مثل تطوير البرمجيات التي تعمل على كود ، تطوير العمل الذكاء الاصطناعي ونماذج التعلم الآلي تتطلب بيانات عالية الجودة. تتطلب النماذج بيانات مصنفة وشروحًا بدقة في مراحل متعددة من الإنتاج حيث تحتاج الخوارزمية إلى التدريب المستمر للاضطلاع بالمهام.
لكن البيانات عالية الجودة يصعب الحصول عليها. في بعض الأحيان ، يمكن ملء مجموعات البيانات بالأخطاء التي قد تؤثر على نتيجة المشروع. علم البيانات سيكون الخبراء أول من يخبرك أنهم يقضون وقتًا أطول في تنظيف البيانات وتنقيتها بدلاً من تقييمها وتحليلها.
لماذا توجد أخطاء في مجموعة البيانات في المقام الأول؟
لماذا من الضروري أن يكون لديك مجموعات بيانات تدريب دقيقة؟
ما هي أنواع أخطاء بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي؟ وكيف نتجنبها؟
لنبدأ ببعض الإحصائيات.
قامت مجموعة من الباحثين في مختبر MIT لعلوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي بفحص عشر مجموعات بيانات كبيرة تم الاستشهاد بها أكثر من 100,000 مرة. وجد الباحثون أن متوسط معدل الخطأ كان تقريبًا 3.4٪ عبر جميع مجموعات البيانات التي تم تحليلها. كما وجد أن مجموعات البيانات عانت من حالات مختلفة أنواع الأخطاء، مثل وضع علامات مضللة على الصور والصوت والنصوص.
لماذا توجد أخطاء في مجموعة البيانات في المقام الأول؟
عندما تحاول تحليل سبب وجود أخطاء في مجموعة بيانات التدريب ، فقد يقودك ذلك إلى مصدر البيانات. من المحتمل أن تعاني مدخلات البيانات التي يولدها البشر من الأخطاء.
على سبيل المثال ، تخيل أن تطلب من مساعد المكتب الخاص بك جمع تفاصيل كاملة حول جميع الأنشطة التجارية التي تعمل في الموقع وإدخالها يدويًا في جدول بيانات. سيحدث خطأ عند نقطة أو أخرى. قد يحدث خطأ في العنوان أو قد يحدث تكرار أو قد يحدث عدم تطابق في البيانات.
يمكن أن تحدث أخطاء في البيانات أيضًا إذا تم جمعها بواسطة أجهزة الاستشعار بسبب فشل المعدات أو تدهور أجهزة الاستشعار أو إصلاحها.
لماذا من الضروري أن يكون لديك مجموعات بيانات تدريب دقيقة؟
تتعلم جميع خوارزميات التعلم الآلي من البيانات التي تقدمها. تساعد البيانات المصنفة والمشروحة النماذج في العثور على العلاقات وفهم المفاهيم واتخاذ القرارات وتقييم أدائها. من الضروري تدريب نموذج التعلم الآلي الخاص بك على مجموعات بيانات خالية من الأخطاء دون القلق بشأن التكاليف المرتبطة أو الوقت اللازم للتدريب. كما هو الحال على المدى الطويل ، فإن الوقت الذي تقضيه في الحصول على بيانات عالية الجودة سيعزز نتائج مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
سيسمح تدريب نماذجك على بيانات دقيقة لنماذجك بعمل تنبؤات دقيقة وتعزيزها أداء النموذج. تحدد الجودة والكمية والخوارزميات المستخدمة نجاح مشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك.
ما هي أنواع أخطاء بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي؟
أخطاء في وضع العلامات ، بيانات غير موثوقة ، بيانات غير متوازنة ، انحياز البيانات
سننظر في الأخطاء الأربعة الأكثر شيوعًا في بيانات التدريب وطرق تجنبها.
وضع العلامات على الأخطاء
أخطاء التسمية هي من بين أكثر الأخطاء الشائعة وجدت في بيانات التدريب. إذا كان النموذج بيانات الاختبار يحتوي على مجموعات بيانات مصنفة بشكل خاطئ ، فلن يكون الحل الناتج مفيدًا. لن يستخلص علماء البيانات استنتاجات دقيقة أو ذات مغزى حول أداء النموذج أو جودته.
تأتي أخطاء التسمية في أشكال مختلفة. نحن نستخدم مثالًا بسيطًا لتعزيز هذه النقطة. إذا كان لدى المعلقين التوضيحيين للبيانات مهمة بسيطة تتمثل في رسم مربعات إحاطة حول كل قطة في الصور ، فمن المحتمل أن تحدث الأنواع التالية من أخطاء وضع العلامات.
- ملاءمة غير دقيقة: نموذج overfitting يحدث عندما لا يتم رسم المربعات المحيطة بالقرب من الكائن (القط) ، مما يترك عدة فجوات حول الشيء المقصود.
- تسميات مفقودة: في هذه الحالة ، قد يفوت المعلق التوضيحي تسمية قطة في الصور.
- تفسير خاطئ للتعليمات: التعليمات المقدمة للمعلقين ليست واضحة. بدلاً من وضع مربع محيط واحد حول كل قطة في الصور ، يضع أصحاب التعليقات صندوقًا محيطًا واحدًا يشمل جميع القطط.
- معالجة الانسداد: بدلاً من وضع مربع محيط حول الجزء المرئي من القط ، يضع المعلق مربعات إحاطة حول الشكل المتوقع لقط مرئي جزئيًا.
