Cosúil le forbairt bogearraí a oibríonn ar chód, ag forbairt ag obair hintleachta saorga agus tá sonraí ardchaighdeáin de dhíth ar mhúnlaí meaisínfhoghlama. Teastaíonn sonraí atá lipéadaithe go cruinn agus anótáilte ag na samhlacha ag céimeanna éagsúla den táirgeadh mar ní mór an t-algartam a oiliúint go leanúnach chun tascanna a dhéanamh.
Ach, tá sé deacair teacht ar shonraí ardchaighdeáin. Uaireanta, d’fhéadfaí na tacair shonraí a líonadh le hearráidí a d’fhéadfadh dul i bhfeidhm ar thoradh an tionscadail. Eolaíocht sonraí is iad na saineolaithe is túisce a déarfadh leat go gcaitheann siad níos mó ama ag glanadh agus ag scrobarnach na sonraí ná ag déanamh meastóireachta agus anailíse orthu.
Cén fáth a bhfuil earráidí sa tacar sonraí ar an gcéad dul síos?
Cén fáth a bhfuil sé ríthábhachtach tacair shonraí oiliúna cruinne a bheith agat?
Cad iad na cineálacha Earráidí sonraí oiliúna AI? Agus, conas iad a sheachaint?
Cuirimis tús le roinnt staitisticí.
Rinne grúpa taighdeoirí ag Saotharlann Ríomheolaíochta agus Faisnéise Saorga MIT grinnscrúdú ar dheich dtacar sonraí móra a luadh níos mó ná 100,000 uair. Fuair na taighdeoirí amach go raibh an meánráta earráide thart 3.4% thar na tacair sonraí anailísithe go léir. Fuarthas amach freisin gur fhulaing na tacair shonraí éagsúla cineálacha earráidí, ar nós mílipéadú íomhánna, fuaime, agus mothúcháin téacs.
Cén fáth a bhfuil earráidí sa tacar sonraí ar an gcéad dul síos?
Nuair a dhéanann tú iarracht anailís a dhéanamh ar an bhfáth go bhfuil earráidí sa tacar sonraí oiliúna, d’fhéadfadh sé tú a threorú chuig foinse na sonraí. Is dócha go mbeidh earráidí ag baint le hionchuir sonraí a ghineann daoine.
Mar shampla, samhlaigh iarraidh ar do chúntóir oifige sonraí iomlána a bhailiú faoi do ghnóthaí suímh go léir agus iad a chur isteach i scarbhileog de láimh. Tarlóidh earráid ag pointe amháin nó ag pointe eile. D’fhéadfadh an seoladh dul mícheart, d’fhéadfadh dúbailt tarlú, nó d’fhéadfadh mí-oiriúnú sonraí tarlú.
D’fhéadfadh earráidí i sonraí tarlú freisin má bhailíonn braiteoirí iad de bharr teip trealaimh, meath braite nó deisiúchán.
Cén fáth a bhfuil sé ríthábhachtach tacair shonraí oiliúna cruinne a bheith agat?
Foghlaimíonn gach algartam meaisínfhoghlama ó na sonraí a sholáthraíonn tú. Cuidíonn sonraí lipéadaithe agus anótáilte leis na samhlacha caidrimh a aimsiú, coincheapa a thuiscint, cinntí a dhéanamh agus a bhfeidhmíocht a mheas. Tá sé riachtanach do mhúnla Meaisínfhoghlama a oiliúint ar thacair sonraí saor ó earráid gan a bheith buartha faoi na Costais bainteach nó an t-am a theastaíonn le haghaidh oiliúna. Mar a tharla san fhadtréimhse, feabhsóidh an t-am a chaithfidh tú ar shonraí ardchaighdeáin a fháil toradh do thionscadail AI.
Trí do mhúnlaí a oiliúint ar shonraí beachta ligfidh do mhúnlaí tuar cruinn a dhéanamh agus treisiú feidhmíocht samhail. Cinneann an cháilíocht, an chainníocht agus na halgartaim a úsáidtear rath do thionscadal AI.
