如何識別和修復 AI 訓練數據錯誤

AI訓練數據錯誤有哪些類型？

標籤錯誤、數據不可靠、數據不平衡、數據偏差

我們將研究四種最常見的訓練數據錯誤以及避免它們的方法。

標籤錯誤

標籤錯誤是最常見的錯誤之一 常見錯誤 在訓練數據中發現。 如果模型的 測試數據 如果數據集標籤錯誤，則生成的解決方案將沒有幫助。 數據科學家不會對模型的性能或質量得出準確或有意義的結論。

標籤錯誤有多種形式。 我們使用一個簡單的例子來進一步說明這一點。 如果數據註釋器的任務很簡單，就是在圖像中的每隻貓周圍繪製邊界框，則可能會出現以下類型的標記錯誤。

• 擬合不准確：模型過度擬合 當邊界框沒有繪製得離對象（貓）那麼近，從而在預期對象周圍留下幾個間隙時，就會發生這種情況。
• 缺少標籤： 在這種情況下，註釋者可能會錯過在圖像中標記貓的情況。
• 指令誤解： 提供給註釋者的說明不清楚。 註釋者不是在圖像中的每隻貓周圍放置一個邊界框，而是放置一個包圍所有貓的邊界框。
• 遮擋處理： 註釋器不是在貓的可見部分周圍放置邊界框，而是在部分可見的貓的預期形狀周圍放置邊界框。

非結構化且不可靠的數據

機器學習項目的範圍取決於其訓練的數據集類型。 企業應利用其資源來獲取更新、可靠且代表所需結果的數據集。

當您使用未更新的數據訓練模型時，可能會導致應用程序出現長期限制。 如果你在不穩定和不可用的數據上訓練你的模型，它將體現出人工智能模型的有用性。

數據不平衡

任何數據不平衡都可能導致模型性能出現偏差。 在構建高性能或複雜模型時，應仔細考慮訓練數據的組成。 數據不平衡可以有兩種類型：

• 類別不平衡： 當 訓練數據 階級分佈高度不平衡。 換句話說，沒有代表性的數據集。 當數據集中存在類不平衡時，在構建實際應用程序時可能會導致許多問題。
  例如，如果正在訓練算法來識別貓，則訓練數據僅包含牆上貓的圖像。 然後，該模型在識別牆上的貓時表現良好，但在不同條件下表現不佳。
• 數據新近度： 沒有一個模型是完全最新的。 所有模型都會經歷退化，因為 真實世界 環境在不斷變化。 如果模型沒有根據這些環境變化定期更新，它的實用性和價值可能會降低。
  例如，直到最近，粗略搜索“Sputnik”一詞可能會出現有關俄羅斯運載火箭的結果。 然而，大流行後的搜索結果將完全不同，並且充滿了俄羅斯新冠疫苗。

標籤數據的偏差

訓練數據中的偏差是一個時不時出現的話題。 數據偏差可能是在標記過程中或由註釋者引起的。 當使用相當大的異構註釋者團隊或需要特定上下文進行標記時，可能會出現數據偏差。

減少偏見 當您有來自世界各地的註釋者或特定區域的註釋者執行任務時，這是可能的。 如果您使用來自世界各地的數據集，註釋者在標記時很可能會犯錯誤。

例如，如果您正在處理來自世界各地的各種美食，英國的註釋者可能不熟悉亞洲人的食物偏好。 生成的數據集將偏向英語。

如何避免AI訓練數據錯誤？

避免訓練數據錯誤的最佳方法是在標籤過程的每個階段實施嚴格的質量控制檢查。

你可以避免 數據標籤 通過向註釋者提供清晰準確的指示來糾正錯誤。 可以保證數據集的一致性和準確性。

為了避免數據集不平衡，請採購最新的、更新的和有代表性的數據集。 確保數據集是新的且之前未使用過 培訓和測試 機器學習模型。

一個強大的人工智能項目的蓬勃發展依賴於新鮮、公正且可靠的訓練數據，以發揮最佳性能。 在每個標籤和測試階段進行各種質量檢查和措施至關重要。 訓練錯誤 如果在影響項目結果之前未發現並糾正這些問題，則可能會成為一個重大問題。

確保基於 ML 的項目獲得高質量 AI 訓練數據集的最佳方法是聘請一群具有所需技能的多樣化註釋者 領域知識 以及該項目的經驗。

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