Zoals softwareontwikkeling die werkt aan een code, werkend ontwikkelen kunstmatige intelligentie en machine learning-modellen vereisen gegevens van hoge kwaliteit. De modellen vereisen nauwkeurig gelabelde en geannoteerde gegevens in meerdere productiestadia, aangezien het algoritme voortdurend moet worden getraind om taken uit te voeren.
Maar kwaliteitsgegevens zijn moeilijk te verkrijgen. Soms kunnen de datasets worden gevuld met fouten die van invloed kunnen zijn op het projectresultaat. Gegevenswetenschap experts zouden de eersten zijn om u te vertellen dat ze meer tijd besteden aan het opschonen en opschonen van de gegevens dan aan het evalueren en analyseren ervan.
Waarom zijn er überhaupt fouten in de dataset?
Waarom is het essentieel om over nauwkeurige trainingsdatasets te beschikken?
Wat zijn de soorten AI-trainingsgegevensfouten? En hoe ze te vermijden?
Laten we beginnen met wat statistieken.
Een groep onderzoekers van het MIT Computer Science and Artificial Intelligence Lab heeft tien grote datasets onder de loep genomen die meer dan 100,000 keer zijn geciteerd. De onderzoekers ontdekten dat het gemiddelde foutenpercentage ongeveer . was 3.4% over alle geanalyseerde datasets. Er werd ook vastgesteld dat de datasets last hadden van verschillende soorten fouten, zoals het verkeerd labelen van afbeeldingen, audio en tekstsentimenten.
Waarom zijn er überhaupt fouten in de dataset?
Wanneer u probeert te analyseren waarom er fouten in de trainingsgegevensset staan, kan dit u naar de gegevensbron leiden. Gegevensinvoer die door mensen wordt gegenereerd, kan onderhevig zijn aan fouten.
Stel u bijvoorbeeld voor dat u uw kantoorassistent vraagt om volledige details over al uw locatiebedrijven te verzamelen en deze handmatig in een spreadsheet in te voeren. Op een gegeven moment zal er een fout optreden. Het adres kan fout gaan, er kunnen duplicaties optreden of er kan een mismatch van gegevens optreden.
Fouten in gegevens kunnen ook optreden als ze door sensoren worden verzameld vanwege apparatuurstoringen, achteruitgang van de sensor of reparatie.
Waarom is het essentieel om over nauwkeurige trainingsdatasets te beschikken?
Alle machine learning-algoritmen leren van de gegevens die u aanlevert. Gelabelde en geannoteerde gegevens helpen de modellen relaties te vinden, concepten te begrijpen, beslissingen te nemen en hun prestaties te evalueren. Het is essentieel om uw Machine Learning-model te trainen op foutloze datasets zonder u zorgen te maken over de kosten verbonden of de tijd die nodig is voor de opleiding. Net als op de lange termijn zal de tijd die u besteedt aan het verkrijgen van kwaliteitsgegevens het resultaat van uw AI-projecten verbeteren.
Door uw modellen te trainen op nauwkeurige gegevens, kunnen uw modellen nauwkeurige voorspellingen doen en een boost geven modelprestaties. De gebruikte kwaliteit, kwantiteit en algoritmen bepalen het succes van uw AI-project.
Wat zijn de soorten AI-trainingsgegevensfouten?
Etiketteringsfouten, onbetrouwbare gegevens, onevenwichtige gegevens, gegevensbias
We zullen kijken naar de vier meest voorkomende fouten in trainingsgegevens en manieren om ze te vermijden.
Etiketteringsfouten
Etiketteringsfouten behoren tot de meest veel voorkomende fouten gevonden in trainingsgegevens. Als het model is testgegevens datasets verkeerd heeft gelabeld, zal de resulterende oplossing niet nuttig zijn. Datawetenschappers zouden geen nauwkeurige of zinvolle conclusies trekken over de prestaties of kwaliteit van het model.
Etiketteringsfouten zijn er in verschillende vormen. We gebruiken een eenvoudig voorbeeld om het punt verder te brengen. Als de gegevensannotators een eenvoudige taak hebben om begrenzingsvakken rond elke kat in afbeeldingen te tekenen, kunnen de volgende soorten labelfouten optreden.
- Onnauwkeurige pasvorm: overfitting van model gebeurt wanneer de begrenzingsvakken niet zo dicht bij het object (kat) worden getekend, waardoor er verschillende gaten rond het beoogde ding blijven.
- Ontbrekende etiketten: In dit geval kan de annotator het labelen van een kat in de afbeeldingen missen.
- Instructie Misinterpretatie: De instructies aan de annotators zijn niet duidelijk. In plaats van één begrenzingskader rond elke kat in de afbeeldingen te plaatsen, plaatsen de annotators één begrenzingskader dat alle katten omvat.
