コードで動作するソフトウェア開発のように、動作する開発 人工知能 機械学習モデルには高品質のデータが必要です。 アルゴリズムはタスクを実行するために継続的にトレーニングする必要があるため、モデルには、生産の複数の段階で正確にラベル付けされ、注釈が付けられたデータが必要です。
しかし、質の高いデータを入手するのは困難です。 場合によっては、プロジェクトの結果に影響を与える可能性のあるエラーでデータセットがいっぱいになることがあります。 データサイエンス 専門家は、データの評価と分析よりも、データのクリーニングとスクラブに多くの時間を費やしていることを最初に伝えます。
そもそもデータセットにエラーが存在するのはなぜですか？
正確なトレーニングデータセットが不可欠なのはなぜですか？
の種類は何ですか AIトレーニングデータエラー？ そして、それらを回避する方法は？
いくつかの統計から始めましょう。
MITコンピューター科学人工知能研究所の研究者グループは、100,000万回以上引用されたXNUMX個の大きなデータセットを精査しました。 研究者は、平均エラー率がおよそ 分析されたすべてのデータセット全体で3.4％。 また、データセットはさまざまな問題を抱えていることがわかりました エラーの種類、画像、音声、テキストの感情の誤ったラベル付けなど。
そもそもデータセットにエラーが存在するのはなぜですか？
トレーニングデータセットにエラーがある理由を分析しようとすると、データソースにつながる可能性があります。 人間によって生成されたデータ入力は、エラーに悩まされる可能性があります。
たとえば、オフィスアシスタントに、すべてのロケーションビジネスに関する完全な詳細を収集し、それらをスプレッドシートに手動で入力するように依頼することを想像してみてください。 いずれかの時点で、エラーが発生します。 アドレスが間違ったり、重複が発生したり、データの不一致が発生したりする可能性があります。
機器の故障、センサーの劣化、または修理のためにセンサーによって収集された場合にも、データのエラーが発生する可能性があります。
正確なトレーニングデータセットが不可欠なのはなぜですか？
すべての機械学習アルゴリズムは、提供されたデータから学習します。 ラベルと注釈が付けられたデータは、モデルが関係を見つけ、概念を理解し、意思決定を行い、パフォーマンスを評価するのに役立ちます。 エラーのないデータセットで機械学習モデルをトレーニングすることは、 コスト 関連する、またはトレーニングに必要な時間。 長期的には、質の高いデータの取得に費やす時間は、AIプロジェクトの成果を向上させます。
正確なデータでモデルをトレーニングすると、モデルは正確な予測を行い、後押しすることができます モデルのパフォーマンス。 使用される品質、量、およびアルゴリズムによって、AIプロジェクトの成功が決まります。
AIトレーニングデータエラーの種類は何ですか？
ラベル付けエラー、信頼性の低いデータ、不均衡なデータ、データバイアス
最も一般的なXNUMXつのトレーニングデータエラーとそれらを回避する方法を見ていきます。
ラベル付けエラー
ラベル付けエラーは最も多いもののXNUMXつです 一般的なエラー トレーニングデータで見つかりました。 モデルの場合 テストデータ データセットに誤ったラベルが付けられている場合、結果のソリューションは役に立ちません。 データサイエンティストは、モデルのパフォーマンスや品質について正確または意味のある結論を導き出すことはありません。
ラベル付けエラーにはさまざまな形式があります。 簡単な例を使用して、要点をさらに詳しく説明します。 データアノテーターが画像内の各猫の周りに境界ボックスを描画するという単純なタスクを持っている場合、次のタイプのラベル付けエラーが発生する可能性があります。
- 不正確な適合：モデルの過剰適合 バウンディングボックスがオブジェクト（猫）の近くに描画されておらず、意図したものの周りにいくつかのギャップが残っている場合に発生します。
- ラベルがありません： この場合、アノテーターは画像内の猫のラベル付けを見逃す可能性があります。
- 指示の誤解： アノテーターに提供される指示は明確ではありません。 画像内の各猫の周りにXNUMXつのバウンディングボックスを配置する代わりに、アノテーターはすべての猫を囲むXNUMXつのバウンディングボックスを配置します。
