Comme le développement de logiciel qui fonctionne sur un code, le développement de travail intelligence artificielle et les modèles d'apprentissage automatique nécessitent des données de haute qualité. Les modèles nécessitent des données étiquetées et annotées avec précision à plusieurs étapes de la production, car l'algorithme doit être continuellement formé pour entreprendre des tâches.
Mais les données de qualité sont difficiles à obtenir. Parfois, les ensembles de données peuvent être remplis d'erreurs qui pourraient avoir un impact sur le résultat du projet. Science des données les experts seraient les premiers à vous dire qu'ils passent plus de temps à nettoyer et à nettoyer les données qu'à les évaluer et à les analyser.
Pourquoi les erreurs sont-elles présentes dans l'ensemble de données en premier lieu ?
Pourquoi est-il essentiel de disposer d'ensembles de données d'entraînement précis ?
Quels sont les types de Erreurs de données de formation AI? Et, comment les éviter ?
Commençons par quelques statistiques.
Un groupe de chercheurs du laboratoire d'informatique et d'intelligence artificielle du MIT a examiné dix grands ensembles de données qui ont été cités plus de 100,000 XNUMX fois. Les chercheurs ont constaté que le taux d'erreur moyen était d'environ 3.4 % sur tous les ensembles de données analysés. Il a également été constaté que les ensembles de données souffraient de divers types d'erreurs, telles que l'étiquetage erroné des images, de l'audio et des sentiments textuels.
Pourquoi les erreurs sont-elles présentes dans l'ensemble de données en premier lieu ?
Lorsque vous essayez d'analyser pourquoi il y a des erreurs dans l'ensemble de données de formation, cela peut vous conduire à la source de données. Les entrées de données générées par les humains sont susceptibles de souffrir d'erreurs.
Par exemple, imaginez que vous demandiez à votre assistant de bureau de collecter des informations complètes sur toutes vos entreprises et de les saisir manuellement dans une feuille de calcul. À un moment ou à un autre, une erreur se produira. L'adresse peut être erronée, une duplication peut se produire ou une incompatibilité de données peut se produire.
Des erreurs dans les données peuvent également se produire si elles sont collectées par des capteurs en raison d'une panne d'équipement, d'une détérioration ou d'une réparation des capteurs.
Pourquoi est-il essentiel de disposer d'ensembles de données d'entraînement précis ?
Tous les algorithmes d'apprentissage automatique apprennent à partir des données que vous fournissez. Les données étiquetées et annotées aident les modèles à trouver des relations, à comprendre des concepts, à prendre des décisions et à évaluer leurs performances. Il est essentiel de former votre modèle d'apprentissage automatique sur des ensembles de données sans erreur sans vous soucier de la les coûts associés ou le temps nécessaire à la formation. Comme à long terme, le temps que vous passez à acquérir des données de qualité améliorera le résultat de vos projets d'IA.
Entraîner vos modèles sur des données précises permettra à vos modèles de faire des prédictions précises et d'augmenter performances du modèle. La qualité, la quantité et les algorithmes utilisés déterminent le succès de votre projet d'IA.
Quels sont les types d'erreurs de données d'entraînement IA ?
Erreurs d'étiquetage, données non fiables, données déséquilibrées, biais de données
Nous examinerons les quatre erreurs de données d'entraînement les plus courantes et les moyens de les éviter.
Erreurs d'étiquetage
Les erreurs d'étiquetage sont parmi les plus erreurs courantes trouvé dans les données de formation. Si le modèle est données de test a des ensembles de données mal étiquetés, la solution résultante ne sera pas utile. Les scientifiques des données ne tireraient pas de conclusions précises ou significatives sur les performances ou la qualité du modèle.
Les erreurs d'étiquetage se présentent sous diverses formes. Nous utilisons un exemple simple pour approfondir le sujet. Si les annotateurs de données ont pour tâche simple de dessiner des cadres de délimitation autour de chaque chat dans les images, les types d'erreurs d'étiquetage suivants peuvent probablement se produire.
- Ajustement inexact : surajustement du modèle se produit lorsque les boîtes englobantes ne sont pas dessinées aussi près de l'objet (chat), laissant plusieurs espaces autour de la chose prévue.
- Libellés manquants : Dans ce cas, l'annotateur peut manquer d'étiqueter un chat dans les images.
- Interprétation erronée des instructions : Les instructions fournies aux annotateurs ne sont pas claires. Au lieu de placer une boîte englobante autour de chaque chat dans les images, les annotateurs placent une boîte englobante englobant tous les chats.
