코드에서 작동하는 소프트웨어 개발처럼 인공 지능 기계 학습 모델에는 고품질 데이터가 필요합니다. 알고리즘은 작업을 수행하기 위해 지속적으로 훈련되어야 하므로 모델에는 여러 생산 단계에서 정확하게 레이블이 지정되고 주석이 달린 데이터가 필요합니다.
그러나 양질의 데이터를 얻기가 어렵습니다. 때로는 데이터 세트가 프로젝트 결과에 영향을 줄 수 있는 오류로 채워질 수 있습니다. 데이터 과학 전문가들은 데이터를 평가하고 분석하는 것보다 데이터를 정리하고 정리하는 데 더 많은 시간을 할애한다고 처음으로 말할 것입니다.
처음에 데이터 세트에 오류가 있는 이유는 무엇입니까?
정확한 훈련 데이터 세트가 있어야 하는 이유는 무엇입니까?
유형은 무엇입니까 AI 훈련 데이터 오류? 그리고 그들을 피하는 방법은 무엇입니까?
몇 가지 통계로 시작해 보겠습니다.
MIT 컴퓨터 과학 및 인공 지능 연구소의 연구원 그룹은 100,000번 이상 인용된 XNUMX개의 대규모 데이터 세트를 면밀히 조사했습니다. 연구자들은 평균 오류율이 대략 분석된 모든 데이터 세트에서 3.4%. 또한 데이터 세트가 다양한 오류 유형, 이미지, 오디오 및 텍스트 감정의 잘못된 레이블 지정과 같은
처음에 데이터 세트에 오류가 있는 이유는 무엇입니까?
훈련 데이터 세트에 오류가 있는 이유를 분석하려고 하면 데이터 소스로 이어질 수 있습니다. 인간이 생성한 데이터 입력은 오류를 겪을 가능성이 있습니다.
예를 들어, 비서에게 모든 위치 비즈니스에 대한 완전한 세부 정보를 수집하고 수동으로 스프레드시트에 입력하도록 요청한다고 상상해 보십시오. 어느 한 지점에서 오류가 발생합니다. 주소가 잘못되거나 중복이 발생하거나 데이터 불일치가 발생할 수 있습니다.
장비 고장, 센서 열화 또는 수리로 인해 센서에 의해 수집되는 경우 데이터 오류가 발생할 수도 있습니다.
정확한 훈련 데이터 세트가 있어야 하는 이유는 무엇입니까?
모든 기계 학습 알고리즘은 사용자가 제공하는 데이터에서 학습합니다. 레이블이 지정되고 주석이 달린 데이터는 모델이 관계를 찾고, 개념을 이해하고, 결정을 내리고, 성능을 평가하는 데 도움이 됩니다. 오류에 대한 걱정 없이 기계 학습 모델을 오류가 없는 데이터 세트로 훈련시키는 것이 중요합니다. 비용 관련 또는 훈련에 필요한 시간. 장기적으로 양질의 데이터를 수집하는 데 소비하는 시간은 AI 프로젝트의 결과를 향상시킬 것입니다.
정확한 데이터로 모델을 훈련하면 모델이 정확한 예측을 하고 성능을 높일 수 있습니다. 모델 성능. 사용된 품질, 수량 및 알고리즘이 AI 프로젝트의 성공을 결정합니다.
AI 훈련 데이터 오류의 유형은 무엇입니까?
레이블 지정 오류, 신뢰할 수 없는 데이터, 불균형 데이터, 데이터 편향
가장 일반적인 XNUMX가지 훈련 데이터 오류와 이를 방지하는 방법을 살펴보겠습니다.
라벨링 오류
라벨링 오류가 가장 많습니다. 일반적인 오류 훈련 데이터에서 찾을 수 있습니다. 모델의 경우 테스트 데이터 레이블이 잘못된 데이터 세트가 있으면 결과 솔루션이 도움이 되지 않습니다. 데이터 과학자는 모델의 성능이나 품질에 대해 정확하거나 의미 있는 결론을 내리지 않습니다.
라벨링 오류는 다양한 형태로 나타납니다. 우리는 요점을 더하기 위해 간단한 예를 사용하고 있습니다. 데이터 주석자가 이미지의 각 고양이 주위에 경계 상자를 그리는 간단한 작업이 있는 경우 다음 유형의 레이블 지정 오류가 발생할 수 있습니다.
- 부정확한 적합: 모델 과적합 경계 상자가 개체(고양이)에 가깝게 그려지지 않아 의도한 것 주위에 몇 개의 간격이 남을 때 발생합니다.
- 누락된 라벨: 이 경우 어노테이터는 이미지에서 고양이 레이블을 놓칠 수 있습니다.
- 잘못된 지시: 주석자에게 제공된 지침은 명확하지 않습니다. 이미지의 각 고양이 주위에 하나의 경계 상자를 배치하는 대신 주석자는 모든 고양이를 둘러싸는 하나의 경계 상자를 배치합니다.
