AI Training Daten

Wéi z'identifizéieren a fixéieren AI Training Daten Feeler

Wéi Softwareentwécklung déi un engem Code funktionnéiert, schafft entwéckelen Kënschtlech Intelligenz a Maschinn Léieren Modeller verlaangt héich-Qualitéit Donnéeën. D'Modeller erfuerderen präzis markéiert an annotéiert Daten a ville Produktiounsstadien, well den Algorithmus muss kontinuéierlech trainéiert ginn fir Aufgaben ze maachen.

Awer Qualitéitsdaten si schwéier z'erreechen. Heiansdo kënnen d'Datesätz mat Feeler gefëllt ginn, déi d'Resultat vum Projet beaflosse kënnen. Daten Wëssenschaft Experten wieren déi éischt fir Iech ze soen datt si méi Zäit verbréngen fir d'Donnéeën ze botzen an ze scrubben wéi se ze evaluéieren an ze analyséieren.

Firwat sinn iwwerhaapt Feeler am Dataset präsent?

Firwat ass et wesentlech fir präzis Trainingsdatesets ze hunn?

Wat sinn d'Typen vun AI Training Daten Feeler? An, wéi se ze vermeiden?

Loosst d'mat e puer Statistiken ufänken.

Eng Grupp vu Fuerscher am MIT Computer Science and Artificial Intelligence Lab huet zéng grouss Datesätz iwwerpréift, déi méi wéi 100,000 Mol zitéiert goufen. D'Fuerscher hu festgestallt datt den Duerchschnëttsfehlerquote ongeféier war 3.4% iwwer all analyséiert Datesätz. Et gouf och fonnt datt d'Datesätz vu verschiddene leiden Zorte vu Feeler, wéi falsch Label vu Biller, Audio, an Text Gefiller.

Firwat sinn iwwerhaapt Feeler am Dataset präsent?

Ai Training Daten Feeler Wann Dir probéiert ze analyséieren firwat et Feeler an der Trainingsdataset gëtt, kann et Iech an d'Datequell féieren. Dateninputen, déi vu Mënschen generéiert ginn, wäerte wahrscheinlech vu Feeler leiden.

Stellt Iech zum Beispill vir, datt Dir Äre Büroassistent freet fir komplett Detailer iwwer all Är Standuertgeschäfter ze sammelen an se manuell an eng Tabelle anzeginn. Op engem oder anere Punkt wäert e Feeler optrieden. D'Adress kéint falsch goen, Duplikatioun kéint optrieden, oder Datenmëssmatch kéint geschéien.

Feeler an Daten kënnen och geschéien wa se vu Sensoren gesammelt ginn wéinst Ausrüstungsfehler, Sensorverschlechterung oder Reparatur.

Firwat ass et wesentlech fir präzis Trainingsdatesets ze hunn?

All Maschinn Léieren Algorithmen léieren aus den Donnéeën déi Dir ubitt. Labeléiert an annotéiert Daten hëllefen d'Modeller Bezéiungen ze fannen, Konzepter ze verstoen, Entscheedungen ze treffen an hir Leeschtung ze evaluéieren. Et ass essentiell fir Äre Maschinn Léiermodell op Feelerfräi Datesätz ze trainéieren ouni Iech Suergen iwwer d' Käschten assoziéiert oder d'Zäit néideg fir Training. Wéi op laang Siicht, wäert d'Zäit déi Dir verbréngt fir Qualitéitsdaten ze kréien d'Resultat vun Ären AI Projeten verbesseren.

Training Är Modeller op korrekt Donnéeën erlaabt Är Modeller genee Prognosen ze maachen a Boost Modell Leeschtung. D'Qualitéit, d'Quantitéit an d'Algorithmen déi benotzt ginn bestëmmen den Erfolleg vun Ärem AI-Projet.

Loosst eis Är AI Trainingsdatenfuerderung haut diskutéieren.

Wat sinn d'Zorte vun AI Trainingsdatenfehler?

Ai Training Daten Feeler

Etikettfehler, Onverlässeg Daten, Onbalancéiert Daten, Datebias

Mir kucken op déi véier heefegste Trainingsdatenfehler a Weeër fir se ze vermeiden.

Etikettéierungsfehler

Etikettfehler gehéieren zu de meeschte gemeinsam Feeler fonnt an Training Daten. Wann de Modell ass Testdaten huet misslabeled Datesätz, wäert déi resultéierend Léisung net hëllefräich sinn. Datewëssenschaftler géifen keng korrekt oder sënnvoll Conclusiounen iwwer d'Leeschtung oder Qualitéit vum Modell zéien.

Etikettéierfehler kommen a verschiddene Formen. Mir benotzen en einfacht Beispill fir de Punkt weiderzemaachen. Wann d'Datennotateuren eng einfach Aufgab hunn fir Grenzkëschte ronderëm all Kaz a Biller ze zéien, da kënnen déi folgend Aarte vu Etikettéierfehler méiglecherweis optrieden.

  • Inaccurate Fit: Modell iwwerdriwwen geschitt wann d'Grenzkëschte net sou no beim Objet (Katz) gezeechent ginn, a verschidde Lücken ronderëm déi virgesinn Saach hannerloossen.
  • Vermësste Labels: An dësem Fall kann den Annotator verpassen fir eng Kaz an de Biller ze markéieren.
  • Instruktioun falsch Interpretatioun: D'Instruktioune fir d'Annotateuren sinn net kloer. Amplaz eng Grenzkëscht ronderëm all Kaz an de Biller ze setzen, setzen d'Annotateuren eng Grenzkëscht déi all d'Kazen ëmfaasst.
  • Occlusion Handling: Amplaz eng Grenzkëscht ronderëm de siichtbaren Deel vun der Kaz ze setzen, setzt den Annotator Grenzkëschte ronderëm déi erwaart Form vun enger deelweis sichtbarer Kaz.

