Seperti pengembangan perangkat lunak yang bekerja pada sebuah kode, pengembangan bekerja kecerdasan buatan dan model pembelajaran mesin membutuhkan data berkualitas tinggi. Model memerlukan data yang diberi label dan anotasi secara akurat pada beberapa tahap produksi karena algoritme perlu terus dilatih untuk melakukan tugas.
Namun, data berkualitas sulit didapat. Terkadang, kumpulan data dapat diisi dengan kesalahan yang dapat memengaruhi hasil proyek. Ilmu data para ahli akan menjadi yang pertama memberi tahu Anda bahwa mereka menghabiskan lebih banyak waktu untuk membersihkan dan membersihkan data daripada mengevaluasi dan menganalisisnya.
Mengapa kesalahan ada di dataset sejak awal?
Mengapa penting untuk memiliki set data pelatihan yang akurat?
Apa jenisnya Kesalahan data pelatihan AI? Dan, bagaimana cara menghindarinya?
Mari kita mulai dengan beberapa statistik.
Sekelompok peneliti di MIT Computer Science and Artificial Intelligence Lab meneliti sepuluh kumpulan data besar yang telah dikutip lebih dari 100,000 kali. Para peneliti menemukan bahwa tingkat kesalahan rata-rata adalah sekitar 3.4% di semua kumpulan data yang dianalisis. Ditemukan juga bahwa kumpulan data menderita berbagai jenis kesalahan, seperti salah memberi label pada gambar, audio, dan sentimen teks.
Mengapa kesalahan ada di dataset sejak awal?
Saat Anda mencoba menganalisis mengapa ada kesalahan dalam set data pelatihan, itu bisa mengarahkan Anda ke sumber data. Input data yang dihasilkan oleh manusia cenderung mengalami kesalahan.
Misalnya, bayangkan meminta asisten kantor Anda untuk mengumpulkan detail lengkap tentang semua bisnis lokasi Anda dan memasukkannya secara manual ke dalam spreadsheet. Pada satu titik atau yang lain, kesalahan akan terjadi. Alamat bisa salah, duplikasi mungkin terjadi, atau ketidakcocokan data bisa terjadi.
Kesalahan dalam data juga bisa terjadi jika dikumpulkan oleh sensor karena kegagalan peralatan, kerusakan sensor, atau perbaikan.
Mengapa penting untuk memiliki set data pelatihan yang akurat?
Semua algoritme pembelajaran mesin belajar dari data yang Anda berikan. Data berlabel dan beranotasi membantu model menemukan hubungan, memahami konsep, membuat keputusan, dan mengevaluasi kinerjanya. Sangat penting untuk melatih model pembelajaran Mesin Anda pada set data bebas kesalahan tanpa khawatir tentang biaya terkait atau waktu yang dibutuhkan untuk pelatihan. Seperti dalam jangka panjang, waktu yang Anda habiskan untuk memperoleh data berkualitas akan meningkatkan hasil proyek AI Anda.
Melatih model Anda pada data yang akurat akan memungkinkan model Anda membuat prediksi dan peningkatan yang akurat kinerja model. Kualitas, kuantitas, dan algoritme yang digunakan menentukan keberhasilan proyek AI Anda.
Apa saja jenis kesalahan data pelatihan AI?
Kesalahan Pelabelan, Data Tidak Dapat Diandalkan, Data Tidak Seimbang, Data Bias
Kami akan melihat empat kesalahan data pelatihan yang paling umum dan cara untuk menghindarinya.
Kesalahan Pelabelan
Kesalahan pelabelan adalah yang paling banyak kesalahan Umum ditemukan dalam data pelatihan. Jika modelnya data uji memiliki kumpulan data yang salah label, solusi yang dihasilkan tidak akan membantu. Ilmuwan data tidak akan menarik kesimpulan yang akurat atau bermakna tentang kinerja atau kualitas model.
Kesalahan pelabelan datang dalam berbagai bentuk. Kami menggunakan contoh sederhana untuk melanjutkan maksudnya. Jika annotator data memiliki tugas sederhana untuk menggambar kotak pembatas di sekitar setiap kucing dalam gambar, jenis kesalahan pelabelan berikut mungkin terjadi.
- Kesesuaian yang Tidak Akurat: Model overfitting terjadi ketika kotak pembatas tidak ditarik sedekat mungkin dengan objek (kucing), meninggalkan beberapa celah di sekitar objek yang dimaksud.
- Label yang Hilang: Dalam hal ini, annotator mungkin melewatkan pelabelan kucing pada gambar.
- Instruksi Salah tafsir: Instruksi yang diberikan kepada annotator tidak jelas. Alih-alih menempatkan satu kotak pembatas di sekitar setiap kucing dalam gambar, annotator menempatkan satu kotak pembatas yang mencakup semua kucing.
