เช่นเดียวกับการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ทำงานบนโค้ด การพัฒนาการทำงาน ปัญญาประดิษฐ์ และโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงต้องการข้อมูลคุณภาพสูง แบบจำลองต้องการข้อมูลที่มีการติดฉลากและใส่คำอธิบายประกอบอย่างถูกต้องในหลายขั้นตอนของการผลิต เนื่องจากอัลกอริธึมจำเป็นต้องได้รับการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่องเพื่อทำงาน
แต่ข้อมูลคุณภาพนั้นหาได้ยาก บางครั้ง ชุดข้อมูลอาจเต็มไปด้วยข้อผิดพลาดที่อาจส่งผลต่อผลลัพธ์ของโครงการ ข้อมูลวิทยาศาสตร์ ผู้เชี่ยวชาญจะเป็นคนแรกที่บอกคุณว่าพวกเขาใช้เวลาในการทำความสะอาดและขัดข้อมูลมากกว่าการประเมินและวิเคราะห์ข้อมูล
เหตุใดจึงมีข้อผิดพลาดในชุดข้อมูลตั้งแต่แรก
เหตุใดจึงต้องมีชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่แม่นยำ
ประเภทของ ข้อผิดพลาดของข้อมูลการฝึกอบรม AI? และจะหลีกเลี่ยงได้อย่างไร
มาเริ่มกันเลยกับสถิติบางอย่าง
กลุ่มนักวิจัยจาก MIT Computer Science and Artificial Intelligence Lab ได้พิจารณาชุดข้อมูลขนาดใหญ่ 100,000 ชุดที่มีการอ้างถึงมากกว่า XNUMX ครั้ง นักวิจัยพบว่าอัตราความผิดพลาดเฉลี่ยอยู่ที่ประมาณ 3.4% ในชุดข้อมูลที่วิเคราะห์ทั้งหมด. นอกจากนี้ยังพบว่าชุดข้อมูลได้รับความเดือดร้อนจากต่างๆ ประเภทของข้อผิดพลาดเช่น การติดฉลากรูปภาพ เสียง และข้อความที่ไม่ถูกต้อง
เหตุใดจึงมีข้อผิดพลาดในชุดข้อมูลตั้งแต่แรก
เมื่อคุณพยายามวิเคราะห์ว่าเหตุใดจึงมีข้อผิดพลาดในชุดข้อมูลการฝึกอบรม อาจทำให้คุณไปยังแหล่งข้อมูลได้ ข้อมูลที่มนุษย์สร้างขึ้นมักจะได้รับข้อผิดพลาด
ตัวอย่างเช่น ลองจินตนาการว่าขอให้ผู้ช่วยสำนักงานของคุณรวบรวมรายละเอียดทั้งหมดเกี่ยวกับธุรกิจสถานที่ตั้งทั้งหมดของคุณและป้อนลงในสเปรดชีตด้วยตนเอง เมื่อถึงจุดหนึ่งข้อผิดพลาดจะเกิดขึ้น ที่อยู่อาจผิดพลาด เกิดความซ้ำซ้อน หรือข้อมูลไม่ตรงกันอาจเกิดขึ้นได้
ข้อผิดพลาดในข้อมูลอาจเกิดขึ้นได้หากเซ็นเซอร์เก็บรวบรวมเนื่องจากอุปกรณ์ขัดข้อง การเสื่อมสภาพของเซ็นเซอร์ หรือการซ่อมแซม
เหตุใดจึงต้องมีชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่แม่นยำ
อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องทั้งหมดเรียนรู้จากข้อมูลที่คุณให้ ข้อมูลที่มีป้ายกำกับและใส่คำอธิบายประกอบช่วยให้แบบจำลองค้นหาความสัมพันธ์ ทำความเข้าใจแนวคิด ตัดสินใจ และประเมินผลการปฏิบัติงาน จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องฝึกโมเดล Machine Learning ของคุณกับชุดข้อมูลที่ปราศจากข้อผิดพลาดโดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับ ค่าใช้จ่าย ที่เกี่ยวข้องหรือเวลาที่จำเป็นสำหรับการฝึกอบรม ในระยะยาว เวลาที่คุณใช้ไปกับการรับข้อมูลที่มีคุณภาพจะช่วยเพิ่มผลลัพธ์ของโครงการ AI ของคุณ
การฝึกโมเดลของคุณเกี่ยวกับข้อมูลที่ถูกต้องจะทำให้โมเดลของคุณคาดการณ์และเร่งความเร็วได้อย่างแม่นยำ ประสิทธิภาพของโมเดล. คุณภาพ ปริมาณ และอัลกอริทึมที่ใช้กำหนดความสำเร็จของโครงการ AI ของคุณ
