נתוני אימון בינה מלאכותית

כיצד לזהות ולתקן שגיאות בנתוני AI Training

כמו פיתוח תוכנה שעובד על קוד, פיתוח עובד בינה מלאכותית ומודלים של למידת מכונה דורשים נתונים באיכות גבוהה. המודלים דורשים נתונים מסומנים ומוסרים במדויק בשלבי ייצור מרובים, שכן יש צורך בהכשרה מתמשכת של האלגוריתם כדי לבצע משימות.

אבל, קשה להשיג נתונים איכותיים. לפעמים, מערכי הנתונים עלולים להתמלא בשגיאות שעלולות להשפיע על תוצאות הפרויקט. מדעי הנתונים מומחים יהיו הראשונים שיגידו לך שהם מבלים יותר זמן בניקוי וקרצוף הנתונים מאשר בהערכה וניתוח שלהם.

מדוע קיימות שגיאות במערך הנתונים מלכתחילה?

מדוע חיוני להחזיק מערכי אימון מדויקים?

מהם הסוגים של שגיאות בנתוני אימון בינה מלאכותית? ואיך להימנע מהם?

בואו נתחיל עם כמה סטטיסטיקות.

קבוצת חוקרים במעבדת MIT למדעי המחשב והבינה המלאכותית בדקה עשרה מערכי נתונים גדולים שצוטטו יותר מ-100,000 פעמים. החוקרים גילו ששיעור השגיאות הממוצע היה בערך 3.4% בכל מערכי הנתונים המנותחים. כמו כן, נמצא כי מערכי הנתונים סבלו ממגוון סוגי שגיאות, כגון תיוג שגוי של תמונות, אודיו ורגשות טקסט.

מדוע קיימות שגיאות במערך הנתונים מלכתחילה?

שגיאות נתוני Ai Training כשאתה מנסה לנתח מדוע יש שגיאות במערך ההדרכה, זה עלול להוביל אותך למקור הנתונים. קלט נתונים שנוצרו על ידי בני אדם צפויים לסבול משגיאות.

לדוגמה, תאר לעצמך שאתה מבקש מהעוזר המשרדי שלך לאסוף פרטים מלאים על כל עסקי המיקום שלך ולהזין אותם ידנית בגיליון אלקטרוני. בשלב זה או אחר, תתרחש שגיאה. הכתובת עלולה להשתבש, עשויה להתרחש כפילות או חוסר התאמה של נתונים.

שגיאות בנתונים עלולות לקרות גם אם ייאספו על ידי חיישנים בגלל כשל בציוד, הידרדרות בחיישנים או תיקון.

מדוע חיוני להחזיק מערכי אימון מדויקים?

כל האלגוריתמים של למידת מכונה לומדים מהנתונים שאתה מספק. נתונים מסומנים ומוערים עוזרים למודלים למצוא קשרים, להבין מושגים, לקבל החלטות ולהעריך את הביצועים שלהם. חיוני לאמן את מודל למידת המכונה שלך על מערכי נתונים נטולי שגיאות מבלי לדאוג לגבי עלויות קשור או הזמן הדרוש לאימון. כמו בטווח הארוך, הזמן שאתה מקדיש לרכישת נתונים איכותיים ישפר את התוצאות של פרויקטי הבינה המלאכותית שלך.

אימון המודלים שלך על נתונים מדויקים יאפשר למודלים שלך לבצע תחזיות מדויקות ולהגביר ביצועי הדגם. האיכות, הכמות והאלגוריתמים שבהם נעשה שימוש קובעים את הצלחת פרויקט הבינה המלאכותית שלך.

בואו נדון היום בדרישת נתוני ההכשרה שלך ב- AI.

מהם הסוגים של שגיאות נתוני אימון בינה מלאכותית?

שגיאות נתוני Ai Training

שגיאות תיוג, נתונים לא אמינים, נתונים לא מאוזנים, הטיית נתונים

נבחן את ארבע השגיאות הנפוצות ביותר בנתוני האימון והדרכים להימנע מהן.

שגיאות תיוג

שגיאות תיוג הן מהרוב שגיאות נפוצות נמצא בנתוני האימון. אם הדוגמנית נתוני בדיקה יש תווית שגויה של מערכי נתונים, הפתרון שיתקבל לא יועיל. מדעני נתונים לא היו מסיקים מסקנות מדויקות או משמעותיות לגבי ביצועי המודל או איכותו.

שגיאות תיוג מגיעות בצורות שונות. אנו משתמשים בדוגמה פשוטה כדי לקדם את הנקודה. אם למביאי הנתונים יש משימה פשוטה של ​​ציור תיבות תוחמות סביב כל חתול בתמונות, סביר להניח שהסוגים הבאים של שגיאות תיוג עשויים להתרחש.

  • התאמה לא מדויקת: התאמה יתר של הדגם קורה כאשר התיבות התוחמות אינן נמשכות כל כך קרוב לאובייקט (חתול), ומשאירות מספר רווחים סביב הדבר המיועד.
  • תוויות חסרות: במקרה זה, המציין עלול להחמיץ את תיוג החתול בתמונות.
  • פירוש שגוי של הוראות: ההנחיות שסופקו למפרשים אינן ברורות. במקום להציב תיבה תוחמת אחת סביב כל חתול בתמונות, הכותבים מציבים תיבה תוחמת אחת המקיפה את כל החתולים.
  • טיפול בחסימה: במקום להציב תיבה תוחמת מסביב לחלק הגלוי של החתול, המחבר מניח תיבות תוחמות סביב הצורה הצפויה של חתול גלוי חלקית.