بيانات غير منظمة وغير موثوقة
يعتمد نطاق مشروع ML على نوع مجموعة البيانات التي يتم التدريب عليها. يجب أن تستخدم الشركات مواردها للحصول على مجموعات بيانات محدثة وموثوقة وتمثل النتيجة المطلوبة.
عندما تقوم بتدريب النموذج على البيانات التي لم يتم تحديثها ، فقد يتسبب ذلك في قيود طويلة المدى في التطبيق. إذا قمت بتدريب النماذج الخاصة بك على بيانات غير مستقرة وغير قابلة للاستخدام ، فسوف تعكس فائدة نموذج الذكاء الاصطناعي.
بيانات غير متوازنة
قد يتسبب أي خلل في البيانات في حدوث تحيزات في أداء نموذجك. عند بناء نماذج عالية الأداء أو معقدة ، يجب مراعاة تكوين بيانات التدريب بعناية. يمكن أن يكون عدم توازن البيانات من نوعين:
- عدم توازن الفئة: يحدث عدم توازن الفئة عندما يكون بيانات التدريب لديه توزيعات غير متوازنة للغاية. بمعنى آخر ، لا توجد مجموعة بيانات تمثيلية. عند وجود اختلالات في فئة مجموعات البيانات ، يمكن أن يتسبب ذلك في العديد من المشكلات عند الإنشاء باستخدام تطبيقات في العالم الحقيقي.
على سبيل المثال ، إذا تم تدريب الخوارزمية على التعرف على القطط ، فإن بيانات التدريب تحتوي فقط على صور للقطط على الجدران. بعد ذلك ، سيعمل النموذج بشكل جيد عند تحديد القطط على الجدران ولكنه سيكون ضعيفًا في ظل ظروف مختلفة. - حداثة البيانات: لا يوجد نموذج محدث بالكامل. تخضع جميع الموديلات لانحطاط ، مثل عالم حقيقي البيئة تتحول باستمرار. إذا لم يتم تحديث النموذج بانتظام بشأن هذه التغييرات البيئية ، فمن المحتمل أن تتضاءل فائدته وقيمته.
على سبيل المثال ، حتى وقت قريب ، كان من الممكن أن يؤدي البحث السريع عن مصطلح Sputnik إلى ظهور نتائج حول الصاروخ الحامل الروسي. ومع ذلك ، فإن نتائج البحث بعد الجائحة ستكون مختلفة تمامًا ومليئة بلقاح كوفيد الروسي.
التحيز في تسمية البيانات
التحيز في بيانات التدريب هو موضوع يستمر في الظهور بين الحين والآخر. يمكن أن يحدث تحيز البيانات أثناء عملية وضع العلامات أو عن طريق التعليقات التوضيحية. يمكن أن يحدث تحيز البيانات عند استخدام فريق كبير غير متجانس من المعلقين أو عندما يكون سياق معين مطلوبًا لوضع العلامات.
تقليل التحيز يكون ممكنًا عندما يكون لديك معلقون توضيحيون من جميع أنحاء العالم أو يقوم المعلقون الخاصون بالمنطقة بتنفيذ المهام. إذا كنت تستخدم مجموعات بيانات من جميع أنحاء العالم ، فهناك احتمال كبير أن يخطئ أصحاب التعليقات التوضيحية في وضع العلامات.
على سبيل المثال ، إذا كنت تعمل مع مطابخ متنوعة من جميع أنحاء العالم ، فقد لا يكون المعلق في المملكة المتحدة على دراية بتفضيلات الطعام لدى الآسيويين. سيكون لمجموعة البيانات الناتجة تحيز لصالح اللغة الإنجليزية.
كيف تتجنب أخطاء بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي؟
أفضل طريقة لتجنب أخطاء بيانات التدريب هي تنفيذ فحوصات صارمة لمراقبة الجودة في كل مرحلة من مراحل عملية وضع العلامات.
يمكنك تجنب تسمية البيانات من خلال تقديم تعليمات واضحة ودقيقة للمعلقين. يمكن أن يضمن توحيد ودقة مجموعة البيانات.
لتجنب الاختلالات في مجموعات البيانات ، قم بشراء مجموعات بيانات حديثة ومحدثة وتمثيلية. تأكد من أن مجموعات البيانات جديدة وغير مستخدمة من قبل التدريب والاختبار نماذج ML.
يزدهر مشروع الذكاء الاصطناعي القوي على بيانات تدريب حديثة وغير متحيزة وموثوقة لتحقيق أفضل أداء. من الضروري إجراء فحوصات وتدابير مختلفة للجودة في كل مرحلة من مراحل وضع العلامات والاختبار. أخطاء التدريب يمكن أن تصبح مشكلة كبيرة إذا لم يتم تحديدها وتصحيحها قبل التأثير على نتيجة المشروع.
أفضل طريقة لضمان جودة مجموعات بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي لمشروعك القائم على ML هي توظيف مجموعة متنوعة من المعلقين الذين لديهم ما يلزم معرفة المجال والخبرة للمشروع.
يمكنك تحقيق نجاح سريع مع فريق المعلقين ذوي الخبرة في شيب الذين يقدمون خدمات وضع العلامات والتعليقات التوضيحية الذكية للمشاريع المتنوعة القائمة على الذكاء الاصطناعي. اتصل بنا وتأكد من الجودة والأداء في مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
