AI பயிற்சி தரவு பிழைகளை எவ்வாறு கண்டறிந்து சரிசெய்வது

AI பயிற்சி தரவு பிழைகளின் வகைகள் என்ன?

லேபிளிங் பிழைகள், நம்பமுடியாத தரவு, சமநிலையற்ற தரவு, தரவு சார்பு

நான்கு பொதுவான பயிற்சி தரவு பிழைகள் மற்றும் அவற்றைத் தவிர்ப்பதற்கான வழிகளைப் பார்ப்போம்.

லேபிளிங் பிழைகள்

பயிற்சித் தரவுகளில் காணப்படும் மிகவும் பொதுவான பிழைகளில் குறியிடல் பிழைகளும் அடங்கும் . மாதிரியின் சோதனைத் தரவுகளில் தவறாகக் குறியிடப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகள் இருந்தால், அதன் விளைவாகக் கிடைக்கும் தீர்வு பயனுள்ளதாக இருக்காது. தரவு விஞ்ஞானிகளால் மாதிரியின் செயல்திறன் அல்லது தரம் குறித்து துல்லியமான அல்லது அர்த்தமுள்ள முடிவுகளை எடுக்க முடியாது.

லேபிளிங் பிழைகள் பல்வேறு வடிவங்களில் வருகின்றன. புள்ளியை மேலும் அதிகரிக்க ஒரு எளிய உதாரணத்தைப் பயன்படுத்துகிறோம். படங்களில் ஒவ்வொரு பூனையைச் சுற்றிலும் எல்லைப் பெட்டிகளை வரைவதே தரவுக் குறிப்பாளர்களுக்கு எளிமையான பணியாக இருந்தால், பின்வரும் வகையான லேபிளிங் பிழைகள் ஏற்படக்கூடும்.

• துல்லியமற்ற பொருத்தம்: மாடல் ஓவர் ஃபிட்டிங் எல்லைப் பெட்டிகள் பொருளுக்கு (பூனை) நெருக்கமாக வரையப்படாதபோது நிகழ்கிறது, நோக்கம் கொண்ட பொருளைச் சுற்றி பல இடைவெளிகளை விட்டுவிடுகிறது.
• விடுபட்ட லேபிள்கள்: இந்தச் சந்தர்ப்பத்தில், படத்தில் பூனையை லேபிளிடுவதை சிறுகுறிப்பாளர் தவறவிடக்கூடும்.
• அறிவுறுத்தல் தவறான விளக்கம்: குறிப்புரையாளர்களுக்கு வழங்கப்பட்ட வழிமுறைகள் தெளிவாக இல்லை. படங்களில் ஒவ்வொரு பூனையைச் சுற்றிலும் ஒரு எல்லைப் பெட்டியை வைப்பதற்குப் பதிலாக, சிறுகுறிப்புகள் அனைத்து பூனைகளையும் உள்ளடக்கிய ஒரு எல்லைப் பெட்டியை வைக்கின்றன.
• அடைப்பு கையாளுதல்: பூனையின் தெரியும் பகுதியைச் சுற்றி ஒரு எல்லைப் பெட்டியை வைப்பதற்குப் பதிலாக, சிறுகுறிப்பு, ஓரளவு தெரியும் பூனையின் எதிர்பார்க்கப்படும் வடிவத்தைச் சுற்றி எல்லைப் பெட்டிகளை வைக்கிறது.

கட்டமைக்கப்படாத மற்றும் நம்பகத்தன்மையற்ற தரவு

ML திட்டத்தின் நோக்கம் அது பயிற்சியளிக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்பின் வகையைப் பொறுத்தது. புதுப்பிக்கப்பட்ட, நம்பகமான மற்றும் தேவையான விளைவுகளின் பிரதிநிதித்துவமான தரவுத்தொகுப்புகளைப் பெற வணிகங்கள் தங்கள் வளங்களைப் பயன்படுத்த வேண்டும்.

புதுப்பிக்கப்படாத தரவுகளில் மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கும் போது, ​​அது பயன்பாட்டில் நீண்ட கால வரம்புகளை ஏற்படுத்தலாம். நிலையற்ற மற்றும் பயன்படுத்த முடியாத தரவுகளில் உங்கள் மாடல்களைப் பயிற்றுவித்தால், அது AI மாதிரியின் பயனைப் பிரதிபலிக்கும்.