Cad iad na cineálacha earráidí sonraí oiliúna AI?
Earráidí Lipéadaithe, Sonraí Neamhiontaofa, Sonraí Neamhchothromaithe, Laofacht Sonraí
Breathnóimid ar na ceithre earráid sonraí oiliúna is coitianta agus bealaí chun iad a sheachaint.
Earráidí Lipéadaithe
Tá earráidí lipéadaithe i measc na gceann is mó earráidí coitianta le fáil i sonraí oiliúna. Má tá an tsamhail sonraí tástála má tá bunachair shonraí mí-lipéadaithe, ní bheidh an réiteach dá bharr ina chuidiú. Ní tharraingeodh eolaithe sonraí conclúidí cruinne nó brí faoi fheidhmíocht nó cáilíocht na samhla.
Tarlaíonn earráidí lipéadaithe i bhfoirmeacha éagsúla. Tá sampla simplí á úsáid againn chun an pointe a chur chun cinn. Má tá tasc simplí ag na nótaíteoirí sonraí boscaí teorann a tharraingt timpeall ar gach cat in íomhánna, seans go dtarlódh na hearráidí lipéadaithe seo a leanas.
- Fit Míchruinn: Samhail rófheistithe a tharlaíonn nuair nach bhfuil na boscaí teorann tarraingthe chomh gar don rud (cat), ag fágáil roinnt bearnaí timpeall an rud atá beartaithe.
- Lipéid ar Iarraidh: Sa chás seo, seans go gcaillfidh an anótaire lipéadú cat sna híomhánna.
- Míthuiscint Treorach: Níl na treoracha a thugtar do na nótaítóirí soiléir. In ionad bosca teorann amháin a chur timpeall ar gach cat sna híomhánna, cuireann na anótálaithe bosca teorann amháin a chuimsíonn na cait go léir.
- Láimhseáil Occlusion: In ionad bosca teorann a chur timpeall ar an gcuid infheicthe den chait, cuireann an anótaire boscaí teorann timpeall ar chruth ionchais cat atá le feiceáil go páirteach.
Sonraí neamhstruchtúrtha agus neamhiontaofa
Braitheann scóip tionscadail ML ar an gcineál tacair sonraí a bhfuil sé oilte air. Ba cheart do ghnólachtaí a n-acmhainní a úsáid chun tacair shonraí a fháil atá nuashonraithe, iontaofa agus a léiríonn an toradh is gá.
Nuair a chuireann tú oiliúint ar an tsamhail ar shonraí nach bhfuil nuashonraithe, féadfaidh sé a bheith ina chúis le teorainneacha fadtéarmacha san iarratas. Má chuireann tú oiliúint ar do mhúnlaí ar shonraí éagobhsaí agus neamh-inúsáidte, léireoidh sé úsáideacht an tsamhail AI.
Sonraí Neamhchothromaithe
D’fhéadfadh aon éagothroime sonraí a bheith ina chúis le laofachtaí i bhfeidhmíocht do mhúnla. Agus samhlacha ardfheidhmíochta nó casta á dtógáil, ba cheart comhdhéanamh na sonraí oiliúna a mheas go cúramach. Is féidir le héagothroime sonraí a bheith de dhá chineál:
- Éagothroime Aicme: Tarlaíonn éagothroime ranga nuair a bhíonn an sonraí oiliúna tá dáiltí ranga an-mhíchothromaithe aige. I bhfocail eile, níl aon tacar sonraí ionadaíoch ann. Nuair a bhíonn míchothromaíochtaí aicmeacha sna tacair sonraí, is féidir go leor saincheisteanna a chur faoi deara agus é ag tógáil le feidhmchláir fhíorshaolta.
