जैसे सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट जो एक कोड पर काम करता है, वर्किंग को डेवलप करता है कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग मॉडल के लिए उच्च गुणवत्ता वाले डेटा की आवश्यकता होती है। मॉडल को उत्पादन के कई चरणों में सटीक रूप से लेबल और एनोटेट डेटा की आवश्यकता होती है क्योंकि एल्गोरिदम को कार्य करने के लिए लगातार प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होती है।
लेकिन, गुणवत्ता डेटा प्राप्त करना कठिन है। कभी-कभी, डेटासेट त्रुटियों से भरे हो सकते हैं जो परियोजना के परिणाम को प्रभावित कर सकते हैं। डेटा विज्ञान विशेषज्ञ सबसे पहले आपको बताएंगे कि वे डेटा का मूल्यांकन और विश्लेषण करने की तुलना में डेटा की सफाई और स्क्रबिंग में अधिक समय लगाते हैं।
पहली बार डेटासेट में त्रुटियाँ क्यों मौजूद हैं?
सटीक प्रशिक्षण डेटासेट होना क्यों आवश्यक है?
किस प्रकार के हैं एआई प्रशिक्षण डेटा त्रुटियां? और, इनसे कैसे बचा जाए?
आइए कुछ आँकड़ों के साथ आरंभ करें।
MIT कंप्यूटर साइंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लैब के शोधकर्ताओं के एक समूह ने दस बड़े डेटासेट की छानबीन की, जिन्हें 100,000 से अधिक बार उद्धृत किया गया है। शोधकर्ताओं ने पाया कि औसत त्रुटि दर लगभग थी सभी विश्लेषण किए गए डेटासेट में 3.4%. यह भी पाया गया कि डेटासेट विभिन्न से पीड़ित थे त्रुटियों के प्रकार, जैसे इमेज, ऑडियो और टेक्स्ट सेंटिमेंट को गलत तरीके से लेबल करना।
पहली बार डेटासेट में त्रुटियाँ क्यों मौजूद हैं?
जब आप विश्लेषण करने का प्रयास करते हैं कि प्रशिक्षण डेटासेट में त्रुटियाँ क्यों हैं, तो यह आपको डेटा स्रोत तक ले जा सकता है। मानव द्वारा उत्पन्न डेटा इनपुट में त्रुटियों की संभावना होती है।
उदाहरण के लिए, अपने कार्यालय सहायक से अपने सभी स्थान व्यवसायों के बारे में पूर्ण विवरण एकत्र करने और मैन्युअल रूप से उन्हें एक स्प्रेडशीट में दर्ज करने के लिए कहने की कल्पना करें। एक बिंदु या दूसरे पर, एक त्रुटि होगी। पता गलत हो सकता है, दोहराव हो सकता है, या डेटा बेमेल हो सकता है।
उपकरण की विफलता, सेंसर के बिगड़ने या मरम्मत के कारण सेंसर द्वारा एकत्र किए जाने पर डेटा में त्रुटियाँ भी हो सकती हैं।
सटीक प्रशिक्षण डेटासेट होना क्यों आवश्यक है?
सभी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम आपके द्वारा प्रदान किए गए डेटा से सीखते हैं। लेबल और एनोटेट डेटा मॉडल को संबंध खोजने, अवधारणाओं को समझने, निर्णय लेने और उनके प्रदर्शन का मूल्यांकन करने में मदद करता है। अपने मशीन लर्निंग मॉडल को बिना किसी चिंता के त्रुटि मुक्त डेटासेट पर प्रशिक्षित करना आवश्यक है लागत संबंधित या प्रशिक्षण के लिए आवश्यक समय। जैसा कि लंबे समय में, आप जो समय गुणवत्ता डेटा प्राप्त करने पर खर्च करते हैं, वह आपके एआई परियोजनाओं के परिणाम को बढ़ाएगा।
अपने मॉडलों को सटीक डेटा पर प्रशिक्षित करने से आपके मॉडल सटीक भविष्यवाणी करने और बढ़ावा देने में सक्षम होंगे मॉडल प्रदर्शन. उपयोग की गई गुणवत्ता, मात्रा और एल्गोरिदम आपके AI प्रोजेक्ट की सफलता को निर्धारित करते हैं।
एआई प्रशिक्षण डेटा त्रुटियों के प्रकार क्या हैं?
