AI Eğitim verileri

AI Eğitim veri hataları nasıl belirlenir ve düzeltilir

Bir kod üzerinde çalışan yazılım geliştirme gibi, çalışma geliştirme yapay zeka ve makine öğrenimi modelleri yüksek kaliteli veriler gerektirir. Algoritmanın görevleri üstlenmek için sürekli olarak eğitilmesi gerektiğinden, modeller, üretimin birden çok aşamasında doğru bir şekilde etiketlenmiş ve açıklamalı verilere ihtiyaç duyar.

Ancak, kaliteli verilere ulaşmak zordur. Bazen veri kümeleri, proje sonucunu etkileyebilecek hatalarla doldurulabilir. Veri bilimi Uzmanlar, verileri değerlendirmek ve analiz etmek yerine verileri temizlemek ve temizlemek için daha fazla zaman harcadıklarını size ilk söyleyenler olacaktır.

İlk etapta veri kümesinde neden hatalar var?

Doğru eğitim veri kümelerine sahip olmak neden önemlidir?

türleri nelerdir AI eğitim veri hataları? Ve onlardan nasıl kaçınılır?

Bazı istatistiklerle başlayalım.

MIT Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı'ndaki bir grup araştırmacı, 100,000'den fazla alıntı yapılan on büyük veri kümesini inceledi. Araştırmacılar, ortalama hata oranının yaklaşık olarak Analiz edilen tüm veri kümelerinde %3.4. Ayrıca veri setlerinin çeşitli hata türlerigörüntülerin, seslerin ve metin duygularının yanlış etiketlenmesi gibi.

İlk etapta veri kümesinde neden hatalar var?

AI Eğitim Veri Hataları Eğitim veri setinde neden hataların olduğunu analiz etmeye çalıştığınızda sizi veri kaynağına yönlendirebilir. İnsanlar tarafından üretilen veri girdilerinin hatalardan muzdarip olması muhtemeldir.

Örneğin, ofis asistanınızdan tüm konum işlerinizle ilgili tüm ayrıntıları toplamasını ve bunları bir elektronik tabloya manuel olarak girmesini istediğinizi hayal edin. Bir noktada veya diğerinde bir hata meydana gelecektir. Adres yanlış gidebilir, yineleme olabilir veya veri uyuşmazlığı olabilir.

Ekipman arızası, sensör bozulması veya onarım nedeniyle sensörler tarafından toplanırsa verilerdeki hatalar da olabilir.

Doğru eğitim veri kümelerine sahip olmak neden önemlidir?

Tüm makine öğrenimi algoritmaları, sağladığınız verilerden öğrenir. Etiketli ve açıklamalı veriler, modellerin ilişkileri bulmasına, kavramları anlamasına, kararlar almasına ve performanslarını değerlendirmesine yardımcı olur. Makine öğrenimi modelinizi hatasız veri kümeleri hakkında endişelenmeden eğitmek önemlidir. maliyetler ilişkili veya eğitim için gereken süre. Uzun vadede olduğu gibi, kaliteli veri elde etmek için harcadığınız zaman, yapay zeka projelerinizin sonucunu iyileştirecektir.

Modellerinizi doğru verilerle eğitmek, modellerinizin doğru tahminler yapmasına ve hız kazanmasına olanak tanır. model performansı. Kullanılan kalite, miktar ve algoritmalar, AI projenizin başarısını belirler.

AI Eğitim Verileri gereksiniminizi bugün tartışalım.

Yapay zeka eğitim verisi hatalarının türleri nelerdir?

AI Eğitim Veri Hataları

Etiketleme Hataları, Güvenilmez Veri, Dengesiz Veri, Veri Sapması

En yaygın dört eğitim verisi hatasına ve bunlardan kaçınmanın yollarına bakacağız.

Etiketleme Hataları

Etiketleme hataları en çok Genel hatalar eğitim verilerinde bulunur. eğer model test verisi yanlış etiketlenmiş veri kümeleri varsa, ortaya çıkan çözüm yardımcı olmayacaktır. Veri bilimcileri, modelin performansı veya kalitesi hakkında doğru veya anlamlı sonuçlar çıkarmaz.

Etiketleme hataları çeşitli şekillerde gelir. Konuyu ilerletmek için basit bir örnek kullanıyoruz. Veri açıklayıcıların basit bir görevi, resimlerdeki her bir kedinin etrafına sınırlayıcı kutular çizmekse, aşağıdaki tipte etiketleme hataları meydana gelebilir.

  • Hatalı Uyum: Modelin fazla takılması sınırlayıcı kutular nesneye (kedi) yakın çizilmediğinde, amaçlanan şeyin etrafında birkaç boşluk bırakarak olur.
  • Eksik Etiketler: Bu durumda, açıklayıcı, görüntülerde bir kediyi etiketlemeyi gözden kaçırabilir.
  • Talimatın Yanlış Yorumlanması: Anlatıcılara sağlanan talimatlar net değildir. Görüntülerdeki her kedinin etrafına bir sınırlayıcı kutu yerleştirmek yerine, açıklayıcılar tüm kedileri kapsayan bir sınırlayıcı kutu yerleştirir.
  • Oklüzyon İşleme: Anlatıcı, kedinin görünen kısmının çevresine bir sınırlayıcı kutu yerleştirmek yerine, kısmen görünür bir kedinin beklenen şeklinin etrafına sınırlayıcı kutular yerleştirir.

