Assim como o desenvolvimento de software que funciona em um código, o desenvolvimento de inteligência artificial e modelos de aprendizado de máquina requerem dados de alta qualidade. Os modelos exigem dados rotulados e anotados com precisão em vários estágios de produção, pois o algoritmo precisa ser continuamente treinado para realizar tarefas.
Mas, dados de qualidade são difíceis de encontrar. Às vezes, os conjuntos de dados podem ser preenchidos com erros que podem afetar o resultado do projeto. Ciência dos dados os especialistas seriam os primeiros a dizer que gastam mais tempo limpando e depurando os dados do que avaliando e analisando-os.
Por que os erros estão presentes no conjunto de dados em primeiro lugar?
Por que é essencial ter conjuntos de dados de treinamento precisos?
Quais são os tipos de Erros de dados de treinamento de IA? E, como evitá-los?
Vamos começar com algumas estatísticas.
Um grupo de pesquisadores do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT examinou dez grandes conjuntos de dados que foram citados mais de 100,000 vezes. Os pesquisadores descobriram que a taxa média de erro foi de aproximadamente 3.4% em todos os conjuntos de dados analisados. Verificou-se também que os conjuntos de dados sofriam de várias tipos de erros, como rotulagem incorreta de imagens, áudio e sentimentos de texto.
Por que os erros estão presentes no conjunto de dados em primeiro lugar?
Quando você tenta analisar por que há erros no conjunto de dados de treinamento, isso pode levar você à fonte de dados. As entradas de dados geradas por humanos provavelmente sofrerão de erros.
Por exemplo, imagine pedir ao seu assistente de escritório para coletar detalhes completos sobre todas as suas empresas de localização e inseri-los manualmente em uma planilha. Em um ponto ou outro, ocorrerá um erro. O endereço pode dar errado, pode ocorrer duplicação ou incompatibilidade de dados.
Erros nos dados também podem ocorrer se coletados por sensores devido a falha do equipamento, deterioração do sensor ou reparo.
Por que é essencial ter conjuntos de dados de treinamento precisos?
Todos os algoritmos de aprendizado de máquina aprendem com os dados que você fornece. Dados rotulados e anotados ajudam os modelos a encontrar relações, entender conceitos, tomar decisões e avaliar seu desempenho. É essencial treinar seu modelo de aprendizado de máquina em conjuntos de dados sem erros sem se preocupar com o custos associados ou o tempo necessário para o treinamento. Como no longo prazo, o tempo gasto na aquisição de dados de qualidade melhorará o resultado de seus projetos de IA.
Treinar seus modelos com dados precisos permitirá que seus modelos façam previsões precisas e aumentem desempenho do modelo. A qualidade, a quantidade e os algoritmos usados determinam o sucesso do seu projeto de IA.
Quais são os tipos de erros de dados de treinamento de IA?
Erros de rotulagem, dados não confiáveis, dados desbalanceados, viés de dados
Veremos os quatro erros de dados de treinamento mais comuns e as maneiras de evitá-los.
Erros de rotulagem
Os erros de rotulagem estão entre os mais erros comuns encontrado nos dados de treinamento. Se o modelo dados de teste tiver rotulado incorretamente os conjuntos de dados, a solução resultante não será útil. Os cientistas de dados não tirariam conclusões precisas ou significativas sobre o desempenho ou a qualidade do modelo.
Erros de rotulagem vêm em várias formas. Estamos usando um exemplo simples para aprofundar o ponto. Se os anotadores de dados tiverem uma tarefa simples de desenhar caixas delimitadoras em torno de cada gato nas imagens, os seguintes tipos de erros de rotulagem provavelmente poderão ocorrer.
- Ajuste impreciso: sobreajuste do modelo acontece quando as caixas delimitadoras não são desenhadas tão perto do objeto (gato), deixando várias lacunas ao redor da coisa pretendida.
- Marcadores ausentes: Nesse caso, o anotador pode deixar de rotular um gato nas imagens.
- Interpretação incorreta da instrução: As instruções fornecidas aos anotadores não são claras. Em vez de colocar uma caixa delimitadora em torno de cada gato nas imagens, os anotadores colocam uma caixa delimitadora abrangendo todos os gatos.
