Data ya Mafunzo ya AI

Jinsi ya Kutambua na kurekebisha makosa ya data ya Mafunzo ya AI

Kama vile ukuzaji wa programu inayofanya kazi kwenye msimbo, kuendeleza kufanya kazi bandia akili na miundo ya kujifunza kwa mashine inahitaji data ya ubora wa juu. Miundo hiyo inahitaji data iliyo na lebo na maelezo kwa usahihi katika hatua nyingi za uzalishaji kwa vile kanuni inahitaji kufunzwa kila mara ili kutekeleza majukumu.

Lakini, data ya ubora ni ngumu kupata. Wakati mwingine, hifadhidata zinaweza kujazwa na makosa ambayo yanaweza kuathiri matokeo ya mradi. Sayansi ya data wataalam watakuwa wa kwanza kukuambia kuwa wanatumia muda mwingi kusafisha na kusugua data kuliko kuzitathmini na kuzichambua.

Kwa nini makosa yapo kwenye mkusanyiko wa data hapo kwanza?

Kwa nini ni muhimu kuwa na hifadhidata sahihi za mafunzo?

Je! Ni aina gani za Makosa ya data ya mafunzo ya AI? Na jinsi ya kuwaepuka?

Wacha tuanze na takwimu.

Kundi la watafiti katika Maabara ya Sayansi ya Kompyuta ya MIT na Maabara ya Usanii wa Usanii walikagua hifadhidata kumi kubwa ambazo zimetajwa zaidi ya mara 100,000. Watafiti waligundua kuwa kiwango cha wastani cha makosa kilikuwa takriban 3.4% katika seti zote za data zilizochanganuliwa. Ilibainika pia kuwa hifadhidata zilikumbwa na anuwai aina ya makosa, kama vile kuweka vibaya picha, sauti na hisia za maandishi.

Kwa nini makosa yapo kwenye mkusanyiko wa data hapo kwanza?

Makosa ya Data ya Mafunzo ya Ai Unapojaribu kuchanganua kwa nini kuna makosa katika mkusanyiko wa data wa mafunzo, inaweza kukupeleka kwenye chanzo cha data. Ingizo za data zinazozalishwa na wanadamu zinaweza kuteseka kutokana na makosa.

Kwa mfano, fikiria kumwomba msaidizi wa ofisi yako kukusanya maelezo kamili kuhusu biashara zako zote za eneo na kuyaweka mwenyewe kwenye lahajedwali. Katika hatua moja au nyingine, kosa litatokea. Anwani inaweza kwenda vibaya, kurudia kunaweza kutokea, au kutolingana kwa data kunaweza kutokea.

Hitilafu katika data pia inaweza kutokea ikiwa itakusanywa na vitambuzi kwa sababu ya hitilafu ya kifaa, uchakavu wa vitambuzi au ukarabati.

Kwa nini ni muhimu kuwa na hifadhidata sahihi za mafunzo?

Kanuni zote za kujifunza kwa mashine hujifunza kutokana na data unayotoa. Data iliyo na lebo na maelezo husaidia miundo kupata mahusiano, kuelewa dhana, kufanya maamuzi na kutathmini utendakazi wao. Ni muhimu kutoa mafunzo kwa modeli yako ya ujifunzaji wa Mashine kwenye hifadhidata zisizo na makosa bila kuwa na wasiwasi kuhusu gharama kuhusishwa au muda unaohitajika kwa mafunzo. Kama vile hatimaye, muda unaotumia kupata data ya ubora utaimarisha matokeo ya miradi yako ya AI.

Kufunza miundo yako kwenye data sahihi kutaruhusu miundo yako kufanya ubashiri sahihi na kuimarika utendaji wa mfano. Ubora, wingi, na algoriti zinazotumiwa huamua mafanikio ya mradi wako wa AI.

Wacha tujadili mahitaji yako ya Takwimu za Mafunzo ya AI leo.

Ni aina gani za makosa ya data ya mafunzo ya AI?

Makosa ya Data ya Mafunzo ya Ai

Makosa ya Kuweka lebo, Data Isiyotegemewa, Data Isiyo na Mizani, Upendeleo wa Data

Tutaangalia hitilafu nne za data za mafunzo zinazojulikana zaidi na njia za kuziepuka.

Makosa ya Kuweka lebo

Makosa ya kuweka lebo ni kati ya mengi makosa ya kawaida kupatikana katika data ya mafunzo. Ikiwa mfano data ya mtihani ina seti za data zilizo na lebo zisizo sahihi, suluhisho la matokeo halitasaidia. Wanasayansi wa data hawangetoa hitimisho sahihi au la maana kuhusu utendakazi au ubora wa modeli.

Makosa ya kuweka lebo huja kwa namna mbalimbali. Tunatumia mfano rahisi ili kuendeleza hoja. Ikiwa wachambuzi wa data wana kazi rahisi ya kuchora visanduku vya kufunga karibu na kila paka kwenye picha, aina zifuatazo za hitilafu za uwekaji lebo zinaweza kutokea.

  • Isiyo Sahihi: Uwekaji wa muundo kupita kiasi hutokea wakati masanduku ya kufunga hayajatolewa karibu na kitu (paka), na kuacha mapengo kadhaa karibu na kitu kilichokusudiwa.
  • Lebo Zinazokosekana: Katika kesi hii, mchambuzi anaweza kukosa kuweka paka kwenye picha.
  • Ufafanuzi mbaya wa maagizo: Maagizo yaliyotolewa kwa wachambuzi hayako wazi. Badala ya kuweka kisanduku kimoja cha kufunga kuzunguka kila paka kwenye picha, wafafanuzi huweka kisanduku kimoja kinachojumuisha paka wote.
  • Ushughulikiaji wa Kuzuia: Badala ya kuweka kisanduku cha kufunga karibu na sehemu inayoonekana ya paka, mchambuzi huweka masanduku ya kufunga karibu na sura inayotarajiwa ya paka inayoonekana kwa sehemu.