- Gestion de l'occlusion : Au lieu de placer une boîte englobante autour de la partie visible du chat, l'annotateur place des boîtes englobantes autour de la forme attendue d'un chat partiellement visible.
Données non structurées et peu fiables
La portée d'un projet ML dépend du type d'ensemble de données sur lequel il est formé. Les entreprises doivent utiliser leurs ressources pour acquérir des ensembles de données actualisés, fiables et représentatifs du résultat souhaité.
Lorsque vous entraînez le modèle sur des données qui ne sont pas mises à jour, cela peut entraîner des limitations à long terme dans l'application. Si vous entraînez vos modèles sur des données instables et inutilisables, cela reflétera l'utilité du modèle d'IA.
Données déséquilibrées
Tout déséquilibre des données peut entraîner des biais dans les performances de votre modèle. Lors de la création de modèles performants ou complexes, la composition des données d'apprentissage doit être soigneusement étudiée. Le déséquilibre des données peut être de deux types :
- Déséquilibre de classe : Le déséquilibre de classe se produit lorsque le données d'entraînement a des distributions de classe très déséquilibrées. En d'autres termes, il n'y a pas d'ensemble de données représentatif. Lorsqu'il existe des déséquilibres de classe dans les ensembles de données, cela peut entraîner de nombreux problèmes lors de la construction avec des applications du monde réel.
Par exemple, si l'algorithme est formé pour reconnaître les chats, les données de formation ne contiennent que des images de chats sur les murs. Ensuite, le modèle fonctionnera bien lors de l'identification des chats sur les murs, mais fonctionnera mal dans des conditions différentes. - Récence des données : Aucun modèle n'est entièrement à jour. Tous les modèles subissent une dégénérescence, comme le monde réel l'environnement est en constante transformation. Si le modèle n'est pas mis à jour régulièrement sur ces changements environnementaux, son utilité et sa valeur sont probablement diminuées.
Par exemple, jusqu'à récemment, une recherche rapide du terme Spoutnik aurait pu donner des résultats sur la fusée porteuse russe. Cependant, les résultats de recherche post-pandémique seraient complètement différents et remplis du vaccin russe Covid.
Biais dans les données d'étiquetage
Le biais dans les données de formation est un sujet qui revient de temps en temps. Le biais des données pourrait être induit pendant le processus d'étiquetage ou par les annotateurs. Un biais de données peut se produire lors de l'utilisation d'une importante équipe hétérogène d'annotateurs ou lorsqu'un contexte spécifique est requis pour l'étiquetage.
Réduire les biais est possible lorsque des annotateurs du monde entier ou des annotateurs spécifiques à une région effectuent les tâches. Si vous utilisez des ensembles de données du monde entier, il est fort probable que les annotateurs commettent des erreurs d'étiquetage.
Par exemple, si vous travaillez avec différentes cuisines du monde entier, un annotateur au Royaume-Uni pourrait ne pas connaître les préférences alimentaires des Asiatiques. L'ensemble de données résultant aurait un biais en faveur de l'anglais.
Comment éviter les erreurs de données d'entraînement AI ?
La meilleure façon d'éviter les erreurs de données de formation est de mettre en œuvre des contrôles de qualité stricts à chaque étape du processus d'étiquetage.
Vous pouvez éviter étiquetage des données erreurs en fournissant des instructions claires et précises aux annotateurs. Il peut assurer l'uniformité et l'exactitude de l'ensemble de données.
Pour éviter les déséquilibres dans les ensembles de données, procurez-vous des ensembles de données récents, mis à jour et représentatifs. Assurez-vous que les ensembles de données sont nouveaux et inutilisés avant formation et test Modèles de ML.
Un projet d'IA puissant se nourrit de données d'entraînement récentes, impartiales et fiables pour donner le meilleur d'eux-mêmes. Il est crucial de mettre en place divers contrôles et mesures de qualité à chaque étape de l'étiquetage et des tests. Erreurs de formation peuvent devenir un problème important s'ils ne sont pas identifiés et rectifiés avant d'avoir un impact sur le résultat du projet.
La meilleure façon d'assurer la qualité des ensembles de données de formation d'IA pour votre projet basé sur ML est d'embaucher un groupe diversifié d'annotateurs qui ont les compétences requises. connaissance du domaine et expérience pour le projet.
Vous pouvez obtenir un succès rapide avec l'équipe d'annotateurs expérimentés de Shai qui fournissent des services d'étiquetage et d'annotation intelligents à divers projets basés sur l'IA. Appelez-nous et assurez la qualité et la performance de vos projets d'IA.
