Wie Softwareentwicklung, die an einem Code arbeitet, funktioniert das Entwickeln künstliche Intelligenz und Machine-Learning-Modelle erfordern qualitativ hochwertige Daten. Die Modelle erfordern genau beschriftete und kommentierte Daten in mehreren Produktionsphasen, da der Algorithmus kontinuierlich trainiert werden muss, um Aufgaben auszuführen.
Aber qualitativ hochwertige Daten sind schwer zu bekommen. Manchmal könnten die Datensätze mit Fehlern gefüllt sein, die sich auf das Projektergebnis auswirken könnten. Datenwissenschaft Experten würden Ihnen als Erste sagen, dass sie mehr Zeit damit verbringen, die Daten zu bereinigen und zu bereinigen, als sie auszuwerten und zu analysieren.
Warum sind überhaupt Fehler im Datensatz vorhanden?
Warum ist es wichtig, genaue Trainingsdatensätze zu haben?
Was sind die Arten von KI-Trainingsdatenfehler? Und wie kann man sie vermeiden?
Beginnen wir mit einigen Statistiken.
Eine Gruppe von Forschern des MIT Computer Science and Artificial Intelligence Lab untersuchte zehn große Datensätze, die mehr als 100,000 Mal zitiert wurden. Die Forscher fanden heraus, dass die durchschnittliche Fehlerquote ungefähr war 3.4 % über alle analysierten Datensätze hinweg. Es wurde auch festgestellt, dass die Datensätze unter verschiedenen Bedingungen litten Arten von Fehlern, wie z. B. falsche Kennzeichnung von Bildern, Audio- und Textgefühlen.
Warum sind überhaupt Fehler im Datensatz vorhanden?
Wenn Sie versuchen zu analysieren, warum es Fehler im Trainingsdatensatz gibt, könnten Sie zur Datenquelle führen. Von Menschen generierte Dateneingaben sind wahrscheinlich fehlerbehaftet.
Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie bitten Ihren Büroassistenten, vollständige Details zu allen Unternehmen an Ihrem Standort zu sammeln und sie manuell in eine Tabelle einzugeben. An der einen oder anderen Stelle wird ein Fehler auftreten. Die Adresse könnte falsch sein, es könnte zu Duplizierungen kommen oder es könnte zu Datenkonflikten kommen.
Datenfehler können auch auftreten, wenn sie von Sensoren aufgrund von Geräteausfällen, Sensorverschlechterung oder Reparatur erfasst werden.
Warum ist es wichtig, genaue Trainingsdatensätze zu haben?
Alle Algorithmen für maschinelles Lernen lernen aus den von Ihnen bereitgestellten Daten. Beschriftete und kommentierte Daten helfen den Modellen, Beziehungen zu finden, Konzepte zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und ihre Leistung zu bewerten. Es ist wichtig, Ihr Modell für maschinelles Lernen mit fehlerfreien Datensätzen zu trainieren, ohne sich Gedanken über die Fehler machen zu müssen Kosten verbunden oder die für das Training benötigte Zeit. Langfristig wird die Zeit, die Sie für die Erfassung hochwertiger Daten aufwenden, das Ergebnis Ihrer KI-Projekte verbessern.
Das Training Ihrer Modelle anhand genauer Daten ermöglicht es Ihren Modellen, genaue Vorhersagen zu treffen und zu steigern vorbildliche Leistung. Qualität, Quantität und verwendete Algorithmen entscheiden über den Erfolg Ihres KI-Projekts.
Welche Arten von KI-Trainingsdatenfehlern gibt es?
Kennzeichnungsfehler, unzuverlässige Daten, unausgewogene Daten, Datenverzerrung
Wir werden uns die vier häufigsten Trainingsdatenfehler und Möglichkeiten zu ihrer Vermeidung ansehen.
Beschriftungsfehler
Kennzeichnungsfehler gehören zu den häufigsten häufige Fehler in Trainingsdaten gefunden. Wenn das Modell ist Testdaten falsch beschriftete Datensätze hat, ist die resultierende Lösung nicht hilfreich. Datenwissenschaftler würden keine genauen oder aussagekräftigen Schlussfolgerungen über die Leistung oder Qualität des Modells ziehen.
Kennzeichnungsfehler treten in verschiedenen Formen auf. Wir verwenden ein einfaches Beispiel, um den Punkt zu vertiefen. Wenn die Datenannotatoren eine einfache Aufgabe haben, Begrenzungsrahmen um jede Katze in Bildern zu zeichnen, können wahrscheinlich die folgenden Arten von Beschriftungsfehlern auftreten.
- Ungenaue Anpassung: Überanpassung des Modells passiert, wenn die Begrenzungsrahmen nicht so nah an das Objekt (Katze) gezogen werden und mehrere Lücken um das beabsichtigte Objekt herum verbleiben.
- Fehlende Etiketten: In diesem Fall versäumt der Annotator möglicherweise, eine Katze in den Bildern zu kennzeichnen.
- Fehlinterpretation der Anleitung: Die Anweisungen für die Kommentatoren sind nicht klar. Anstatt einen Begrenzungsrahmen um jede Katze in den Bildern zu platzieren, platzieren die Kommentatoren einen Begrenzungsrahmen, der alle Katzen umfasst.
- Okklusionsbehandlung: Anstatt einen Begrenzungsrahmen um den sichtbaren Teil der Katze zu platzieren, platziert der Kommentator Begrenzungsrahmen um die erwartete Form einer teilweise sichtbaren Katze.