Yapılandırılmamış ve güvenilmez veriler

Bir makine öğrenimi projesinin kapsamı, üzerinde eğitildiği veri kümesinin türüne bağlıdır. İşletmeler, güncel, güvenilir ve ihtiyaç duyulan sonucu temsil eden veri kümeleri elde etmek için kaynaklarını kullanmalıdır.

Modeli güncellenmemiş veriler üzerinde eğittiğinizde, uygulamada uzun vadeli sınırlamalara neden olabilir. Modellerinizi kararsız ve kullanılamaz veriler üzerinde eğitirseniz, bu, AI modelinin kullanışlılığını yansıtacaktır.

Dengesiz Veriler

Herhangi bir veri dengesizliği, modelinizin performansında önyargılara neden olabilir. Yüksek performanslı veya karmaşık modeller oluştururken, eğitim verilerinin bileşimi dikkatlice düşünülmelidir. Veri dengesizliği iki tip olabilir:

  • Sınıf Dengesizliği: Sınıf dengesizliği şu durumlarda meydana gelir: Eğitim verileri oldukça dengesiz sınıf dağılımlarına sahiptir. Başka bir deyişle, temsili bir veri seti yoktur. Veri kümelerinde sınıf dengesizlikleri olduğunda, gerçek dünya uygulamalarıyla oluştururken birçok soruna neden olabilir.
    Örneğin, algoritma kedileri tanımak için eğitiliyorsa, eğitim verilerinde duvarlarda yalnızca kedi resimleri bulunur. Daha sonra model, duvarlardaki kedileri tanımlarken iyi performans gösterecek, ancak farklı koşullar altında kötü performans gösterecektir.
  • Veri Yeniliği: Hiçbir model tamamen güncel değildir. Tüm modeller dejenerasyona uğrar, çünkü gerçek dünya çevre sürekli değişiyor. Model bu çevresel değişiklikler hakkında düzenli olarak güncellenmezse, kullanışlılığı ve değeri muhtemelen azalır.
    Örneğin, yakın zamana kadar, Sputnik terimi için üstünkörü bir arama, Rus taşıyıcı roketi hakkında sonuçlar doğurabilirdi. Ancak pandemi sonrası arama sonuçları tamamen farklı olacak ve Rus Covid aşısı ile doldurulacaktı.

Etiketleme Verilerinde Sapma

Eğitim verilerindeki önyargı, ara sıra ortaya çıkan bir konudur. Veri yanlılığı, etiketleme işlemi sırasında veya açıklayıcılar tarafından tetiklenebilir. Veri yanlılığı, oldukça büyük bir heterojen ek açıklama ekibi kullanıldığında veya etiketleme için belirli bir bağlam gerektiğinde ortaya çıkabilir.

Önyargıyı azaltmak dünyanın dört bir yanından ek açıklayıcılarınız olduğunda veya bölgeye özgü açıklayıcılar görevleri gerçekleştirdiğinde mümkündür. Dünyanın dört bir yanından veri kümeleri kullanıyorsanız, açıklama yapanların etiketlemede hata yapma olasılığı yüksektir.

Örneğin, dünyanın dört bir yanından çeşitli mutfaklarla çalışıyorsanız, Birleşik Krallık'taki bir yorumcu Asyalıların yemek tercihlerine aşina olmayabilir. Ortaya çıkan veri kümesi, İngilizce lehine bir önyargıya sahip olacaktır.

AI Eğitim Veri Hatalarından Nasıl Kaçınılır?

Eğitim verisi hatalarından kaçınmanın en iyi yolu, etiketleme sürecinin her aşamasında sıkı kalite kontrol kontrolleri uygulamaktır.

kaçınabilirsin veri etiketleme açıklayıcılara açık ve kesin talimatlar sağlayarak hataları. Veri kümesinin tekdüzeliğini ve doğruluğunu sağlayabilir.

Veri kümelerinde dengesizliklerden kaçınmak için yeni, güncellenmiş ve temsili veri kümeleri satın alın. Veri kümelerinin daha önce yeni ve kullanılmamış olduğundan emin olun eğitim ve test ML modelleri.

Güçlü bir yapay zeka projesi, en iyi performansı sergilemek için taze, tarafsız ve güvenilir eğitim verileriyle gelişir. Her etiketleme ve test aşamasında çeşitli kalite kontrolleri ve önlemleri uygulamak çok önemlidir. Eğitim hataları projenin sonucunu etkilemeden önce belirlenip düzeltilmezlerse önemli bir sorun haline gelebilirler.

Makine öğrenimi tabanlı projeniz için kaliteli yapay zeka eğitim veri kümelerini sağlamanın en iyi yolu, gerekli donanıma sahip farklı bir grup yorumcuyu işe almaktır. alan bilgisi ve proje için deneyim.

Deneyimli yorumculardan oluşan bir ekiple hızlı başarıya ulaşabilirsiniz. Saip çeşitli AI tabanlı projelere akıllı etiketleme ve açıklama hizmetleri sağlayan. Bizi arayın ve yapay zeka projelerinizde kalite ve performans sağlayın.

sosyal paylaşım