kiểm tra và đo lường chất lượng ở mọi giai đoạn gắn nhãn và thử nghiệm là vô cùng quan trọng. Lỗi trong quá trình huấn luyện có thể trở thành vấn đề nghiêm trọng nếu không được phát hiện và khắc phục trước khi ảnh hưởng đến kết quả của dự án.
Cách tốt nhất để đảm bảo chất lượng bộ dữ liệu huấn luyện AI cho dự án học máy của bạn là thuê một nhóm người chú thích dữ liệu đa dạng, có kiến thức chuyên môn và kinh nghiệm cần thiết cho dự án.
Bạn có thể đạt được thành công nhanh chóng với đội ngũ chuyên gia chú thích giàu kinh nghiệm tại Shaip , những người cung cấp dịch vụ gắn nhãn và chú thích thông minh cho nhiều dự án dựa trên AI khác nhau. Hãy gọi cho chúng tôi và đảm bảo chất lượng cũng như hiệu suất cho các dự án AI của bạn.
