Khi đào tạo dữ liệu cho các mô hình học máy (ML), bạn phải xem xét chất lượng hơn số lượng. Trên thực tế, có một lượng lớn dữ liệu đào tạo chất lượng thấp có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình của bạn. Mặt khác, một lượng nhỏ dữ liệu đào tạo chất lượng cao có thể dẫn đến kết quả tốt hơn nhiều.
Dữ liệu đào tạo chất lượng là gì?
Dữ liệu đào tạo chất lượng là một tập hợp dữ liệu chính xác đại diện cho các điều kiện trong thế giới thực mà mô hình của bạn sẽ được sử dụng, không có bất kỳ sai lệch nào và được gắn nhãn chính xác. (1)
Các mô hình ML chỉ tốt khi dữ liệu mà chúng được đào tạo. Nếu dữ liệu đào tạo của bạn có chất lượng kém, mô hình của bạn sẽ có chất lượng kém. Dữ liệu đào tạo chất lượng là điều cần thiết để xây dựng mô hình học máy chính xác và đáng tin cậy.
Vì vậy, để đảm bảo bạn tạo ra dữ liệu đào tạo chất lượng, đây là tám mẹo hữu ích:
1. Tạo dữ liệu đại diện
Một trong những điều quan trọng nhất cần xem xét khi tạo dữ liệu đào tạo là liệu nó có đại diện cho dữ liệu trong thế giới thực mà mô hình của bạn sẽ được sử dụng hay không. Nếu dữ liệu đào tạo của bạn không mang tính đại diện, mô hình của bạn có thể sẽ hoạt động kém trong thế giới thực.
Để tạo dữ liệu đào tạo đại diện, hãy bắt đầu bằng cách hiểu loại dữ liệu mà mô hình của bạn sẽ được sử dụng. Ví dụ: nếu bạn đang xây dựng mô hình ML để phân loại hình ảnh động vật, bạn sẽ cần đảm bảo rằng dữ liệu huấn luyện của mình chứa hình ảnh của tất cả các loại động vật khác nhau mà mô hình của bạn sẽ cần học để xác định.
2. Đảm bảo dữ liệu của bạn được gắn nhãn chính xác
Một điều quan trọng khác cần xem xét khi tạo dữ liệu đào tạo là dữ liệu có được gắn nhãn chính xác hay không. Nhãn không chính xác có thể dẫn đến hiệu suất kém của mô hình ML của bạn.
Để gắn nhãn dữ liệu một cách chính xác, bạn cần hiểu nhiệm vụ mà mô hình của bạn đang được đào tạo để thực hiện. Tốt nhất bạn cũng nên sử dụng nền tảng ghi nhãn dữ liệu hoặc công cụ có thể giúp bạn gắn nhãn dữ liệu một cách chính xác. Bằng cách này, bạn có thể tránh mọi lỗi do con người gây ra.
3. Đảm bảo dữ liệu của bạn không có sai lệch
Sự thiên vị có thể là một vấn đề quan trọng trong ML. Nếu dữ liệu đào tạo của bạn bị sai lệch, mô hình của bạn có thể không chính xác. Có nhiều loại thành kiến khác nhau trong ML, bao gồm loại trừ, lấy mẫu, người quan sát, đo lường, thu hồi, liên kết và thành kiến chủng tộc, dẫn đến kết quả không chính xác. (2)
Để tránh sai lệch trong dữ liệu đào tạo của bạn, bạn cần phải biết về các loại thiên vị khác nhau và cách chúng có thể ảnh hưởng đến dữ liệu của bạn. Bạn cũng cần chọn một mẫu dữ liệu ngẫu nhiên khi tạo tập huấn luyện của mình.
4. Đảm bảo dữ liệu của bạn không bị nhiễu
Nhiễu (cú pháp) là một vấn đề phổ biến khác trong ML. Có nhiều loại nhiễu khác nhau trong ML, nhưng một số loại phổ biến nhất là các giá trị ngoại lai, thiếu giá trị và giá trị không chính xác. (3)
Để tránh nhiễu trong dữ liệu đào tạo của bạn, bạn cần biết các loại nhiễu khác nhau và cách chúng có thể ảnh hưởng đến dữ liệu của bạn. Bạn cũng cần phải làm sạch dữ liệu của mình trước khi sử dụng nó để đào tạo mô hình của bạn.