- オクルージョン処理： アノテーターは、猫の見える部分の周りにバウンディングボックスを配置する代わりに、部分的に見える猫の予想される形状の周りにバウンディングボックスを配置します。
非構造化データと信頼性の低いデータ
MLプロジェクトの範囲は、トレーニング対象のデータセットのタイプによって異なります。 企業は、リソースを使用して、更新され、信頼性が高く、必要な結果を表すデータセットを取得する必要があります。
更新されていないデータでモデルをトレーニングすると、アプリケーションに長期的な制限が生じる可能性があります。 不安定で使用できないデータでモデルをトレーニングすると、AIモデルの有用性が反映されます。
不均衡なデータ
データの不均衡は、モデルのパフォーマンスにバイアスを引き起こす可能性があります。 高性能または複雑なモデルを構築する場合は、トレーニングデータの構成を慎重に検討する必要があります。 データの不均衡には、次のXNUMXつのタイプがあります。
- クラスの不均衡： クラスの不均衡は、 トレーニングデータ 非常に不均衡なクラス分布を持っています。 つまり、代表的なデータセットはありません。 データセットにクラスの不均衡がある場合、実際のアプリケーションでビルドするときに多くの問題が発生する可能性があります。
たとえば、アルゴリズムが猫を認識するようにトレーニングされている場合、トレーニングデータには壁に猫の画像しかありません。 その場合、モデルは壁の猫を識別するときにうまく機能しますが、さまざまな条件下ではうまく機能しません。 - データの最新性： 完全に最新のモデルはありません。 すべてのモデルは、 現実の世界 環境は絶えず変化しています。 これらの環境変化についてモデルが定期的に更新されない場合、その有用性と価値は低下する可能性があります。
たとえば、最近まで、スプートニクという用語をざっと検索すると、ロシアのロケットに関する結果が表示されていた可能性があります。 ただし、パンデミック後の検索結果は完全に異なり、ロシアのCovidワクチンで満たされます。
ラベル付けデータのバイアス
トレーニングデータの偏りは、時々発生し続けるトピックです。 データの偏りは、ラベリングプロセス中またはアノテーターによって引き起こされる可能性があります。 データバイアスは、アノテーターのかなりの異種チームを使用する場合、またはラベル付けに特定のコンテキストが必要な場合に発生する可能性があります。
バイアスを減らす 世界中のアノテーターがいる場合、または地域固有のアノテーターがタスクを実行している場合に可能です。 世界中のデータセットを使用している場合、アノテーターがラベル付けを間違える可能性が高くなります。
たとえば、世界中のさまざまな料理を扱っている場合、英国のアノテーターはアジア人の食べ物の好みに精通していない可能性があります。 結果として得られるデータセットには、英語を支持するバイアスがあります。
AIトレーニングデータエラーを回避する方法は？
トレーニングデータエラーを回避する最善の方法は、ラベリングプロセスのすべての段階で厳格な品質管理チェックを実装することです。
あなたは避けることができます データラベリング アノテーターに明確で正確な指示を提供することによるエラー。 データセットの均一性と正確性を確保できます。
データセットの不均衡を回避するには、最近の、更新された、代表的なデータセットを入手します。 データセットが新しく、未使用であることを確認してください トレーニングとテスト MLモデル。
強力なAIプロジェクトは、新鮮で偏りのない信頼性の高いトレーニングデータで成長し、最高のパフォーマンスを発揮します。 ラベル付けとテストのすべての段階で、さまざまな品質チェックと対策を講じることが重要です。 トレーニングエラー プロジェクトの結果に影響を与える前にそれらが特定および修正されない場合、重大な問題になる可能性があります。
MLベースのプロジェクトで高品質のAIトレーニングデータセットを確保するための最良の方法は、必要なアノテーターの多様なグループを雇うことです。 領域知識 プロジェクトの経験。
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