Качество обучающих данных — это оценка пригодности набора данных для выполнения своей цели в конкретном случае использования ML. Ваши требования будут зависеть от варианта использования, и вам нужно будет оценить качество аннотации данных по нескольким параметрам, включая полноту, точность и аккуратность.

Процесс аннотирования данных всегда включает некоторые человеческие решения. Первая проблема на самом деле заключается в том, чтобы люди договорились о том, что является правильной аннотацией записанных данных, и создание таких инструкций по аннотации иногда не так просто, как может показаться. У нас есть опыт эффективной разработки руководств по аннотациям, повышающих качество, и мы поделимся некоторыми из наших идей в следующем посте в блоге.

Почему важно качество данных?

Например, если вы обучаете систему компьютерного зрения для автономных транспортных средств с изображениями неправильно обозначенных линий дорог, результаты могут быть катастрофическими. Для разработки точных алгоритмов вам потребуются высококачественные обучающие данные, помеченные опытными аннотаторами. В заключение следует отметить, что для успешной инициативы в области искусственного интеллекта необходимы высококачественные обучающие данные. Прежде чем вы начнете запускать свою инициативу в области ИИ, обратите внимание на качество ваших данных и разработайте методы обеспечения качества данных, чтобы получить максимальную отдачу от ваших инвестиций.

Определение качества обучающих данных

Качество данных — это оценка того, подходят ли данные для цели. Не каждый вид данных и не каждый источник данных полезен или имеет достаточно высокое качество для алгоритмов машинного обучения, лежащих в основе разработки искусственного интеллекта, независимо от конечной цели этого приложения ИИ.

Чтобы быть более конкретным, качество данных определяется точностью, согласованностью, полнотой, своевременностью и целостностью.

  • Точность: он измеряет, насколько надежен набор данных, сравнивая его с известным, заслуживающим доверия эталонным набором данных.
  • Непротиворечивость: данные являются непротиворечивыми, когда одни и те же данные, расположенные в разных областях хранения, можно считать эквивалентными.
  • Полнота: в данных не должно быть пропущенных значений или пропущенных записей данных.
  • Своевременность: данные должны быть актуальными.
  • Целостность: данные с высокой степенью целостности соответствуют синтаксису (формат, тип, диапазон) их определения, предоставленному, например. модель данных

Стандартные методы обеспечения качества

Вот некоторые из наиболее распространенных процессов измерения качества данных:

1. Ориентиры или метод золотого набора

Он помогает измерить, насколько хорошо набор аннотаций от группы или отдельного человека соответствует проверенному эталону, установленному экспертами по знаниям или учеными по данным. Сравнительные тесты, как правило, являются наиболее доступным вариантом контроля качества, поскольку они требуют наименьшего объема дублирующей работы. Контрольные показатели могут служить полезным ориентиром, поскольку вы продолжаете измерять качество своих результатов в ходе проекта. Их также можно использовать в качестве тестовых наборов данных для проверки кандидатов на аннотации.

2. Метод консенсуса

Консенсус измеряет процент согласия между несколькими комментаторами-людьми или машинами. Чтобы рассчитать оценку консенсуса, необходимо разделить сумму согласованных меток на общее количество меток на ресурс. Цель состоит в том, чтобы прийти к единому решению по каждому пункту. Аудитор обычно разрешает любые разногласия между совпадающими суждениями. Консенсус может быть достигнут путем назначения определенного количества рецензентов на точку данных или автоматизирован.

3. Альфа-тест Кронбаха

Этот тест представляет собой алгоритм, используемый для измерения средней корреляции или согласованности элементов в наборе данных. В зависимости от характеристик исследования (например, его однородности) это может помочь быстро оценить общую надежность ярлыков.

4. Обзор или аудит

Аудит — еще один метод измерения качества данных. Этот метод основан на проверке точности меток экспертом в предметной области. Обзор обычно проводится путем визуальной проверки ограниченного числа этикеток, но в некоторых проектах проверяются все этикетки. TagX позволяет компаниям легко проверять качество через портал выборки: специальный портал, обеспечивающий полную прозрачность и подотчетность в отношении качества данных. Ваша команда может получить полную информацию о качестве пакета и предоставить прямую обратную связь инструкторам по обработке данных.

Из-за итеративных этапов тестирования и проверки модели машинного обучения мы должны помнить, что качество данных может меняться в ходе проекта. По мере обучения модели или после запуска решения вы, вероятно, обнаружите закономерности в своих неточностях или определите пограничные случаи, которые заставят вас адаптировать набор данных. Метод аудита для проверки качества обучающих данных измеряет точность путем проверки меток экспертами либо путем проверки на месте, либо путем проверки всех. Этот метод имеет решающее значение для проектов, в которых аудиторы просматривают и перечитывают содержимое до тех пор, пока оно не достигнет наивысшего уровня точности.

Вывод

Создание обучающих данных часто является одним из самых дорогостоящих компонентов создания приложения машинного обучения. Надлежащий мониторинг качества обучающих данных повышает вероятность получения эффективной модели с первого раза. И получение правильных этикеток с первого раза (качество первого прохода) намного дешевле, чем затраты на обнаружение и повторную работу по устранению проблемы. Имея под рукой инструменты мирового класса, вы можете гарантировать, что ваша маркировка поддерживает уровень качества, необходимый для получения желаемых результатов моделирования.

С помощью процессов обеспечения качества специалисты по данным могут:

  • Мониторинг общей согласованности и точности данных обучения
  • Быстрое устранение ошибок качества
  • Улучшить инструкции для этикетировщиков, адаптацию и обучение
  • Лучше понять специфику своего проекта, что и как маркировать

Мы в TagX гарантируем соблюдение стандартов качества в соответствии с требованиями проекта. У нас есть эксперты в этой области, которые разбираются в данных и связанных с ними проблемах, как никто другой. Мы могли бы быть вашими идеальными партнерами, поскольку мы предлагаем такие компетенции, как приверженность, конфиденциальность, гибкость и ответственность в каждом проекте или сотрудничестве. Таким образом, независимо от типа данных, для которых вы собираетесь получать аннотации, вы можете найти в нас эту команду ветеранов, которая удовлетворит ваши требования и цели. Оптимизируйте свои модели ИИ для обучения вместе с нами.

Первоначально опубликовано на https://www.tagxdata.com.