- Manipulação de Oclusão: Em vez de colocar uma caixa delimitadora ao redor da parte visível do gato, o anotador coloca caixas delimitadoras ao redor da forma esperada de um gato parcialmente visível.
Dados não estruturados e não confiáveis
O escopo de um projeto de ML depende do tipo de conjunto de dados em que ele é treinado. As empresas devem usar seus recursos para adquirir conjuntos de dados atualizados, confiáveis e representativos do resultado necessário.
Quando você treina o modelo em dados que não são atualizados, isso pode causar limitações de longo prazo no aplicativo. Se você treinar seus modelos em dados instáveis e inutilizáveis, isso refletirá a utilidade do modelo de IA.
Dados desequilibrados
Qualquer desequilíbrio de dados pode causar vieses no desempenho do seu modelo. Ao construir modelos complexos ou de alto desempenho, a composição dos dados de treinamento deve ser cuidadosamente considerada. O desequilíbrio de dados pode ser de dois tipos:
- Desequilíbrio de classe: O desequilíbrio de classe ocorre quando o dados de treinamento tem distribuições de classe altamente desequilibradas. Em outras palavras, não há um conjunto de dados representativo. Quando há desequilíbrios de classe nos conjuntos de dados, isso pode causar muitos problemas ao construir com aplicativos do mundo real.
Por exemplo, se o algoritmo estiver sendo treinado para reconhecer gatos, os dados de treinamento terão apenas imagens de gatos nas paredes. Então, o modelo terá um bom desempenho ao identificar gatos em paredes, mas terá um desempenho ruim em diferentes condições. - Data Recente: Nenhum modelo está totalmente atualizado. Todos os modelos sofrem uma degeneração, pois o mundo real ambiente está em constante transformação. Se o modelo não for atualizado regularmente sobre essas mudanças ambientais, sua utilidade e valor provavelmente serão diminuídos.
Por exemplo, até recentemente, uma pesquisa superficial pelo termo Sputnik poderia gerar resultados sobre o foguete russo. No entanto, os resultados da pesquisa pós-pandemia seriam completamente diferentes e preenchidos com a vacina russa Covid.
Viés nos dados de rotulagem
O viés nos dados de treinamento é um tópico que continua surgindo de vez em quando. O viés de dados pode ser induzido durante o processo de rotulagem ou por anotadores. O viés de dados pode ocorrer ao usar uma equipe heterogênea considerável de anotadores ou quando um contexto específico é necessário para rotulagem.
Reduzindo o viés é possível quando você tem anotadores de todo o mundo ou anotadores específicos da região executando as tarefas. Se você estiver usando conjuntos de dados de todo o mundo, há uma grande possibilidade de que os anotadores cometam erros na rotulagem.
Por exemplo, se você estiver trabalhando com várias cozinhas de todo o mundo, um anotador no Reino Unido pode não estar familiarizado com as preferências alimentares dos asiáticos. O conjunto de dados resultante teria um viés a favor do inglês.
Como evitar erros de dados de treinamento de IA?
A melhor maneira de evitar erros de dados de treinamento é implementar verificações rigorosas de controle de qualidade em todas as etapas do processo de rotulagem.
Você pode evitar rotulagem de dados erros, fornecendo instruções claras e precisas aos anotadores. Ele pode garantir uniformidade e precisão do conjunto de dados.
Para evitar desequilíbrios nos conjuntos de dados, adquira conjuntos de dados recentes, atualizados e representativos. Certifique-se de que os conjuntos de dados sejam novos e não utilizados antes treinamento e teste Modelos de ML.
Um poderoso projeto de IA prospera com dados de treinamento novos, imparciais e confiáveis para ter o melhor desempenho. É crucial realizar várias verificações e medidas de qualidade em todas as etapas de rotulagem e teste. Erros de treinamento podem se tornar um problema significativo se não forem identificados e corrigidos antes de impactar o resultado do projeto.
A melhor maneira de garantir conjuntos de dados de treinamento de IA de qualidade para seu projeto baseado em ML é contratar um grupo diversificado de anotadores que tenham o conhecimento de domínio e experiência para o projeto.
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