Come lo sviluppo di software che funziona su un codice, lo sviluppo del lavoro intelligenza artificiale e i modelli di apprendimento automatico richiedono dati di alta qualità. I modelli richiedono dati accuratamente etichettati e annotati in più fasi di produzione poiché l'algoritmo deve essere continuamente addestrato per svolgere attività.
Ma è difficile trovare dati di qualità. A volte, i set di dati potrebbero essere pieni di errori che potrebbero influire sul risultato del progetto. Scienza dei dati gli esperti sarebbero i primi a dirti che trascorrono più tempo a pulire e ripulire i dati che a valutarli e analizzarli.
Perché in primo luogo sono presenti errori nel set di dati?
Perché è essenziale disporre di set di dati di addestramento accurati?
Quali sono i tipi di Errori nei dati di addestramento dell'IA? E come evitarli?
Iniziamo con alcune statistiche.
Un gruppo di ricercatori del MIT Computer Science and Artificial Intelligence Lab ha esaminato dieci grandi set di dati che sono stati citati più di 100,000 volte. I ricercatori hanno scoperto che il tasso di errore medio era di circa 3.4% in tutti i set di dati analizzati. È stato anche riscontrato che i set di dati soffrivano di vari tipi di errori, come l'etichettatura errata di immagini, audio e sentimenti di testo.
Perché in primo luogo sono presenti errori nel set di dati?
Quando si tenta di analizzare il motivo per cui sono presenti errori nel set di dati di addestramento, è possibile che si arrivi all'origine dati. È probabile che gli input di dati generati dagli esseri umani subiscano errori.
Ad esempio, immagina di chiedere al tuo assistente d'ufficio di raccogliere dettagli completi su tutte le tue attività di localizzazione e di inserirli manualmente in un foglio di calcolo. In un punto o nell'altro, si verificherà un errore. L'indirizzo potrebbe non essere corretto, potrebbe verificarsi una duplicazione o potrebbe verificarsi una mancata corrispondenza dei dati.
Errori nei dati potrebbero verificarsi anche se raccolti dai sensori a causa di guasti alle apparecchiature, deterioramento del sensore o riparazione.
Perché è essenziale disporre di set di dati di addestramento accurati?
Tutti gli algoritmi di machine learning apprendono dai dati forniti. I dati etichettati e annotati aiutano i modelli a trovare relazioni, comprendere concetti, prendere decisioni e valutare le proprie prestazioni. È essenziale addestrare il tuo modello di apprendimento automatico su set di dati privi di errori senza doversi preoccupare del costi associati o il tempo necessario per la formazione. Come a lungo termine, il tempo che dedichi all'acquisizione di dati di qualità migliorerà i risultati dei tuoi progetti di intelligenza artificiale.
L'addestramento dei tuoi modelli su dati accurati consentirà ai tuoi modelli di fare previsioni accurate e aumentare prestazioni del modello. La qualità, la quantità e gli algoritmi utilizzati determinano il successo del tuo progetto di intelligenza artificiale.
Quali sono i tipi di errori dei dati di addestramento dell'IA?
Errori di etichettatura, Dati inaffidabili, Dati sbilanciati, Bias dei dati
Esamineremo i quattro errori di dati di addestramento più comuni e i modi per evitarli.
Errori di etichettatura
Gli errori di etichettatura sono tra i più frequenti errori comuni trovato nei dati di allenamento. Se il modello è dati di test ha set di dati etichettati in modo errato, la soluzione risultante non sarà utile. I data scientist non trarrebbero conclusioni accurate o significative sulle prestazioni o sulla qualità del modello.
Gli errori di etichettatura si presentano in varie forme. Stiamo usando un semplice esempio per approfondire il punto. Se gli annotatori di dati hanno il semplice compito di disegnare riquadri di delimitazione attorno a ciascun gatto nelle immagini, è probabile che si verifichino i seguenti tipi di errori di etichettatura.
- Vestibilità imprecisa: modello overfitting accade quando i riquadri di delimitazione non vengono avvicinati il più possibile all'oggetto (gatto), lasciando diversi spazi vuoti attorno all'oggetto previsto.
- Etichette mancanti: In questo caso, l'annotatore potrebbe non etichettare un gatto nelle immagini.
- Interpretazione errata delle istruzioni: Le istruzioni fornite agli annotatori non sono chiare. Invece di posizionare un riquadro di delimitazione attorno a ciascun gatto nelle immagini, gli annotatori posizionano un riquadro di delimitazione che comprende tutti i gatti.