נתונים לא מובנים ולא אמינים

היקף פרויקט ML תלוי בסוג מערך הנתונים עליו הוא מאומן. עסקים צריכים להשתמש במשאבים שלהם כדי לרכוש מערכי נתונים מעודכנים, אמינים ומייצגים את התוצאה הדרושה.

כאשר אתה מאמן את המודל על נתונים שאינם מעודכנים, זה יכול לגרום למגבלות ארוכות טווח באפליקציה. אם תאמן את המודלים שלך על נתונים לא יציבים ולא שמישים, זה ישקף את התועלת של מודל הבינה המלאכותית.

נתונים לא מאוזנים

כל חוסר איזון בנתונים עלול לגרום להטיות בביצועי המודל שלך. בעת בניית מודלים בעלי ביצועים גבוהים או מורכבים, יש לשקול היטב את הרכב נתוני ההדרכה. חוסר איזון נתונים יכול להיות משני סוגים:

  • חוסר איזון בכיתה: חוסר איזון כיתתי מתרחש כאשר נתוני אימונים יש התפלגויות מעמדות מאוד לא מאוזנות. במילים אחרות, אין מערך נתונים מייצג. כאשר יש חוסר איזון מעמדי במערך הנתונים, זה יכול לגרום לבעיות רבות בעת בנייה עם יישומים מהעולם האמיתי.
    לדוגמה, אם האלגוריתם מאומן לזהות חתולים, נתוני האימון מכילים רק תמונות של חתולים על הקירות. אז המודל יתפקד היטב בעת זיהוי חתולים על קירות, אך יצליח בתנאים שונים.
  • עדכניות נתונים: אף דגם אינו מעודכן לחלוטין. כל הדגמים עוברים ניוון, כמו ה עולם אמיתי הסביבה משתנה כל הזמן. אם המודל לא מתעדכן באופן שוטף בשינויים סביבתיים אלה, סביר להניח שהתועלת והערך שלו יפחתו.
    לדוגמה, עד לאחרונה, חיפוש שטחי אחר המונח ספוטניק יכול היה להעלות תוצאות על רקטת המוביל הרוסית. עם זאת, תוצאות החיפוש שלאחר המגפה יהיו שונות לחלוטין ומלאות בחיסון הרוסי לקוביד.

הטיה בנתוני תיוג

הטיה בנתוני אימון היא נושא שצץ מדי פעם. הטיית נתונים יכולה להיגרם במהלך תהליך התיוג או על ידי מפרשים. הטיית נתונים יכולה להתרחש בעת שימוש בצוות הטרוגני גדול של מפרשים או כאשר נדרש הקשר ספציפי לתיוג.

הפחתת הטיה זה אפשרי כאשר יש לך מפרשים מרחבי העולם או מפרשים ספציפיים לאזור שמבצעים את המשימות. אם אתה משתמש במערכי נתונים מרחבי העולם, קיימת אפשרות גבוהה שהמעריכים עושים טעויות בתיוג.

לדוגמה, אם אתה עובד עם מאכלים שונים מרחבי העולם, ייתכן שמערין בבריטניה לא מכיר את העדפות האוכל של האסיאתים. למערך הנתונים שיתקבל תהיה הטיה לטובת האנגלית.

כיצד להימנע משגיאות נתוני אימון בינה מלאכותית?

הדרך הטובה ביותר להימנע משגיאות בנתוני הדרכה היא ליישם בדיקות בקרת איכות קפדניות בכל שלב בתהליך התיוג.

אתה יכול להימנע תיוג נתונים שגיאות על ידי מתן הנחיות ברורות ומדויקות למגיבים. זה יכול להבטיח אחידות ודיוק של מערך הנתונים.

כדי למנוע חוסר איזון במערכי נתונים, רכשו מערכי נתונים עדכניים, מעודכנים ומייצגים. ודא שמערכי הנתונים חדשים ושלא נעשה בהם שימוש קודם אימון ובדיקה דגמי ML.

פרויקט AI רב עוצמה משגשג על נתוני אימון טריים, חסרי משוחד ואמינים כדי לבצע במיטבו. חשוב להקפיד על בדיקות איכות ואמצעים שונים בכל שלב של תיוג ובדיקה. טעויות אימון יכולים להפוך לבעיה משמעותית אם הם לא מזוהים ומתוקנים לפני שהם משפיעים על תוצאות הפרויקט.

הדרך הטובה ביותר להבטיח מערכי אימון בינה מלאכותית איכותית עבור הפרויקט המבוסס על ML שלך היא לשכור קבוצה מגוונת של כותבים שיש להם את הדרוש ידע בתחום וניסיון לפרויקט.

אתה יכול להשיג הצלחה מהירה עם צוות הכותבים המנוסים ב שייפ המספקים שירותי תיוג והערות חכמים לפרויקטים מגוונים מבוססי בינה מלאכותית. התקשר אלינו והבטיח איכות וביצועים בפרויקטים של AI שלך.

שתף חברתי