Al igual que el desarrollo de software que funciona en un código, el desarrollo de trabajo inteligencia artificial y los modelos de aprendizaje automático requieren datos de alta calidad. Los modelos requieren datos etiquetados y anotados con precisión en múltiples etapas de producción, ya que el algoritmo debe capacitarse continuamente para realizar tareas.
Pero, los datos de calidad son difíciles de conseguir. A veces, los conjuntos de datos pueden estar llenos de errores que pueden afectar el resultado del proyecto. Ciencia de los datos los expertos serían los primeros en decirle que pasan más tiempo limpiando y depurando los datos que evaluándolos y analizándolos.
¿Por qué hay errores presentes en el conjunto de datos en primer lugar?
¿Por qué es esencial tener conjuntos de datos de entrenamiento precisos?
¿Cuáles son los tipos de Errores de datos de entrenamiento de IA? Y, ¿cómo evitarlos?
Comencemos con algunas estadísticas.
Un grupo de investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT analizó diez grandes conjuntos de datos que se han citado más de 100,000 veces. Los investigadores encontraron que la tasa de error promedio era de aproximadamente 3.4 % en todos los conjuntos de datos analizados. También se encontró que los conjuntos de datos sufrían de varios tipos de errores, como el etiquetado incorrecto de imágenes, audio y opiniones de texto.
¿Por qué hay errores presentes en el conjunto de datos en primer lugar?
Cuando intenta analizar por qué hay errores en el conjunto de datos de entrenamiento, podría llevarlo a la fuente de datos. Es probable que las entradas de datos generadas por humanos sufran errores.
Por ejemplo, imagine pedirle a su asistente de oficina que recopile detalles completos sobre todos sus negocios de ubicación y los ingrese manualmente en una hoja de cálculo. En un momento u otro, se producirá un error. La dirección podría salir mal, podría ocurrir una duplicación o podría ocurrir una discrepancia de datos.
Los errores en los datos también pueden ocurrir si los recopilan los sensores debido a fallas en el equipo, deterioro del sensor o reparación.
¿Por qué es esencial tener conjuntos de datos de entrenamiento precisos?
Todos los algoritmos de aprendizaje automático aprenden de los datos que proporciona. Los datos etiquetados y anotados ayudan a los modelos a encontrar relaciones, comprender conceptos, tomar decisiones y evaluar su desempeño. Es esencial entrenar su modelo de aprendizaje automático en conjuntos de datos sin errores sin preocuparse por el costos asociados o el tiempo necesario para la formación. Como a la larga, el tiempo que dedica a adquirir datos de calidad mejorará el resultado de sus proyectos de IA.
Entrenar sus modelos con datos precisos les permitirá hacer predicciones precisas y aumentar rendimiento del modelo. La calidad, la cantidad y los algoritmos utilizados determinan el éxito de su proyecto de IA.
¿Cuáles son los tipos de errores de datos de entrenamiento de IA?
Errores de etiquetado, datos no fiables, datos desequilibrados, sesgo de datos
Veremos los cuatro errores de datos de entrenamiento más comunes y las formas de evitarlos.
Errores de etiquetado
Los errores de etiquetado se encuentran entre los más errores comunes encontrado en los datos de entrenamiento. Si el modelo es datos de prueba tiene conjuntos de datos mal etiquetados, la solución resultante no será útil. Los científicos de datos no sacarían conclusiones precisas o significativas sobre el rendimiento o la calidad del modelo.
Los errores de etiquetado vienen en varias formas. Estamos usando un ejemplo simple para promover el punto. Si los anotadores de datos tienen la tarea simple de dibujar cuadros delimitadores alrededor de cada gato en las imágenes, es probable que ocurran los siguientes tipos de errores de etiquetado.
- Ajuste impreciso: sobreajuste del modelo sucede cuando los cuadros delimitadores no se dibujan tan cerca del objeto (gato), dejando varios espacios alrededor de la cosa deseada.
- Etiquetas faltantes: En este caso, el anotador podría no etiquetar un gato en las imágenes.
- Interpretación incorrecta de instrucciones: Las instrucciones proporcionadas a los anotadores no son claras. En lugar de colocar un cuadro delimitador alrededor de cada gato en las imágenes, los anotadores colocan un cuadro delimitador que abarca todos los gatos.