சமநிலையற்ற தரவு

எந்தவொரு தரவு சமநிலையின்மையும் உங்கள் மாதிரியின் செயல்திறனில் சார்புகளை ஏற்படுத்தலாம். உயர் செயல்திறன் அல்லது சிக்கலான மாதிரிகளை உருவாக்கும் போது, ​​பயிற்சி தரவு கலவை கவனமாக பரிசீலிக்கப்பட வேண்டும். தரவு ஏற்றத்தாழ்வு இரண்டு வகைகளாக இருக்கலாம்:

• வகுப்பு ஏற்றத்தாழ்வு: வர்க்க ஏற்றத்தாழ்வு ஏற்படும் போது பயிற்சி தரவு மிகவும் சமநிலையற்ற வர்க்கப் பகிர்வுகளைக் கொண்டுள்ளது. வேறு வார்த்தைகளில் கூறுவதானால், பிரதிநிதி தரவுத்தொகுப்பு இல்லை. தரவுத்தொகுப்புகளில் வர்க்க ஏற்றத்தாழ்வுகள் இருக்கும்போது, ​​நிஜ-உலகப் பயன்பாடுகளுடன் உருவாக்கும்போது அது பல சிக்கல்களை ஏற்படுத்தலாம்.
  எடுத்துக்காட்டாக, பூனைகளை அடையாளம் காண அல்காரிதம் பயிற்சியளிக்கப்பட்டால், பயிற்சி தரவுகளில் சுவர்களில் பூனைகளின் படங்கள் மட்டுமே இருக்கும். சுவர்களில் பூனைகளை அடையாளம் காணும்போது மாதிரி நன்றாகச் செயல்படும், ஆனால் வெவ்வேறு நிலைமைகளின் கீழ் மோசமாகச் செயல்படும்.
• டேட்டா ரிசென்சி: எந்த மாதிரியும் முற்றிலும் புதுப்பித்த நிலையில் இல்லை. அனைத்து மாதிரிகளும் ஒரு சீரழிவுக்கு உட்படுகின்றன நிஜ உலகம் சூழல் தொடர்ந்து மாறிக்கொண்டே இருக்கிறது. இந்த சுற்றுச்சூழல் மாற்றங்கள் குறித்து மாடல் தொடர்ந்து புதுப்பிக்கப்படாவிட்டால், அதன் பயனும் மதிப்பும் குறைய வாய்ப்புள்ளது.
  எடுத்துக்காட்டாக, சமீப காலம் வரை, ஸ்புட்னிக் என்ற வார்த்தைக்கான மேலோட்டமான தேடல் ரஷ்ய கேரியர் ராக்கெட் பற்றிய முடிவுகளை எறிந்திருக்கலாம். இருப்பினும், தொற்றுநோய்க்குப் பிந்தைய தேடல் முடிவுகள் முற்றிலும் வேறுபட்டதாகவும், ரஷ்ய கோவிட் தடுப்பூசியால் நிரப்பப்பட்டதாகவும் இருக்கும்.

லேபிளிங் டேட்டாவில் சார்பு

பயிற்சி தரவுகளில் சார்பு என்பது இப்போதும் அவ்வப்போது வளர்ந்து வரும் ஒரு தலைப்பு. லேபிளிங் செயல்பாட்டின் போது அல்லது சிறுகுறிப்பு மூலம் தரவு சார்பு தூண்டப்படலாம். கணிசமான பன்முகத்தன்மை கொண்ட சிறுகுறிப்புக் குழுவைப் பயன்படுத்தும் போது அல்லது லேபிளிங்கிற்கு ஒரு குறிப்பிட்ட சூழல் தேவைப்படும்போது தரவு சார்பு ஏற்படலாம்.

