人工智能训练数据

如何识别和修复 AI 训练数据错误

就像在代码上工作的软件开发一样,开发工作 人工智能 机器学习模型需要高质量的数据。 这些模型需要在生产的多个阶段准确标记和注释数据,因为算法需要不断训练以承担任务。

但是,很难获得高质量的数据。 有时,数据集可能会充满可能影响项目结果的错误。 数据科学 专家会第一个告诉您,他们花费更多时间清理和清理数据,而不是评估和分析数据。

为什么数据集中首先会出现错误?

为什么拥有准确的训练数据集很重要?

有哪些类型 AI 训练数据错误? 以及,如何避免它们?

让我们从一些统计数据开始。

麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的一组研究人员仔细检查了十个被引用超过 100,000 万次的大型数据集。 研究人员发现,平均错误率约为 在所有分析的数据集中 3.4%. 还发现数据集遭受了各种 错误类型,例如图像、音频和文本情绪的错误标记。

为什么数据集中首先会出现错误?

Ai 训练数据错误 当您尝试分析训练数据集中存在错误的原因时,它可能会将您引导至数据源。 人类生成的数据输入很可能会出现错误。

例如,假设要求您的办公室助理收集有关您所有位置业务的完整详细信息,然后手动将它们输入电子表格。 在某一时刻,会发生错误。 地址可能出错,可能发生重复,或者可能发生数据不匹配。

如果由于设备故障、传感器老化或维修而由传感器收集,也可能发生数据错误。

为什么拥有准确的训练数据集很重要?

所有机器学习算法都从您提供的数据中学习。 带标签和注释的数据有助于模型找到关系、理解概念、做出决策并评估其性能。 在无错误数据集上训练您的机器学习模型非常重要,而不必担心 成本 相关的或培训所需的时间。 从长远来看,您花在获取高质量数据上的时间将提高您的 AI 项目的成果。

在准确的数据上训练您的模型将使您的模型能够做出准确的预测并提升 模型性能. 使用的质量、数量和算法决定了您的 AI 项目的成功。

让我们今天讨论一下您的 AI 训练数据需求。

AI 训练数据错误有哪些类型?

Ai 训练数据错误

标注错误、不可靠数据、不平衡数据、数据偏差

我们将研究四种最常见的训练数据错误以及避免它们的方法。

标签错误

标签错误是最多的 常见错误 在训练数据中发现。 如果模型的 测试数据 有错误标记的数据集,得到的解决方案将无济于事。 数据科学家不会就模型的性能或质量得出准确或有意义的结论。

标签错误有多种形式。 我们使用一个简单的例子来进一步说明这一点。 如果数据注释器的任务很简单,即在图像中的每只猫周围绘制边界框,则可能会出现以下类型的标签错误。

  • 不准确的拟合:模型过拟合 当边界框未绘制得离对象(猫)很近时会发生这种情况,从而在预期的事物周围留下几个间隙。
  • 缺少标签: 在这种情况下,注释器可能会错过标记图像中的猫。
  • 指令误读: 提供给注释者的说明不清楚。 注释者不是在图像中的每只猫周围放置一个边界框,而是放置一个包围所有猫的边界框。
  • 遮挡处理: 注释器不是在猫的可见部分周围放置边界框,而是在部分可见的猫的预期形状周围放置边界框。

非结构化和不可靠的数据

ML 项目的范围取决于它所训练的数据集的类型。 企业应该使用他们的资源来获取更新的、可靠的和代表所需结果的数据集。

当您使用未更新的数据训练模型时,可能会导致应用程序出现长期限制。 如果你在不稳定和不可用的数据上训练你的模型,它将反映 AI 模型的有用性。

数据不平衡

任何数据不平衡都可能导致模型性能出现偏差。 在构建高性能或复杂模型时,应仔细考虑训练数据的组成。 数据不平衡可以有两种类型:

  • 类不平衡: 类不平衡发生在 训练数据 具有高度不平衡的类分布。 换句话说,没有代表性的数据集。 当数据集中存在类别不平衡时,在构建实际应用程序时可能会导致许多问题。
    例如,如果正在训练算法识别猫,则训练数据只有墙上的猫的图像。 那么该模型在识别墙上的猫时表现良好,但在不同条件下表现不佳。
  • 数据新近度: 没有模型是完全最新的。 所有模型都会退化,因为 真实世界 环境在不断变化。 如果模型没有根据这些环境变化定期更新,它的有用性和价值可能会降低。
    例如,直到最近,对 Sputnik 一词的粗略搜索可能会引发有关俄罗斯运载火箭的结果。 但是,大流行后的搜索结果将完全不同,并且充满了俄罗斯 Covid 疫苗。

标注数据的偏差

训练数据中的偏差是一个不时出现的话题。 数据偏差可能会在标记过程中或由注释者引起。 当使用规模庞大的异构注释器团队或需要特定上下文进行标记时,可能会出现数据偏差。

减少偏见 当您有来自世界各地的注释者或特定区域的注释者执行任务时,这是可能的。 如果您使用来自世界各地的数据集,则注释者很有可能在标注时出错。

例如,如果您正在处理来自世界各地的各种美食,英国的注释者可能不熟悉亚洲人的食物偏好。 生成的数据集将偏向于英语。

如何避免 AI 训练数据错误?

避免训练数据错误的最佳方法是在标记过程的每个阶段实施严格的质量控制检查。

你可以避免 数据标签 通过向注释者提供清晰准确的说明来避免错误。 它可以保证数据集的一致性和准确性。

为避免数据集不平衡,请采购最近的、更新的和有代表性的数据集。 确保数据集是新的且之前未使用过 培训和测试 机器学习模型。

一个强大的 AI 项目依靠新鲜、公正和可靠的训练数据来发挥其最佳性能。 在每个标签和测试阶段进行各种质量检查和措施至关重要。 训练错误 如果在影响项目结果之前没有发现和纠正这些问题,可能会成为一个重大问题。

为您的基于 ML 的项目确保高质量的 AI 训练数据集的最佳方法是聘请具有所需的不同注释器组 领域知识 和项目经验。

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