Onstrukturéiert an onzouverlässeg Donnéeën

Den Ëmfang vun engem ML-Projet hänkt vun der Aart vun der Datesaz of, op déi se trainéiert gëtt. D'Geschäfter sollen hir Ressourcen benotze fir Datesätz ze kréien déi aktualiséiert, zouverlässeg a representativ fir dat néidegt Resultat sinn.

Wann Dir de Modell trainéiert op Daten déi net aktualiséiert ginn, kann et laangfristeg Aschränkungen an der Applikatioun verursaachen. Wann Dir Är Modeller op onbestänneg an onbenotzbar Daten trainéiert, reflektéiert et d'Nëtzlechkeet vum AI Modell.

Onbalancéiert Daten

All Datonbalance kéint Biases an der Leeschtung vun Ärem Modell verursaachen. Wann Dir héich performant oder komplex Modeller baut, sollt d'Formatiounsdatenkompositioun suergfälteg berücksichtegt ginn. Dat Ongläichgewiicht ka vun zwou Aarte sinn:

  • Klass Ongläichgewiicht: Klass Desequiliber geschitt wann der Training Daten huet héich onbalancéiert Klass distributions. An anere Wierder, et gëtt keng representativ Dataset. Wann et Klass Ongläichgewiichter an den Datesätz gëtt, kann et vill Probleemer verursaachen wann Dir mat real-Welt Uwendungen baut.
    Zum Beispill, wann den Algorithmus trainéiert gëtt fir Kazen ze erkennen, hunn d'Trainingsdaten nëmme Biller vu Kazen op Maueren. Da wäert de Modell gutt Leeschtung wann Kazen op Maueren z'identifizéieren, mee wäert et schlecht ënner verschiddene Konditiounen.
  • Daten Rezenz: Kee Modell ass ganz aktuell. All Modeller ënnerleien eng Degeneratioun, wéi de real-Welt Ëmfeld verwandelt sech dauernd. Wann de Modell net regelméisseg iwwer dës Ëmweltännerungen aktualiséiert gëtt, gëtt seng Nëtzlechkeet a Wäert méiglecherweis reduzéiert.
    Zum Beispill, bis viru kuerzem, eng iwwerflësseg Sich no de Begrëff Sputnik konnt Resultater iwwer déi russesch Carrier Rakéit erausginn. Wéi och ëmmer, post-pandemie Sichresultater wiere komplett anescht a gefëllt mat der russescher Covid Impfung.

Bias an Etikettéierungsdaten

Bias an Trainingsdaten ass en Thema dat ëmmer erëm opkënnt. Datebias kéint während dem Etikettéierungsprozess oder vun Annotateuren induzéiert ginn. Datebias ka geschéien wann Dir e wesentlech heterogen Team vun Annotateuren benotzt oder wann e spezifesche Kontext fir d'Etikettéierung erfuerderlech ass.

Viraussetzung reduzéieren ass méiglech wann Dir Annotateuren aus der ganzer Welt hutt oder Regiounspezifesch Annotateuren d'Aufgaben ausféieren. Wann Dir Datensätz aus der ganzer Welt benotzt, ass et eng grouss Méiglechkeet datt d'Annotateure Feeler beim Label maachen.

Zum Beispill, wann Dir mat verschiddene Kichen aus der ganzer Welt schafft, kann en Annotator a Groussbritannien net mat de Liewensmëttelvirléiften vun Asians vertraut sinn. Déi resultéierend Dataset hätt eng Bias zugonschte vun den Englänner.

Wéi vermeide ech AI Trainingsdatenfehler?

De beschte Wee fir Trainingsdatenfehler ze vermeiden ass strikt Qualitéitskontrollkontrollen an all Etapp vum Etikettéierungsprozess ëmzesetzen.

Dir kënnt vermeiden daten Etikettéierung Feeler andeems se kloer a präzis Instruktioune fir d'Annotateuren ubidden. Et kann d'Uniformitéit an d'Genauegkeet vum Dataset garantéieren.

Fir Ongläichgewiichter an Datesätz ze vermeiden, kaaft rezent, aktualiséiert a representativ Datesätz. Vergewëssert Iech datt d'Datesätz nei an onbenotzt virdru sinn Training an Testen ML Modeller.

E mächtege AI-Projet bléift op frëschen, onparteiesche, an zouverlässeg Trainingsdaten fir op säi Bescht ze leeschten. Et ass entscheedend fir verschidde Qualitéitskontrollen a Moossnamen an all Etikettéierungs- an Teststadium ze setzen. Training Feeler kënnen e wesentlechen Thema ginn wa se net identifizéiert a korrigéiert ginn ier se d'Resultat vum Projet beaflossen.

De beschte Wee fir qualitativ AI Trainingsdatesets fir Äre ML-baséierte Projet ze garantéieren ass eng divers Grupp vun Annotateuren ze astellen déi déi erfuerderlech hunn Domain Wëssen an Erfahrung fir de Projet.

Dir kënnt séier Erfolleg mat der Equipe vun erfuerene Annotatoren erreechen Saip déi intelligent Etikettéierungs- an Annotatiounsservicer u diversen AI-baséiert Projeten ubidden. Rufft eis un, a garantéiert Qualitéit a Leeschtung an Ären AI Projeten.

Sozial Share