Unstrukturierte und unzuverlässige Daten
Der Umfang eines ML-Projekts hängt von der Art des Datensatzes ab, auf dem es trainiert wird. Unternehmen sollten ihre Ressourcen nutzen, um Datensätze zu erwerben, die aktualisiert, zuverlässig und repräsentativ für das gewünschte Ergebnis sind.
Wenn Sie das Modell mit nicht aktualisierten Daten trainieren, kann dies zu langfristigen Einschränkungen in der Anwendung führen. Wenn Sie Ihre Modelle mit instabilen und unbrauchbaren Daten trainieren, wird dies die Nützlichkeit des KI-Modells widerspiegeln.
Unausgeglichene Daten
Jedes Datenungleichgewicht kann zu Verzerrungen in der Leistung Ihres Modells führen. Beim Erstellen von leistungsstarken oder komplexen Modellen sollte die Zusammensetzung der Trainingsdaten sorgfältig überlegt werden. Es gibt zwei Arten von Datenungleichgewichten:
- Klassenungleichgewicht: Klassenungleichgewicht tritt auf, wenn die Trainingsdaten hat eine stark unausgewogene Klassenverteilung. Mit anderen Worten, es gibt keinen repräsentativen Datensatz. Klassenungleichgewichte in den Datensätzen können viele Probleme beim Erstellen mit realen Anwendungen verursachen.
Wenn der Algorithmus beispielsweise darauf trainiert wird, Katzen zu erkennen, enthalten die Trainingsdaten nur Bilder von Katzen an Wänden. Dann wird das Modell beim Identifizieren von Katzen an Wänden gut funktionieren, aber unter anderen Bedingungen schlecht abschneiden. - Datenneuheit: Kein Modell ist ganz aktuell. Alle Modelle unterliegen einer Degeneration, da die echte Welt Umwelt verändert sich ständig. Wenn das Modell nicht regelmäßig auf diese Umweltveränderungen aktualisiert wird, werden seine Nützlichkeit und sein Wert wahrscheinlich verringert.
Beispielsweise hätte bis vor kurzem eine oberflächliche Suche nach dem Begriff Sputnik Ergebnisse über die russische Trägerrakete ergeben können. Die Suchergebnisse nach der Pandemie wären jedoch völlig anders und mit dem russischen Covid-Impfstoff gefüllt.
Voreingenommenheit bei der Kennzeichnung von Daten
Bias in Trainingsdaten ist ein Thema, das immer wieder auftaucht. Datenverzerrung könnte während des Kennzeichnungsprozesses oder durch Kommentatoren induziert werden. Datenverzerrung kann auftreten, wenn ein beträchtliches heterogenes Team von Annotatoren verwendet wird oder wenn ein bestimmter Kontext für die Kennzeichnung erforderlich ist.
Voreingenommenheit reduzieren ist möglich, wenn Annotatoren aus der ganzen Welt oder regionsspezifische Annotatoren die Aufgaben ausführen. Wenn Sie Datensätze aus der ganzen Welt verwenden, besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass die Annotatoren Fehler bei der Beschriftung machen.
Wenn Sie beispielsweise mit verschiedenen Küchen aus der ganzen Welt arbeiten, ist ein Kommentator in Großbritannien möglicherweise nicht mit den Essensvorlieben von Asiaten vertraut. Der resultierende Datensatz würde eine Verzerrung zugunsten des Englischen aufweisen.
Wie vermeide ich KI-Trainingsdatenfehler?
Der beste Weg, um Trainingsdatenfehler zu vermeiden, besteht darin, in jeder Phase des Etikettierungsprozesses strenge Qualitätskontrollen durchzuführen.
Sie können vermeiden Datenkennzeichnung Fehler durch Bereitstellung klarer und präziser Anweisungen für die Kommentatoren. Es kann die Einheitlichkeit und Genauigkeit des Datensatzes sicherstellen.
Um Ungleichgewichte in Datensätzen zu vermeiden, beschaffen Sie aktuelle, aktualisierte und repräsentative Datensätze. Stellen Sie sicher, dass die Datensätze neu und unbenutzt sind Schulung und Prüfung ML-Modelle.
Ein leistungsstarkes KI-Projekt lebt von frischen, unvoreingenommenen und zuverlässigen Trainingsdaten, um seine beste Leistung zu erbringen. Es ist entscheidend, in jeder Kennzeichnungs- und Testphase verschiedene Qualitätskontrollen und -maßnahmen durchzuführen. Trainingsfehler können zu einem erheblichen Problem werden, wenn sie nicht identifiziert und behoben werden, bevor sie sich auf das Ergebnis des Projekts auswirken.
Der beste Weg, um qualitativ hochwertige KI-Trainingsdatensätze für Ihr ML-basiertes Projekt sicherzustellen, besteht darin, eine vielfältige Gruppe von Annotatoren einzustellen, die über die erforderlichen Kenntnisse verfügen Domänenwissen und Erfahrung für das Projekt.
Mit dem Team aus erfahrenen Annotatoren bei können Sie schnelle Erfolge erzielen Saip die intelligente Kennzeichnungs- und Anmerkungsdienste für verschiedene KI-basierte Projekte bereitstellen. Rufen Sie uns an und stellen Sie Qualität und Leistung in Ihren KI-Projekten sicher.