- 폐색 처리: 고양이의 보이는 부분 주위에 경계 상자를 배치하는 대신 어노테이터는 부분적으로 보이는 고양이의 예상 모양 주위에 경계 상자를 배치합니다.
구조화되지 않고 신뢰할 수 없는 데이터
ML 프로젝트의 범위는 학습된 데이터 세트 유형에 따라 다릅니다. 기업은 리소스를 사용하여 업데이트되고 신뢰할 수 있으며 필요한 결과를 나타내는 데이터 세트를 확보해야 합니다.
업데이트되지 않은 데이터에 대해 모델을 학습하면 애플리케이션에 장기적인 제한이 발생할 수 있습니다. 불안정하고 사용할 수 없는 데이터에 대해 모델을 훈련하면 AI 모델의 유용성이 반영됩니다.
불균형 데이터
데이터 불균형으로 인해 모델 성능에 편향이 발생할 수 있습니다. 고성능 또는 복잡한 모델을 구축할 때 교육 데이터 구성을 신중하게 고려해야 합니다. 데이터 불균형은 두 가지 유형이 있습니다.
- 클래스 불균형: 클래스 불균형은 다음과 같은 경우에 발생합니다. 훈련 데이터 클래스 분포가 매우 불균형합니다. 즉, 대표 데이터셋이 없습니다. 데이터 세트에 클래스 불균형이 있는 경우 실제 애플리케이션으로 빌드할 때 많은 문제가 발생할 수 있습니다.
예를 들어 알고리즘이 고양이를 인식하도록 훈련되는 경우 훈련 데이터에는 벽에 고양이 이미지만 있습니다. 그러면 모델은 벽에 있는 고양이를 식별할 때 잘 수행되지만 다른 조건에서는 제대로 수행되지 않습니다. - 데이터 최신성: 완전히 최신 상태인 모델은 없습니다. 모든 모델은 퇴화를 겪습니다. 현실 세계 환경은 끊임없이 변화하고 있습니다. 이러한 환경 변화에 따라 정기적으로 모델을 업데이트하지 않으면 유용성과 가치가 떨어질 수 있습니다.
예를 들어, 최근까지 스푸트니크라는 용어를 피상적으로 검색하면 러시아 항공모함 로켓에 대한 결과가 나올 수 있었습니다. 그러나 팬데믹 이후 검색 결과는 완전히 다르며 러시아 코비드 백신으로 채워질 것입니다.
데이터 레이블 지정의 편향
훈련 데이터의 편향은 때때로 계속해서 나오는 주제입니다. 데이터 편향은 레이블링 프로세스 또는 주석에 의해 유도될 수 있습니다. 상당한 규모의 이기종 애노테이터 팀을 사용하거나 레이블 지정에 특정 컨텍스트가 필요한 경우 데이터 편향이 발생할 수 있습니다.
편향 줄이기 전 세계의 애노테이터가 있거나 지역별 애노테이터가 작업을 수행할 때 가능합니다. 전 세계의 데이터 세트를 사용하는 경우 어노테이터가 라벨링에 실수를 할 가능성이 높습니다.
예를 들어, 전 세계의 다양한 요리로 작업하는 경우 영국의 주석자는 아시아인의 음식 선호도에 익숙하지 않을 수 있습니다. 결과 데이터 세트는 영어에 유리한 편향을 갖게 됩니다.
AI 훈련 데이터 오류를 피하는 방법?
교육 데이터 오류를 방지하는 가장 좋은 방법은 라벨링 프로세스의 모든 단계에서 엄격한 품질 관리 검사를 구현하는 것입니다.
당신은 피할 수 있습니다 데이터 라벨링 주석자에게 명확하고 정확한 지침을 제공하여 오류를 수정합니다. 데이터 세트의 균일성과 정확성을 보장할 수 있습니다.
데이터세트의 불균형을 방지하려면 최신 데이터세트, 업데이트된 대표 데이터세트를 조달하세요. 이전에 데이터 세트가 새롭고 사용되지 않았는지 확인하십시오. 훈련과 시험 ML 모델.
강력한 AI 프로젝트는 신선하고 편향되지 않으며 신뢰할 수 있는 교육 데이터를 바탕으로 최상의 성능을 발휘합니다. 모든 라벨링 및 테스트 단계에서 다양한 품질 검사 및 조치를 취하는 것이 중요합니다. 훈련 오류 프로젝트 결과에 영향을 미치기 전에 식별 및 수정하지 않으면 중요한 문제가 될 수 있습니다.
ML 기반 프로젝트에 대한 고품질 AI 교육 데이터 세트를 보장하는 가장 좋은 방법은 필요한 도메인 지식 그리고 프로젝트에 대한 경험.
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