உலகம் முழுவதிலுமிருந்து அல்லது பிராந்தியம் சார்ந்த குறிப்பாளர்கள் இந்தப் பணிகளைச் செய்யும்போது, ​​சார்புநிலையைக் குறைப்பது சாத்தியமாகும். நீங்கள் உலகம் முழுவதிலுமிருந்து தரவுத்தொகுப்புகளைப் பயன்படுத்தினால், குறிப்பாளர்கள் குறியிடுவதில் தவறுகள் செய்வதற்கு அதிக வாய்ப்புள்ளது.

எடுத்துக்காட்டாக, நீங்கள் உலகெங்கிலும் உள்ள பல்வேறு உணவு வகைகளுடன் பணிபுரிகிறீர்கள் என்றால், இங்கிலாந்தில் உள்ள சிறுகுறிப்பாளர் ஆசியர்களின் உணவு விருப்பங்களைப் பற்றி நன்கு அறிந்திருக்க மாட்டார்கள். இதன் விளைவாக வரும் தரவுத்தொகுப்பு ஆங்கிலேயர்களுக்கு ஆதரவாக ஒரு சார்புடையதாக இருக்கும்.

AI பயிற்சி தரவு பிழைகளைத் தவிர்ப்பது எப்படி?

பயிற்சி தரவு பிழைகளைத் தவிர்ப்பதற்கான சிறந்த வழி, லேபிளிங் செயல்முறையின் ஒவ்வொரு கட்டத்திலும் கடுமையான தரக் கட்டுப்பாட்டுச் சோதனைகளைச் செயல்படுத்துவதாகும்.

குறிப்பாளர்களுக்குத் தெளிவான மற்றும் துல்லியமான அறிவுறுத்தல்களை வழங்குவதன் மூலம் தரவுக் குறியிடல் பிழைகளைத் தவிர்க்கலாம் . இது தரவுத்தொகுப்பின் சீரான தன்மையையும் துல்லியத்தையும் உறுதிசெய்யும்.

தரவுத்தொகுப்புகளில் சமநிலையின்மைகளைத் தவிர்க்க, சமீபத்திய, புதுப்பிக்கப்பட்ட மற்றும் பிரதிநிதித்துவத் தரவுத்தொகுப்புகளைப் பெறுங்கள். ML மாதிரிகளுக்குப் பயிற்சி அளித்துச் சோதிப்பதற்கு முன்பு, தரவுத்தொகுப்புகள் புதியதாகவும் பயன்படுத்தப்படாததாகவும் இருப்பதை உறுதிசெய்யுங்கள்.

ஒரு சக்திவாய்ந்த செயற்கை நுண்ணறிவுத் திட்டம், அதன் சிறந்த செயல்திறனுக்காகப் புதிய, பாரபட்சமற்ற மற்றும் நம்பகமான பயிற்சித் தரவுகளைச் சார்ந்துள்ளது. ஒவ்வொரு குறியிடல் மற்றும் சோதனைக் கட்டத்திலும் பல்வேறு தரச் சோதனைகளையும் நடவடிக்கைகளையும் மேற்கொள்வது மிகவும் அவசியம். பயிற்சிப் பிழைகள், திட்டத்தின் முடிவைப் பாதிக்கும் முன் கண்டறியப்பட்டுச் சரிசெய்யப்படாவிட்டால், அவை ஒரு குறிப்பிடத்தக்க சிக்கலாக மாறிவிடும்.

உங்கள் ML அடிப்படையிலான திட்டத்திற்குத் தரமான AI பயிற்சித் தரவுத்தொகுப்புகளை உறுதி செய்வதற்கான சிறந்த வழி , அத்திட்டத்திற்குத் தேவையான கள அறிவும் அனுபவமும் கொண்ட, பலதரப்பட்ட குறிப்பீட்டாளர்களைப் பணியமர்த்துவதே ஆகும் .

பல்வேறு AI அடிப்படையிலான திட்டங்களுக்கு அறிவார்ந்த குறியிடல் மற்றும் விளக்கக் குறிப்புச் சேவைகளை வழங்கும் ஷைப்பின் அனுபவம் வாய்ந்த விளக்கக் குறிப்புரையாளர்கள் குழுவுடன் நீங்கள் விரைவான வெற்றியை அடையலாம் . எங்களை அழையுங்கள், உங்கள் AI திட்டங்களில் தரத்தையும் செயல்திறனையும் உறுதி செய்யுங்கள்.