ข้อผิดพลาดของข้อมูลการฝึกอบรม AI ประเภทใด
ข้อผิดพลาดในการติดฉลาก ข้อมูลไม่น่าเชื่อถือ ข้อมูลไม่สมดุล ความลำเอียงของข้อมูล
เราจะพิจารณาข้อผิดพลาดของข้อมูลการฝึกอบรมที่พบบ่อยที่สุดสี่ข้อและวิธีหลีกเลี่ยง
ข้อผิดพลาดในการติดฉลาก
ข้อผิดพลาดในการติดฉลากเป็นส่วนใหญ่ ข้อผิดพลาดทั่วไป พบในข้อมูลการฝึก ถ้ารุ่นของ ข้อมูลการทดสอบ มีชุดข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง โซลูชันที่เป็นผลลัพธ์จะไม่เป็นประโยชน์ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจะไม่สรุปผลที่ถูกต้องหรือมีความหมายเกี่ยวกับประสิทธิภาพหรือคุณภาพของแบบจำลอง
ข้อผิดพลาดในการติดฉลากมีหลายรูปแบบ เรากำลังใช้ตัวอย่างง่าย ๆ เพื่อเพิ่มเติมประเด็น หากผู้ทำหมายเหตุประกอบข้อมูลมีงานง่ายๆ ในการวาดกรอบล้อมรอบแมวแต่ละตัวในรูปภาพ ข้อผิดพลาดในการติดป้ายกำกับประเภทต่อไปนี้อาจเกิดขึ้นได้
- ความพอดีที่ไม่ถูกต้อง: นางแบบสวมพอดีตัว เกิดขึ้นเมื่อ bounding box ไม่ได้ถูกดึงเข้ามาใกล้วัตถุ (cat) ทำให้เกิดช่องว่างรอบ ๆ สิ่งที่ตั้งใจไว้
- ไม่มีป้ายกำกับ: ในกรณีนี้ ผู้ใส่คำอธิบายประกอบอาจพลาดการติดป้ายกำกับแมวในภาพ
- การตีความคำสั่งผิด: คำแนะนำที่ให้ไว้กับผู้ใส่คำอธิบายประกอบไม่ชัดเจน แทนที่จะวางกล่องล้อมรอบแมวแต่ละตัวในภาพ ผู้ใส่คำอธิบายประกอบจะวางกล่องล้อมรอบหนึ่งกล่องที่ล้อมรอบแมวทั้งหมด
- การจัดการการบดเคี้ยว: แทนที่จะวางกล่องล้อมรอบส่วนที่มองเห็นได้ของแมว ผู้ใส่คำอธิบายประกอบจะวางกล่องล้อมรอบรอบรูปร่างที่คาดไว้ของแมวที่มองเห็นได้บางส่วน
ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและไม่น่าเชื่อถือ
ขอบเขตของโปรเจ็กต์ ML ขึ้นอยู่กับประเภทของชุดข้อมูลที่ได้รับการฝึก ธุรกิจควรใช้ทรัพยากรของตนเพื่อรับชุดข้อมูลที่อัปเดต เชื่อถือได้ และเป็นตัวแทนของผลลัพธ์ที่ต้องการ
เมื่อคุณฝึกโมเดลเกี่ยวกับข้อมูลที่ไม่ได้รับการอัพเดต อาจทำให้เกิดข้อจำกัดในระยะยาวในแอปพลิเคชัน หากคุณฝึกโมเดลของคุณเกี่ยวกับข้อมูลที่ไม่เสถียรและใช้งานไม่ได้ แบบจำลองดังกล่าวจะสะท้อนถึงประโยชน์ของโมเดล AI
ข้อมูลไม่สมดุล
ความไม่สมดุลของข้อมูลใดๆ อาจทำให้เกิดความลำเอียงในประสิทธิภาพของแบบจำลองของคุณ เมื่อสร้างแบบจำลองประสิทธิภาพสูงหรือซับซ้อน ควรพิจารณาองค์ประกอบข้อมูลการฝึกอบรมอย่างรอบคอบ ความไม่สมดุลของข้อมูลสามารถเป็นสองประเภท:
- ความไม่สมดุลของคลาส: ความไม่สมดุลของคลาสเกิดขึ้นเมื่อ ข้อมูลการฝึกอบรม มีการแจกแจงคลาสที่ไม่สมดุลอย่างมาก กล่าวคือไม่มีชุดข้อมูลที่เป็นตัวแทน เมื่อมีความไม่สมดุลของคลาสในชุดข้อมูล อาจทำให้เกิดปัญหามากมายเมื่อสร้างด้วยแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง
