Hur man genererar kvalitetsutbildningsdata för ML-modeller

Generera kvalitetsutbildningsdata för ML-modeller

När du tränar data för modeller för maskininlärning (ML) måste du ta hänsyn till kvalitet mer än kvantitet. Faktum är att en stor mängd träningsdata av låg kvalitet kan skada din modells prestanda. Å andra sidan kan en liten mängd träningsdata av hög kvalitet leda till mycket bättre resultat.

Vad är kvalitetsutbildningsdata?

Träningsdata av hög kvalitet är en uppsättning korrekta data som representerar de verkliga förhållanden som din modell kommer att användas i, utan fördomar och korrekt märkt. (1)

ML-modellerna är bara så bra som de data de är tränade på. Om dina träningsdata är av dålig kvalitet kommer din modell att vara av dålig kvalitet. Kvalitetsutbildningsdata är avgörande för att bygga korrekta och tillförlitliga maskininlärningsmodeller.

Så här är åtta användbara tips för att säkerställa att du genererar kvalitetsträningsdata:

1. Gör representativa uppgifter

En av de viktigaste sakerna att tänka på när du skapar träningsdata är om det är representativt för den verkliga data som din modell kommer att användas på. Om dina träningsdata inte är representativa kommer din modell sannolikt att prestera dåligt i den verkliga världen.

För att skapa representativ träningsdata, börja med att förstå vilken typ av data din modell kommer att användas på. Om du till exempel bygger en ML-modell för att klassificera bilder av djur, måste du se till att din träningsdata innehåller bilder av alla olika sorters djur som din modell behöver lära sig att identifiera.

2. Se till att dina data är korrekt märkta

En annan viktig sak att tänka på när du skapar träningsdata är om data är korrekt märkta eller inte. Felaktiga etiketter kan leda till dålig prestanda för din ML-modell.

För att märka data korrekt måste du förstå uppgiften som din modell tränas för att utföra. Det är också bäst att använda en plattform för datamärkning eller verktyg som kan hjälpa dig att märka data korrekt. På så sätt kan du undvika mänskliga misstag.

3. Se till att din data är fri från partiskhet

Bias kan vara ett betydande problem i ML. Om dina träningsdata är partiska är din modell troligen felaktig. Det finns olika typer av partiskhet i ML, inklusive uteslutning, provtagning, observatör, mätning, återkallelse, association och rasfördom, vilket leder till felaktiga resultat. (2)

För att undvika partiskhet i din träningsdata måste du vara medveten om de olika typerna av bias och hur de kan påverka din data. Du måste också välja ett slumpmässigt urval av data när du skapar ditt träningsset.

4. Se till att din data är fri från brus

Brus (syntaktisk) är ett annat vanligt problem i ML. Det finns många olika typer av brus i ML, men några av de vanligaste är extremvärden, saknade värden och felaktiga värden. (3)

För att undvika brus i din träningsdata måste du vara medveten om de olika typerna av buller och hur de kan påverka din data. Du måste också rengöra din data innan du använder den för att träna din modell.

5. Balansera dina data

Om dina träningsdata är obalanserade är din modell sannolikt felaktig. En obalanserad datauppsättning är en där klasserna inte är lika representerade. Om du till exempel tränar en ML-modell för att klassificera bilder av djur, och din datauppsättning bara innehåller bilder av hundar, är din modell sannolikt mindre exakt än om din datauppsättning innehöll en balanserad blandning av djurbilder.

För att övervinna problemen när du tränar en obalanserad datauppsättning kan du använda metoder som uppviktning och nedsampling. Uppviktning är när man ökar vikten av minoritetsklassen, och nedsampling är när man minskar storleken på majoritetsklassen.

Både uppviktning och nedsampling kan användas för att träna en obalanserad datamängd. Du måste dock vara försiktig så att du inte överanpassar dina data när du använder dessa metoder.

6. Dela upp dina data i tränings- och testset

När du har gjort det creåt datamängden, det är viktigt att dela upp det i tränings- och testset. Du kommer att använda träningssetet för att träna din modell, medan testsetet är till för att du ska utvärdera din modells prestanda.

Det är viktigt att se till att tränings- och testseten representerar de data som din modell kommer att användas på. Till exempel, om du bygger en ML-modell för att klassificera bilder av djur, måste du säkra dina tränings- och testset, som båda innehåller bilder av alla olika sorters djur som din modell behöver för att kunna identifiera.

7. Förbehandla dina data

Förbearbetning är ett avgörande steg för att förbereda data för maskininlärning. Förbearbetning kan hjälpa till att förbättra din ML-modells prestanda genom att göra data mer lättlästa för inlärning.

Det finns många olika typer av förbearbetning, men några av de vanligaste är funktionsskalning, normalisering och one-hot encoding, som alla kan användas för att förbättra prestandan för din maskininlärningsmodell. (4)

8. Förstärk dina data

Slutligen kanske du också vill utöka din data. Dataökning är en teknik som används för att på konstgjord väg öka storleken på din datauppsättning genom att skapa nya, syntetiska datapunkter från befintliga datapunkter.

Dataökning kan användas för att förbättra prestandan för din ML-modell genom att göra den mer motståndskraftig mot överanpassning. Det finns många olika sätt att utöka data, men de vanligaste är att lägga till brus, slumpmässigt rotera eller vända bilder och slumpmässigt beskära bilder. (5)

AI Digital

Avslutande tankar

Att träna en maskininlärningsmodell kan vara en tidskrävande och utmanande process. Men genom att följa tipsen i den här artikeln kan du göra processen enklare och förbättra din modells prestanda.

Referenser:

(1) "En introduktionsguide till kvalitetsutbildningsdata för maskininlärning", Källa: https://www.v7labs.com/blog/quality-training-data-for-machine-learning-guide

(2) "Sju typer av databias i maskininlärning", Källa: https://www.telusinternational.com/articles/7-types-of-data-bias-in-machine-learning

(3) "Hur man använder maskininlärning för att separera signalen från bruset," Källa: https://www.skan.ai/process-mining-insights/how-to-use-machine-learning-to-separate-the-signal-from-the-noise#:~:text=The%20errors%20are%20known%20as,of%20noise%20can%20impact%20datasets.

(4) "Förbearbetning med sklearn: en komplett och omfattande guide," Källa: https://towardsdatascience.com/preprocessing-with-sklearn-a-complete-and-comprehensive-guide-670cb98fcfb9

(5) "A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning," Källa: https://journalofbigdata.springeropen.com/articles/10.1186/s40537-019-0197-0