- Manejo de oclusión: En lugar de colocar un cuadro delimitador alrededor de la parte visible del gato, el anotador coloca cuadros delimitadores alrededor de la forma esperada de un gato parcialmente visible.
Datos no estructurados y poco fiables
El alcance de un proyecto de ML depende del tipo de conjunto de datos en el que se entrena. Las empresas deben usar sus recursos para adquirir conjuntos de datos actualizados, confiables y representativos del resultado necesario.
Cuando entrena el modelo con datos que no están actualizados, puede causar limitaciones a largo plazo en la aplicación. Si entrena sus modelos con datos inestables e inutilizables, reflejará la utilidad del modelo de IA.
Datos desequilibrados
Cualquier desequilibrio de datos podría causar sesgos en el rendimiento de su modelo. Al construir modelos complejos o de alto rendimiento, la composición de los datos de entrenamiento se debe considerar cuidadosamente. El desequilibrio de datos puede ser de dos tipos:
- Desequilibrio de clases: El desequilibrio de clases ocurre cuando el datos de entrenamiento tiene distribuciones de clases muy desequilibradas. En otras palabras, no hay un conjunto de datos representativo. Cuando hay desequilibrios de clase en los conjuntos de datos, puede causar muchos problemas al construir con aplicaciones del mundo real.
Por ejemplo, si el algoritmo se entrena para reconocer gatos, los datos de entrenamiento solo tienen imágenes de gatos en las paredes. Entonces, el modelo funcionará bien al identificar gatos en las paredes, pero lo hará mal en diferentes condiciones. - Actualidad de los datos: Ningún modelo está totalmente actualizado. Todos los modelos sufren una degeneración, ya que el mundo real El entorno está en constante transformación. Si el modelo no se actualiza regularmente sobre estos cambios ambientales, es probable que su utilidad y valor disminuyan.
Por ejemplo, hasta hace poco, una búsqueda superficial del término Sputnik podría haber arrojado resultados sobre el cohete portador ruso. Sin embargo, los resultados de búsqueda posteriores a la pandemia serían completamente diferentes y estarían llenos de la vacuna rusa Covid.
Sesgo en el etiquetado de datos
El sesgo en los datos de entrenamiento es un tema que sigue surgiendo de vez en cuando. El sesgo de datos podría ser inducido durante el proceso de etiquetado o por anotadores. El sesgo de datos puede ocurrir cuando se utiliza un equipo heterogéneo considerable de anotadores o cuando se requiere un contexto específico para el etiquetado.
Reducir el sesgo es posible cuando tiene anotadores de todo el mundo o anotadores específicos de la región que realizan las tareas. Si está utilizando conjuntos de datos de todo el mundo, existe una gran posibilidad de que los anotadores cometan errores en el etiquetado.
Por ejemplo, si está trabajando con varias cocinas de todo el mundo, es posible que un comentarista en el Reino Unido no esté familiarizado con las preferencias alimentarias de los asiáticos. El conjunto de datos resultante tendría un sesgo a favor de los ingleses.
¿Cómo evitar errores de datos de entrenamiento de IA?
La mejor manera de evitar errores en los datos de entrenamiento es implementar estrictos controles de calidad en cada etapa del proceso de etiquetado.
Usted puede evitar etiquetado de datos errores proporcionando instrucciones claras y precisas a los anotadores. Puede garantizar la uniformidad y la precisión del conjunto de datos.
Para evitar desequilibrios en los conjuntos de datos, adquiera conjuntos de datos recientes, actualizados y representativos. Asegúrese de que los conjuntos de datos sean nuevos y no se usen antes entrenamiento y prueba modelos ML.
Un proyecto de IA poderoso se nutre de datos de capacitación frescos, imparciales y confiables para rendir al máximo. Es crucial realizar varios controles de calidad y medidas en cada etapa de etiquetado y prueba. Errores de entrenamiento pueden convertirse en un problema importante si no se identifican y rectifican antes de afectar el resultado del proyecto.
La mejor manera de garantizar conjuntos de datos de entrenamiento de IA de calidad para su proyecto basado en ML es contratar un grupo diverso de anotadores que tengan los requisitos necesarios. conocimiento del dominio y experiencia para el proyecto.
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