लेबलिंग त्रुटियां, अविश्वसनीय डेटा, असंतुलित डेटा, डेटा पूर्वाग्रह
हम चार सबसे आम प्रशिक्षण डेटा त्रुटियों और उनसे बचने के तरीकों पर गौर करेंगे।
लेबलिंग त्रुटियां
लेबलिंग त्रुटियां सबसे अधिक हैं आम त्रुटियों प्रशिक्षण डेटा में पाया गया। यदि मॉडल की परीक्षण डेटा गलत लेबल वाले डेटासेट हैं, परिणामी समाधान मददगार नहीं होगा। डेटा वैज्ञानिक मॉडल के प्रदर्शन या गुणवत्ता के बारे में सटीक या सार्थक निष्कर्ष नहीं निकालेंगे।
लेबलिंग त्रुटियां विभिन्न रूपों में आती हैं। हम अपनी बात को आगे बढ़ाने के लिए एक साधारण उदाहरण का उपयोग कर रहे हैं। यदि डेटा एनोटेटर्स के पास छवियों में प्रत्येक बिल्ली के चारों ओर बाउंडिंग बॉक्स बनाने का एक सरल कार्य है, तो निम्न प्रकार की लेबलिंग त्रुटियां हो सकती हैं।
- गलत फिट: मॉडल ओवरफिटिंग तब होता है जब बाउंडिंग बॉक्स वस्तु (बिल्ली) के इतने करीब नहीं खींचे जाते हैं, जिससे अभीष्ट वस्तु के चारों ओर कई अंतराल रह जाते हैं।
- लापता लेबल: इस मामले में, एनोटेटर छवियों में बिल्ली को लेबल करने से चूक सकता है।
- निर्देश की गलत व्याख्या: व्याख्याताओं को दिए गए निर्देश स्पष्ट नहीं हैं। छवियों में प्रत्येक बिल्ली के चारों ओर एक बाउंडिंग बॉक्स रखने के बजाय, एनोटेटर सभी बिल्लियों को शामिल करते हुए एक बाउंडिंग बॉक्स रखते हैं।
- रोड़ा हैंडलिंग: बिल्ली के दृश्य भाग के चारों ओर एक बाउंडिंग बॉक्स रखने के बजाय, एनोटेटर आंशिक रूप से दिखाई देने वाली बिल्ली के अपेक्षित आकार के चारों ओर बाउंडिंग बॉक्स रखता है।
असंरचित और अविश्वसनीय डेटा
एमएल प्रोजेक्ट का दायरा उस डेटासेट के प्रकार पर निर्भर करता है जिस पर इसे प्रशिक्षित किया जाता है। व्यवसायों को अपने संसाधनों का उपयोग डेटासेट प्राप्त करने के लिए करना चाहिए जो अद्यतन, विश्वसनीय और आवश्यक परिणाम के प्रतिनिधि हों।
जब आप मॉडल को अद्यतित डेटा पर प्रशिक्षित करते हैं, तो यह एप्लिकेशन में दीर्घकालिक सीमाएं पैदा कर सकता है। यदि आप अपने मॉडलों को अस्थिर और अनुपयोगी डेटा पर प्रशिक्षित करते हैं, तो यह एआई मॉडल की उपयोगिता को दर्शाएगा।
असंतुलित डेटा
कोई भी डेटा असंतुलन आपके मॉडल के प्रदर्शन में पूर्वाग्रह पैदा कर सकता है। उच्च-प्रदर्शन या जटिल मॉडल बनाते समय, प्रशिक्षण डेटा संरचना पर सावधानीपूर्वक विचार किया जाना चाहिए। डेटा असंतुलन दो प्रकार का हो सकता है:
- वर्ग असंतुलन: वर्ग असंतुलन तब होता है जब प्रशिक्षण जानकारी अत्यधिक असंतुलित वर्ग वितरण है। दूसरे शब्दों में, कोई प्रतिनिधि डेटासेट नहीं है। जब डेटासेट में वर्ग असंतुलन होता है, तो वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के साथ निर्माण करते समय यह कई समस्याएं पैदा कर सकता है।
उदाहरण के लिए, यदि एल्गोरिदम को बिल्लियों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जा रहा है, तो प्रशिक्षण डेटा में केवल दीवारों पर बिल्लियों की छवियां होती हैं। तब मॉडल दीवारों पर बिल्लियों की पहचान करते समय अच्छा प्रदर्शन करेगा लेकिन विभिन्न परिस्थितियों में खराब प्रदर्शन करेगा। - डेटा रीसेंसी: कोई भी मॉडल पूरी तरह से अप-टू-डेट नहीं है। सभी मॉडल अध: पतन से गुजरते हैं, क्योंकि असली दुनिया पर्यावरण लगातार बदल रहा है। यदि इन पर्यावरणीय परिवर्तनों पर मॉडल को नियमित रूप से अद्यतन नहीं किया जाता है, तो इसकी उपयोगिता और मूल्य कम होने की संभावना है।