- Gestione dell'occlusione: Invece di posizionare un riquadro di delimitazione attorno alla parte visibile del gatto, l'annotatore posiziona dei riquadri di delimitazione attorno alla forma prevista di un gatto parzialmente visibile.
Dati non strutturati e inaffidabili
L'ambito di un progetto ML dipende dal tipo di set di dati su cui viene eseguito il training. Le aziende dovrebbero utilizzare le proprie risorse per acquisire set di dati aggiornati, affidabili e rappresentativi del risultato necessario.
Quando si addestra il modello su dati che non vengono aggiornati, può causare limitazioni a lungo termine nell'applicazione. Se alleni i tuoi modelli su dati instabili e inutilizzabili, rifletterà l'utilità del modello AI.
Dati sbilanciati
Qualsiasi squilibrio di dati potrebbe causare distorsioni nelle prestazioni del tuo modello. Quando si costruiscono modelli complessi o ad alte prestazioni, è necessario considerare attentamente la composizione dei dati di addestramento. Lo squilibrio dei dati può essere di due tipi:
- Squilibrio di classe: Lo squilibrio di classe si verifica quando il dati di allenamento ha distribuzioni di classi altamente squilibrate. In altre parole, non esiste un set di dati rappresentativo. Quando ci sono squilibri di classe nei set di dati, possono causare molti problemi durante la creazione con applicazioni del mondo reale.
Ad esempio, se l'algoritmo viene addestrato per riconoscere i gatti, i dati di addestramento contengono solo immagini di gatti sui muri. Quindi il modello funzionerà bene quando identificherà i gatti sui muri ma funzionerà male in condizioni diverse. - Recente dei dati: Nessun modello è del tutto aggiornato. Tutti i modelli subiscono una degenerazione, come il mondo reale l'ambiente è in continua trasformazione. Se il modello non viene aggiornato regolarmente su questi cambiamenti ambientali, è probabile che la sua utilità e il suo valore diminuiscano.
Ad esempio, fino a poco tempo fa, una ricerca superficiale del termine Sputnik avrebbe potuto generare risultati sul razzo vettore russo. Tuttavia, i risultati della ricerca post-pandemia sarebbero completamente diversi e pieni del vaccino Covid russo.
Distorsioni nell'etichettatura dei dati
La distorsione nei dati di allenamento è un argomento che continua a emergere di tanto in tanto. La distorsione dei dati potrebbe essere indotta durante il processo di etichettatura o dagli annotatori. La distorsione dei dati può verificarsi quando si utilizza un considerevole team eterogeneo di annotatori o quando è richiesto un contesto specifico per l'etichettatura.
Ridurre i pregiudizi è possibile quando hai annotatori da tutto il mondo o annotatori specifici di una regione che eseguono le attività. Se si utilizzano set di dati da tutto il mondo, è molto probabile che gli annotatori commettano errori nell'etichettatura.
Ad esempio, se stai lavorando con varie cucine di tutto il mondo, un annotatore nel Regno Unito potrebbe non avere familiarità con le preferenze alimentari degli asiatici. Il set di dati risultante avrebbe un pregiudizio a favore dell'inglese.
Come evitare errori nei dati di allenamento dell'IA?
Il modo migliore per evitare errori nei dati di addestramento è implementare severi controlli di qualità in ogni fase del processo di etichettatura.
Puoi evitare etichettatura dei dati errori fornendo istruzioni chiare e precise agli annotatori. Può garantire l'uniformità e l'accuratezza del set di dati.
Per evitare squilibri nei dataset, procurarsi dataset recenti, aggiornati e rappresentativi. Assicurati che i set di dati siano nuovi e non utilizzati prima formazione e test Modelli ML.
Un potente progetto di intelligenza artificiale si basa su dati di allenamento freschi, imparziali e affidabili per ottenere prestazioni ottimali. È fondamentale effettuare vari controlli e misure di qualità in ogni fase di etichettatura e test. Errori di allenamento possono diventare un problema significativo se non vengono identificati e rettificati prima di incidere sull'esito del progetto.
Il modo migliore per garantire set di dati di addestramento AI di qualità per il tuo progetto basato su ML è assumere un gruppo eterogeneo di annotatori che abbiano le competenze necessarie conoscenza del dominio ed esperienza per il progetto.
Puoi ottenere un rapido successo con il team di annotatori esperti di Saip che forniscono servizi di etichettatura e annotazione intelligenti a diversi progetti basati sull'intelligenza artificiale. Chiamaci e assicurati qualità e prestazioni nei tuoi progetti di intelligenza artificiale.