Data isiyo na muundo na isiyoaminika

Upeo wa mradi wa ML unategemea aina ya seti ya data ambayo inafunzwa. Biashara zinapaswa kutumia rasilimali zao kupata hifadhidata ambazo zimesasishwa, zinazotegemeka na zinazowakilisha matokeo yanayohitajika.

Unapofunza muundo kwenye data ambayo haijasasishwa, inaweza kusababisha vikwazo vya muda mrefu katika programu. Ikiwa utafunza mifano yako juu ya data isiyo imara na isiyoweza kutumika, itaonyesha manufaa ya mfano wa AI.

Data Isiyo na Mizani

Usawa wowote wa data unaweza kusababisha upendeleo katika utendaji wa modeli yako. Wakati wa kujenga mifano ya juu ya utendaji au ngumu, utungaji wa data ya mafunzo unapaswa kuzingatiwa kwa makini. Usawa wa data unaweza kuwa wa aina mbili:

  • Usawa wa darasa: Usawa wa darasa hutokea wakati data ya mafunzo ina mgawanyo wa darasa usio na usawa. Kwa maneno mengine, hakuna mkusanyiko wa data wakilishi. Wakati kuna usawa wa darasa katika hifadhidata, inaweza kusababisha masuala mengi wakati wa kujenga na programu za ulimwengu halisi.
    Kwa mfano, ikiwa algorithm inafunzwa kutambua paka, data ya mafunzo ina picha za paka kwenye kuta pekee. Kisha mfano utafanya vizuri wakati wa kutambua paka kwenye kuta lakini utafanya vibaya chini ya hali tofauti.
  • Ujuzi wa Data: Hakuna mtindo uliosasishwa kabisa. Mifano zote hupitia kuzorota, kama ulimwengu halisi mazingira yanabadilika kila mara. Ikiwa muundo hautasasishwa mara kwa mara kuhusu mabadiliko haya ya mazingira, manufaa na thamani yake huenda ikapungua.
    Kwa mfano, hadi hivi majuzi, utafutaji wa harakaharaka wa neno Sputnik ungeweza kutoa matokeo kuhusu roketi ya kubeba ya Urusi. Walakini, matokeo ya utaftaji wa baada ya janga yangekuwa tofauti kabisa na kujazwa na chanjo ya Kirusi ya Covid.

Upendeleo katika Data ya Kuweka Lebo

Upendeleo katika data ya mafunzo ni mada ambayo inaendelea kukua mara kwa mara. Upendeleo wa data unaweza kusababishwa wakati wa mchakato wa kuweka lebo au na wachambuzi. Upendeleo wa data unaweza kutokea wakati wa kutumia timu kubwa tofauti ya wachambuzi au wakati muktadha mahususi unahitajika kwa kuweka lebo.

Kupunguza upendeleo inawezekana ukiwa na wachambuzi kutoka duniani kote au wachambuzi mahususi wa eneo wanatekeleza majukumu. Ikiwa unatumia seti za data kutoka duniani kote, kuna uwezekano mkubwa kwamba wafafanuzi hufanya makosa katika kuweka lebo.

Kwa mfano, ikiwa unafanya kazi na vyakula mbalimbali kutoka duniani kote, mchambuzi nchini Uingereza anaweza kuwa hafahamu mapendeleo ya vyakula vya Waasia. Seti ya data itakayotokana inaweza kuwa na upendeleo katika kupendelea Kiingereza.

Jinsi ya Kuepuka Makosa ya Data ya Mafunzo ya AI?

Njia bora ya kuzuia makosa ya data ya mafunzo ni kutekeleza ukaguzi mkali wa udhibiti wa ubora katika kila hatua ya mchakato wa kuweka lebo.

Unaweza kuepuka uwekaji data makosa kwa kutoa maelekezo wazi na sahihi kwa wachambuzi. Inaweza kuhakikisha usawa na usahihi wa mkusanyiko wa data.

Ili kuepuka usawa katika mkusanyiko wa data, nunua seti za data za hivi majuzi, zilizosasishwa na wakilishi. Hakikisha kuwa hifadhidata ni mpya na hazijatumika hapo awali mafunzo na upimaji mifano ya ML.

Mradi wa nguvu wa AI hustawi kutokana na data mpya ya mafunzo, isiyo na upendeleo na inayotegemewa ili kufanya kazi bora zaidi. Ni muhimu kuweka ukaguzi na vipimo mbalimbali vya ubora katika kila hatua ya kuweka lebo na majaribio. Makosa ya mafunzo inaweza kuwa suala muhimu ikiwa haitatambuliwa na kurekebishwa kabla ya kuathiri matokeo ya mradi.

Njia bora ya kuhakikisha ubora wa hifadhidata za mafunzo ya AI kwa mradi wako unaotegemea ML ni kuajiri kikundi tofauti cha wachambuzi ambao wana mahitaji yanayohitajika. maarifa ya kikoa na uzoefu wa mradi.

Unaweza kupata mafanikio ya haraka ukiwa na timu ya wachambuzi wenye uzoefu katika Shaip ambao hutoa huduma za uwekaji lebo na ufafanuzi kwa miradi tofauti inayotegemea AI. Tupigie simu, na uhakikishe ubora na utendakazi katika miradi yako ya AI.

Kushiriki kwa Jamii