Mar shampla, má tá an algartam á oiliúint chun cait a aithint, níl ach íomhánna de chait ar bhallaí ag na sonraí oiliúna. Ansin déanfaidh an tsamhail go maith le cait a aithint ar bhallaí ach ní dhéanfaidh sé go dona faoi choinníollacha éagsúla. - Éiginneacht Sonraí: Níl aon mhúnla iomlán cothrom le dáta. Déantar meathlú ar na samhlacha go léir, mar an saol fíor timpeallacht ag athrú i gcónaí. Mura dtugtar an tsamhail cothrom le dáta go rialta ar na hathruithe comhshaoil seo, is dócha go laghdófar a úsáidí agus a luach.
Mar shampla, go dtí le déanaí, d'fhéadfadh go mbeadh torthaí caite mar gheall ar roicéad iompróra na Rúise trí chuardach cursúil ar an téarma Sputnik. Mar sin féin, bheadh torthaí cuardaigh iar-phaindéimeach go hiomlán difriúil agus líonadh le vacsaín Covid na Rúise.
Laofacht i Sonraí Lipéadaithe
Is ábhar é an laofacht i sonraí oiliúna a thagann chun solais anois is arís. D’fhéadfadh laofacht sonraí a bheith iondúil le linn an phróisis lipéadaithe nó le nótaíoirí. Is féidir le laofacht sonraí tarlú nuair a bhíonn foireann ilchineálach suntasach de nótaíadóirí á n-úsáid nó nuair a bhíonn comhthéacs sonrach ag teastáil don lipéadú.
Laofacht a laghdú is féidir nuair a bhíonn anótálaithe agat ó ar fud an domhain nó go ndéanann anótálaithe a bhaineann go sonrach le réigiúin na tascanna. Má tá tacair shonraí á n-úsáid agat ó ar fud an domhain, tá seans an-ard ann go ndéanfaidh anótálaithe botúin sa lipéadú.
Mar shampla, má tá tú ag obair le cócaireachta éagsúla ar fud an domhain, b'fhéidir nach mbeadh anótóir sa RA eolach ar roghanna bia Asians. Bheadh claonadh i bhfabhar na Sasanach sa tacar sonraí a bheadh mar thoradh air.
Conas Earráidí Sonraí Oiliúna AI a Sheachaint?
Is é an bealach is fearr chun earráidí sonraí oiliúna a sheachaint ná seiceálacha dian um rialú cáilíochta a chur i bhfeidhm ag gach céim den phróiseas lipéadaithe.
Is féidir leat a sheachaint lipéadú sonraí earráidí trí threoracha soiléire beachta a sholáthar do na nótaíadóirí. Féadann sé aonfhoirmeacht agus cruinneas an tacar sonraí a chinntiú.
Chun míchothromaíochtaí i dtacar sonraí a sheachaint, faigh tacair shonraí is déanaí, nuashonraithe agus ionadaíocha. Cinntigh go bhfuil na tacair sonraí nua agus nár úsáideadh roimhe seo oiliúint agus tástáil Samhlacha ML.
Éiríonn le tionscadal cumhachtach AI ar shonraí oiliúna úra, neamhchlaonta agus iontaofa chun feidhmiú ar a ndícheall. Tá sé ríthábhachtach seiceálacha agus bearta cáilíochta éagsúla a dhéanamh ag gach céim lipéadaithe agus tástála. Earráidí traenálaí is féidir leo a bheith ina saincheist shuntasach mura n-aithnítear agus mura gceartaítear iad sula n-imríonn siad tionchar ar thoradh an tionscadail.
Is é an bealach is fearr chun tacair shonraí oiliúna AI ar ardchaighdeán a chinntiú do do thionscadal bunaithe ar ML ná grúpa ilghnéitheach nótaíoirí a fhostú a bhfuil na sonraí riachtanacha acu. eolas fearainn agus taithí don tionscadal.
Is féidir leat rath tapa a bhaint amach leis an bhfoireann nótaíóirí a bhfuil taithí acu ag Cruth a sholáthraíonn seirbhísí cliste lipéadaithe agus nótaí do thionscadail éagsúla bunaithe ar AI. Cuir glaoch orainn, agus cinntigh cáilíocht agus feidhmíocht i do thionscadail AI.