उदाहरण के लिए, हाल तक, स्पुतनिक शब्द के लिए एक सरसरी खोज रूसी वाहक रॉकेट के बारे में परिणाम दे सकती थी। हालाँकि, महामारी के बाद के खोज परिणाम पूरी तरह से अलग होंगे और रूसी कोविद वैक्सीन से भरे होंगे।
लेबलिंग डेटा में पूर्वाग्रह
प्रशिक्षण डेटा में पूर्वाग्रह एक ऐसा विषय है जो समय-समय पर सामने आता रहता है। लेबलिंग प्रक्रिया के दौरान या एनोटेटर द्वारा डेटा पूर्वाग्रह को प्रेरित किया जा सकता है। एनोटेटरों की एक बड़ी विषम टीम का उपयोग करते समय या लेबलिंग के लिए एक विशिष्ट संदर्भ की आवश्यकता होने पर डेटा पूर्वाग्रह हो सकता है।
पूर्वाग्रह को कम करना यह तब संभव है जब आपके पास दुनिया भर के एनोटेटर हों या क्षेत्र-विशिष्ट एनोटेटर कार्य करें। यदि आप दुनिया भर के डेटासेट का उपयोग कर रहे हैं, तो इस बात की बहुत अधिक संभावना है कि एनोटेटर लेबलिंग में गलतियाँ करते हैं।
उदाहरण के लिए, यदि आप दुनिया भर के विभिन्न व्यंजनों के साथ काम कर रहे हैं, तो ब्रिटेन में एक टिप्पणीकार एशियाई लोगों की खाद्य वरीयताओं से परिचित नहीं हो सकता है। परिणामी डेटासेट में अंग्रेजी के पक्ष में पूर्वाग्रह होगा।
एआई प्रशिक्षण डेटा त्रुटियों से कैसे बचें?
प्रशिक्षण डेटा त्रुटियों से बचने का सबसे अच्छा तरीका लेबलिंग प्रक्रिया के प्रत्येक चरण में सख्त गुणवत्ता नियंत्रण जांच लागू करना है।
आप बच सकते हैं डेटा लेबलिंग व्याख्याकारों को स्पष्ट और सटीक निर्देश प्रदान करके त्रुटियां। यह डेटासेट की एकरूपता और सटीकता सुनिश्चित कर सकता है।
डेटासेट में असंतुलन से बचने के लिए, हाल ही के, अपडेट किए गए और प्रतिनिधि डेटासेट खरीदें। सुनिश्चित करें कि डेटासेट नए और पहले अप्रयुक्त हैं प्रशिक्षण और परीक्षण एमएल मॉडल।
एक शक्तिशाली एआई परियोजना अपने सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन के लिए ताजा, निष्पक्ष और विश्वसनीय प्रशिक्षण डेटा पर पनपती है। प्रत्येक लेबलिंग और परीक्षण चरण में विभिन्न गुणवत्ता जांच और उपाय करना महत्वपूर्ण है। प्रशिक्षण त्रुटियां यदि परियोजना के परिणाम को प्रभावित करने से पहले उनकी पहचान और सुधार नहीं किया जाता है तो यह एक महत्वपूर्ण मुद्दा बन सकता है।
अपने एमएल-आधारित प्रोजेक्ट के लिए गुणवत्तापूर्ण एआई प्रशिक्षण डेटासेट सुनिश्चित करने का सबसे अच्छा तरीका है कि एनोटेटरों के एक विविध समूह को किराए पर लिया जाए जिनके पास आवश्यक ज्ञान है। डोमेन ज्ञान और परियोजना के लिए अनुभव।
में अनुभवी व्याख्याकारों की टीम के साथ आप शीघ्र सफलता प्राप्त कर सकते हैं शेप देना जो विविध एआई-आधारित परियोजनाओं के लिए बुद्धिमान लेबलिंग और एनोटेशन सेवाएं प्रदान करते हैं। हमें कॉल करें, और अपने AI प्रोजेक्ट्स में गुणवत्ता और प्रदर्शन सुनिश्चित करें।