- Penanganan Oklusi: Alih-alih menempatkan kotak pembatas di sekitar bagian kucing yang terlihat, annotator menempatkan kotak pembatas di sekitar bentuk kucing yang terlihat sebagian.
Data tidak terstruktur dan tidak dapat diandalkan
Cakupan proyek ML bergantung pada jenis set data tempat ia dilatih. Bisnis harus menggunakan sumber daya mereka untuk memperoleh kumpulan data yang diperbarui, andal, dan mewakili hasil yang dibutuhkan.
Saat Anda melatih model pada data yang tidak diperbarui, itu dapat menyebabkan keterbatasan jangka panjang dalam aplikasi. Jika Anda melatih model Anda pada data yang tidak stabil dan tidak dapat digunakan, itu akan mencerminkan kegunaan model AI.
Data Tidak Seimbang
Ketidakseimbangan data apa pun dapat menyebabkan bias dalam kinerja model Anda. Saat membangun model berkinerja tinggi atau kompleks, komposisi data pelatihan harus dipertimbangkan dengan cermat. Ketidakseimbangan data dapat terdiri dari dua jenis:
- Ketidakseimbangan Kelas: Ketidakseimbangan kelas terjadi ketika data pelatihan memiliki distribusi kelas yang sangat tidak seimbang. Dengan kata lain, tidak ada dataset yang representatif. Ketika ada ketidakseimbangan kelas dalam kumpulan data, hal itu dapat menyebabkan banyak masalah saat membangun dengan aplikasi dunia nyata.
Misalnya, jika algoritme dilatih untuk mengenali kucing, data pelatihan hanya memiliki gambar kucing di dinding. Kemudian model akan bekerja dengan baik saat mengidentifikasi kucing di dinding tetapi akan berkinerja buruk dalam kondisi yang berbeda. - Kekinian Data: Tidak ada model yang sepenuhnya mutakhir. Semua model mengalami degenerasi, sebagai dunia nyata lingkungan terus berubah. Jika model tidak diperbarui secara teratur pada perubahan lingkungan ini, kegunaan dan nilainya kemungkinan akan berkurang.
Misalnya, hingga baru-baru ini, pencarian sepintas untuk istilah Sputnik dapat memunculkan hasil tentang roket pembawa Rusia. Namun, hasil pencarian pascapandemi akan benar-benar berbeda dan diisi dengan vaksin Covid Rusia.
Bias dalam Pelabelan Data
Bias dalam data pelatihan adalah topik yang terus muncul dari waktu ke waktu. Bias data dapat ditimbulkan selama proses pelabelan atau oleh annotator. Bias data dapat terjadi saat menggunakan tim annotator heterogen yang cukup besar atau ketika konteks tertentu diperlukan untuk pelabelan.
Mengurangi bias dimungkinkan bila Anda memiliki annotator dari seluruh dunia atau annotator khusus wilayah yang melakukan tugas tersebut. Jika Anda menggunakan kumpulan data dari seluruh dunia, kemungkinan besar annotator membuat kesalahan dalam pelabelan.
Misalnya, jika Anda bekerja dengan berbagai masakan dari seluruh dunia, annotator di Inggris mungkin tidak terbiasa dengan preferensi makanan orang Asia. Dataset yang dihasilkan akan memiliki bias yang mendukung bahasa Inggris.
Bagaimana Menghindari Kesalahan Data Pelatihan AI?
Cara terbaik untuk menghindari kesalahan data pelatihan adalah dengan menerapkan pemeriksaan kontrol kualitas yang ketat pada setiap tahap proses pelabelan.
Anda dapat menghindari pelabelan data kesalahan dengan memberikan instruksi yang jelas dan tepat kepada annotator. Hal ini dapat memastikan keseragaman dan akurasi dataset.
Untuk menghindari ketidakseimbangan dalam kumpulan data, dapatkan kumpulan data terbaru, terupdate, dan representatif. Pastikan bahwa kumpulan data baru dan belum digunakan sebelumnya pelatihan dan pengujian model ML.
Proyek AI yang andal berkembang dengan data pelatihan yang segar, tidak bias, dan andal untuk menghasilkan performa terbaik. Sangat penting untuk melakukan berbagai pemeriksaan dan pengukuran kualitas pada setiap tahap pelabelan dan pengujian. Kesalahan pelatihan dapat menjadi masalah yang signifikan jika tidak diidentifikasi dan diperbaiki sebelum berdampak pada hasil proyek.
Cara terbaik untuk memastikan set data pelatihan AI yang berkualitas untuk proyek berbasis ML Anda adalah dengan menyewa beragam kelompok annotator yang memiliki persyaratan pengetahuan domain dan pengalaman untuk proyek tersebut.
Anda dapat mencapai kesuksesan cepat dengan tim annotator berpengalaman di Shaip yang menyediakan layanan pelabelan dan anotasi cerdas untuk beragam proyek berbasis AI. Hubungi kami, dan pastikan kualitas dan kinerja dalam proyek AI Anda.