5. Cân bằng dữ liệu của bạn
Nếu dữ liệu đào tạo của bạn không cân bằng, mô hình của bạn có thể không chính xác. Tập dữ liệu không cân bằng là tập dữ liệu mà các lớp không được đại diện như nhau. Ví dụ: nếu bạn đang đào tạo mô hình ML để phân loại hình ảnh động vật và tập dữ liệu của bạn chỉ chứa hình ảnh về chó, thì mô hình của bạn có thể kém chính xác hơn nếu tập dữ liệu của bạn chứa một kết hợp cân bằng các hình ảnh động vật.
Để khắc phục các vấn đề khi đào tạo một tập dữ liệu không cân bằng, bạn có thể sử dụng các phương pháp như tăng trọng số và lấy mẫu xuống. Tăng trọng số là khi bạn tăng trọng số của lớp thiểu số và giảm trọng số là khi bạn giảm quy mô của lớp đa số.
Cả tăng trọng số và lấy mẫu xuống đều có thể được sử dụng để đào tạo một tập dữ liệu không cân bằng. Tuy nhiên, bạn cần phải cẩn thận để không trang bị quá nhiều dữ liệu của mình khi sử dụng các phương pháp này.
6. Chia dữ liệu của bạn thành các tập huấn luyện và kiểm tra
Khi bạn đã crexem xét tập dữ liệu, điều quan trọng là phải chia nó thành các tập huấn luyện và kiểm tra. Bạn sẽ sử dụng bộ đào tạo để đào tạo mô hình của mình, trong khi bộ kiểm tra là để bạn đánh giá hiệu suất của mô hình.
Điều cần thiết là đảm bảo rằng các tập huấn luyện và thử nghiệm đại diện cho dữ liệu mà mô hình của bạn sẽ được sử dụng. Ví dụ: nếu bạn đang xây dựng mô hình ML để phân loại hình ảnh động vật, bạn sẽ cần đảm bảo các bộ đào tạo và thử nghiệm của mình, cả hai đều chứa hình ảnh của tất cả các loại động vật khác nhau mà mô hình của bạn sẽ cần có thể xác định.
7. Xử lý trước dữ liệu của bạn
Tiền xử lý là một bước quan trọng trong việc chuẩn bị dữ liệu cho học máy. Tiền xử lý có thể giúp cải thiện hiệu suất mô hình ML của bạn bằng cách làm cho dữ liệu dễ học hơn.
Có nhiều kiểu xử lý trước khác nhau, nhưng một số kiểu phổ biến nhất là chia tỷ lệ tính năng, chuẩn hóa và mã hóa một nóng, tất cả đều có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của mô hình học máy của bạn. (4)
8. Tăng cường dữ liệu của bạn
Cuối cùng, bạn cũng có thể muốn tăng cường dữ liệu của mình. Tăng dữ liệu là một kỹ thuật được sử dụng để tăng kích thước tập dữ liệu của bạn một cách giả tạo bằng cách tạo các điểm dữ liệu tổng hợp, mới từ các điểm dữ liệu hiện có.
Tăng cường dữ liệu có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của mô hình ML của bạn bằng cách làm cho mô hình này có khả năng chống việc trang bị quá nhiều. Có nhiều cách khác nhau để tăng cường dữ liệu, nhưng phổ biến nhất là thêm nhiễu, xoay hoặc lật hình ảnh một cách ngẫu nhiên và cắt hình ảnh một cách ngẫu nhiên. (5)
Kết luận:
Đào tạo một mô hình học máy có thể là một quá trình tốn thời gian và đầy thử thách. Tuy nhiên, bằng cách làm theo các mẹo trong bài viết này, bạn có thể thực hiện quy trình dễ dàng hơn và cải thiện hiệu suất mô hình của mình.
Tài liệu tham khảo:
(1) “Hướng dẫn Giới thiệu về Dữ liệu Đào tạo Chất lượng cho Máy học,” Nguồn: https: //www.v7labs.com/blog/quality-training-data-for-machine-learning-guide
(2) “Bảy loại sai lệch dữ liệu trong học máy”, Nguồn: https: //www.telusinternational.com/articles/7-types-of-data-bias-in-machine-learning
(3) “Cách sử dụng Học máy để tách tín hiệu khỏi tiếng ồn,” Nguồn: omeps://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) “Tiền xử lý với sklearn: hướng dẫn đầy đủ và toàn diện,” Nguồn: https: //towardsdatascience.com/preprocessing-with-sklearn-a-complete-and-complusive-guide-670cb98fcfb9
(5) “Một cuộc khảo sát về Tăng cường dữ liệu hình ảnh cho Học sâu”, Nguồn: https://journalofbigdata.springeropen.com/articles/10.1186/s40537-019-0197-0