- Occlusiebehandeling: In plaats van een begrenzingskader rond het zichtbare deel van de kat te plaatsen, plaatst de annotator begrenzingskaders rond de verwachte vorm van een gedeeltelijk zichtbare kat.
Ongestructureerde en onbetrouwbare gegevens
De reikwijdte van een ML-project hangt af van het type dataset waarop het is getraind. Bedrijven moeten hun middelen gebruiken om datasets te verkrijgen die up-to-date, betrouwbaar en representatief zijn voor het gewenste resultaat.
Wanneer u het model traint op gegevens die niet worden bijgewerkt, kan dit langdurige beperkingen in de toepassing veroorzaken. Als u uw modellen traint op onstabiele en onbruikbare gegevens, weerspiegelt dit het nut van het AI-model.
Onevenwichtige gegevens
Elke onbalans in gegevens kan vooroordelen in de prestaties van uw model veroorzaken. Bij het bouwen van krachtige of complexe modellen moet de samenstelling van de trainingsgegevens zorgvuldig worden overwogen. Gegevensonbalans kan van twee soorten zijn:
- Klasse onbalans: Klasse-onevenwichtigheid treedt op wanneer de trainingsdata heeft een zeer onevenwichtige klassenverdeling. Er is met andere woorden geen representatieve dataset. Wanneer er klasse-onevenwichtigheden in de datasets zijn, kan dit veel problemen veroorzaken bij het bouwen met real-world applicaties.
Als het algoritme bijvoorbeeld wordt getraind om katten te herkennen, bevatten de trainingsgegevens alleen afbeeldingen van katten op muren. Dan zal het model goed presteren bij het identificeren van katten op muren, maar onder verschillende omstandigheden slecht. - Gegevens recentheid: Geen enkel model is helemaal up-to-date. Alle modellen ondergaan een degeneratie, aangezien de echte wereld omgeving verandert voortdurend. Als het model niet regelmatig wordt bijgewerkt over deze veranderingen in het milieu, zal het nut en de waarde ervan waarschijnlijk afnemen.
Tot voor kort had een vluchtige zoekopdracht naar de term Spoetnik bijvoorbeeld resultaten kunnen opleveren over de Russische draagraket. Post-pandemische zoekresultaten zouden echter compleet anders zijn en gevuld met het Russische Covid-vaccin.
Vertekening bij het labelen van gegevens
Bias in trainingsgegevens is een onderwerp dat zo nu en dan opduikt. Gegevensbias kan worden veroorzaakt tijdens het labelingsproces of door annotators. Gegevensbias kan optreden bij gebruik van een aanzienlijk heterogeen team van annotators of wanneer een specifieke context vereist is voor labeling.
Vooroordelen verminderen is mogelijk wanneer annotators van over de hele wereld of regiospecifieke annotators de taken uitvoeren. Als u datasets van over de hele wereld gebruikt, is de kans groot dat de annotators fouten maken bij het labelen.
Als u bijvoorbeeld met verschillende keukens van over de hele wereld werkt, is een annotator in het VK misschien niet bekend met de voedselvoorkeuren van Aziaten. De resulterende dataset zou een voorkeur hebben voor het Engels.
Hoe fouten in AI-trainingsgegevens te vermijden?
De beste manier om fouten in trainingsgegevens te voorkomen, is door in elke fase van het etiketteringsproces strenge kwaliteitscontroles uit te voeren.
U kunt vermijden data-etikettering fouten door duidelijke en nauwkeurige instructies te geven aan de annotators. Het kan zorgen voor uniformiteit en nauwkeurigheid van de dataset.
Om onevenwichtigheden in datasets te voorkomen, moet u recente, bijgewerkte en representatieve datasets aanschaffen. Zorg ervoor dat de datasets nieuw en ongebruikt zijn voordat trainen en testen ML-modellen.
Een krachtig AI-project gedijt op verse, onbevooroordeelde en betrouwbare trainingsgegevens om optimaal te presteren. Het is van cruciaal belang om in elke etiketterings- en testfase verschillende kwaliteitscontroles en maatregelen uit te voeren. Trainingsfouten kunnen een belangrijk probleem worden als ze niet worden geïdentificeerd en verholpen voordat ze de uitkomst van het project beïnvloeden.
De beste manier om hoogwaardige AI-trainingsdatasets voor uw op ML gebaseerde project te garanderen, is door een diverse groep annotators in te huren die over de vereiste domein kennis en ervaring voor het project.
U kunt snel succes behalen met het team van ervaren annotators op Shaip die intelligente label- en annotatiediensten leveren aan diverse op AI gebaseerde projecten. Bel ons en zorg voor kwaliteit en prestaties in uw AI-projecten.