ตัวอย่างเช่น หากอัลกอริทึมได้รับการฝึกฝนให้รู้จักแมว ข้อมูลการฝึกจะมีเพียงภาพแมวบนผนังเท่านั้น จากนั้น โมเดลจะทำงานได้ดีเมื่อระบุแมวบนผนัง แต่จะทำได้ไม่ดีภายใต้สภาวะต่างๆ - ความใหม่ของข้อมูล: ไม่มีรุ่นใดเป็นปัจจุบันทั้งหมด ทุกรุ่นมีการเสื่อมสภาพเนื่องจาก โลกแห่งความจริง สิ่งแวดล้อมเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา หากแบบจำลองไม่ได้รับการปรับปรุงอย่างสม่ำเสมอเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงสภาพแวดล้อมเหล่านี้ ประโยชน์และคุณค่าของแบบจำลองก็จะลดลง
ตัวอย่างเช่น จนกระทั่งเมื่อไม่นานมานี้ การค้นหาคำว่าสปุตนิกอย่างคร่าวๆ อาจทำให้ผลลัพธ์เกี่ยวกับจรวดขนส่งของรัสเซียปรากฏขึ้น อย่างไรก็ตาม ผลการค้นหาหลังการระบาดจะแตกต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิงและเต็มไปด้วยวัคซีนโควิดของรัสเซีย
อคติในการติดฉลากข้อมูล
อคติในข้อมูลการฝึกอบรมเป็นหัวข้อที่มีการครอบตัดเป็นระยะๆ อคติของข้อมูลอาจเกิดขึ้นได้ในระหว่างกระบวนการติดฉลากหรือโดยผู้ทำหมายเหตุประกอบ ความลำเอียงของข้อมูลอาจเกิดขึ้นได้เมื่อใช้กลุ่มผู้ใส่คำอธิบายประกอบที่มีขนาดต่างกัน หรือเมื่อจำเป็นต้องมีบริบทเฉพาะสำหรับการติดฉลาก
ลดความลำเอียง เป็นไปได้เมื่อคุณมีผู้ทำหมายเหตุประกอบจากทั่วโลกหรือผู้ทำหมายเหตุประกอบเฉพาะภูมิภาคทำงาน หากคุณกำลังใช้ชุดข้อมูลจากทั่วโลก มีความเป็นไปได้สูงที่คำอธิบายประกอบจะทำผิดพลาดในการติดป้ายกำกับ
ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังทำงานกับอาหารหลากหลายจากทั่วโลก นักบันทึกย่อในสหราชอาณาจักรอาจไม่คุ้นเคยกับความชอบด้านอาหารของชาวเอเชีย ชุดข้อมูลที่ได้จะมีอคติต่อภาษาอังกฤษ
จะหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดของข้อมูลการฝึกอบรม AI ได้อย่างไร
วิธีที่ดีที่สุดในการหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดของข้อมูลการฝึกอบรมคือการใช้การตรวจสอบการควบคุมคุณภาพอย่างเข้มงวดในทุกขั้นตอนของกระบวนการติดฉลาก
คุณสามารถหลีกเลี่ยง การติดฉลากข้อมูล ข้อผิดพลาดโดยการให้คำแนะนำที่ชัดเจนและแม่นยำแก่ผู้ใส่คำอธิบายประกอบ สามารถตรวจสอบความสม่ำเสมอและความถูกต้องของชุดข้อมูลได้
เพื่อหลีกเลี่ยงความไม่สมดุลในชุดข้อมูล ให้จัดซื้อชุดข้อมูลล่าสุด อัปเดต และเป็นตัวแทน ตรวจสอบให้แน่ใจว่าชุดข้อมูลใหม่และไม่ได้ใช้มาก่อน การฝึกอบรมและการทดสอบ รุ่น ML.
โปรเจ็กต์ AI อันทรงพลังเติบโตด้วยข้อมูลการฝึกอบรมที่สดใหม่ เป็นกลาง และเชื่อถือได้เพื่อให้ทำงานได้ดีที่สุด การตรวจสอบคุณภาพและมาตรการต่างๆ เป็นสิ่งสำคัญในทุกขั้นตอนการติดฉลากและการทดสอบ ข้อผิดพลาดในการฝึกอบรม อาจกลายเป็นปัญหาสำคัญได้หากไม่ระบุและแก้ไขก่อนที่จะส่งผลกระทบต่อผลลัพธ์ของโครงการ
วิธีที่ดีที่สุดในการรับประกันคุณภาพชุดข้อมูลการฝึกอบรม AI สำหรับโครงการที่ใช้ ML ของคุณคือการจ้างกลุ่มผู้ใส่คำอธิบายประกอบที่หลากหลายซึ่งมีคุณสมบัติตามที่กำหนด ความรู้โดเมน และประสบการณ์ในโครงการ
คุณสามารถประสบความสำเร็จอย่างรวดเร็วด้วยทีมผู้ใส่คำอธิบายประกอบที่มีประสบการณ์ที่ ไชยป์ ซึ่งให้บริการการติดฉลากและคำอธิบายประกอบอัจฉริยะแก่โครงการที่ใช้ AI ที่หลากหลาย โทรหาเราและรับรองคุณภาพและประสิทธิภาพในโครงการ AI ของคุณ
