لکه د سافټویر پراختیا چې په کوډ کې کار کوي، د کار کولو پراختیا مصنوعي هوښیارتیا او د ماشین زده کړې ماډلونه د لوړ کیفیت ډیټا ته اړتیا لري. ماډلونه د تولید په ډیری مرحلو کې دقیق لیبل شوي او تشریح شوي ډیټا ته اړتیا لري ځکه چې الګوریتم د دندو ترسره کولو لپاره په دوامداره توګه روزل کیدو ته اړتیا لري.
خو، د کیفیت لرونکي معلوماتو ترلاسه کول ګران دي. ځینې وختونه، ډیټاسیټونه ممکن له غلطیو ډک وي چې کولی شي د پروژې پایله اغیزمنه کړي. د ډیټا ساینس متخصصین به لومړی وي چې تاسو ته ووایی چې دوی د معلوماتو د ارزونې او تحلیل کولو په پرتله د معلوماتو په پاکولو او سکریب کولو کې ډیر وخت تیروي.
ولې په ډیټاسیټ کې په لومړي ځای کې غلطۍ شتون لري؟
ولې دا اړینه ده چې دقیق روزنیز ډیټاسیټونه ولرئ؟
کوم ډولونه دي؟ د AI روزنې معلوماتو غلطۍ؟ او، څنګه یې مخنیوی وکړو؟
راځئ چې د ځینو احصایو سره پیل وکړو.
د MIT کمپیوټر ساینس او مصنوعي استخباراتو لابراتوار کې د څیړونکو یوې ډلې لس لوی ډیټاسیټونه وڅیړل چې له 100,000 څخه ډیر ځله حواله شوي. څیړونکو وموندله چې د اوسط غلطۍ کچه نږدې وه 3.4٪ په ټولو تحلیل شوي ډیټاسیټونو کې. دا هم وموندل شوه چې ډیټاسیټونه د مختلفو ناروغیو سره مخ شوي د غلطیو ډولونهلکه د انځورونو، آډیو، او متن احساساتو غلط لیبل کول.
ولې په ډیټاسیټ کې په لومړي ځای کې غلطۍ شتون لري؟
کله چې تاسو هڅه وکړئ تحلیل کړئ چې ولې د روزنې ډیټاسیټ کې غلطۍ شتون لري، دا کولی شي تاسو د معلوماتو سرچینې ته ورسوي. د انسانانو لخوا رامینځته شوي ډیټا آخذې احتمال لري چې د غلطیو سره مخ شي.
د مثال په توګه، تصور وکړئ چې د خپل دفتر مرستیال څخه وغواړئ چې ستاسو د ټولو موقعیت سوداګرۍ په اړه بشپړ معلومات راټول کړي او په لاسي ډول یې په سپریڈ شیټ کې دننه کړئ. په یو وخت یا بل کې، یوه تېروتنه به واقع شي. پته غلطه کیدی شي، نقل کیدی شي، یا د معلوماتو بې اتفاقي واقع شي.
په معلوماتو کې تېروتنې هم واقع کیدی شي که چیرې د سینسر لخوا راټول شوي د تجهیزاتو ناکامۍ، سینسر خرابیدل، یا ترمیم له امله.
ولې دا اړینه ده چې دقیق روزنیز ډیټاسیټونه ولرئ؟
د ماشین زده کړې ټول الګوریتمونه د هغه معلوماتو څخه زده کوي چې تاسو یې چمتو کوئ. لیبل شوي او تشریح شوي ډاټا د ماډلونو سره د اړیکو موندلو، مفکورو درک کولو، پریکړې کولو او د دوی فعالیت ارزولو کې مرسته کوي. دا اړینه ده چې ستاسو د ماشین زده کړې ماډل د غلطۍ څخه پاک ډیټاسیټونو کې د اندیښنې پرته وروزل شي لګښتونه اړوند یا د روزنې لپاره اړین وخت. لکه څنګه چې په اوږد مهال کې، هغه وخت چې تاسو د کیفیت ډیټا په ترلاسه کولو کې مصرف کوئ ستاسو د AI پروژو پایلې ته وده ورکوي.
په دقیقو معلوماتو کې ستاسو د ماډلونو روزنه به ستاسو ماډلونو ته اجازه ورکړي چې دقیق وړاندوینې وکړي او وده ورکړي د ماډل فعالیت. کارول شوي کیفیت، مقدار او الګوریتم ستاسو د AI پروژې بریالیتوب ټاکي.
د AI روزنې ډیټا غلطیو ډولونه کوم دي؟
د لیبل کولو تېروتنې، د اعتبار وړ ډاټا، غیر متوازن ډاټا، د معلوماتو تعصب
موږ به د روزنې څلور خورا عام ډیټا غلطۍ او د دوی د مخنیوي لارې وګورو.
د لیبل کولو تېروتنې
د لیبل کولو غلطیان د ډیری څخه دي عام غلطي د روزنې معلوماتو کې موندل شوي. که موډل دی د معلوماتو ډاټا د ډیټاسیټونو غلط لیبل شوی دی، د پایلې حل به ګټور نه وي. د ډیټا ساینس پوهان به د ماډل فعالیت یا کیفیت په اړه دقیق یا معنی لرونکي پایلې ونه کړي.
د لیبل کولو تېروتنې په مختلفو بڼو کې راځي. موږ د دې ټکي د لا پراختیا لپاره یو ساده مثال کاروو. که چیرې د معلوماتو تشریح کونکي په عکسونو کې د هرې پیشو په شاوخوا کې د باؤنډینګ بکسونو رسم کولو ساده دنده ولري ، نو د لیبل کولو لاندې ډول ډول خطاګانې ممکن واقع شي.
- ناسم فټ: د ماډل اوور فټینګ هغه وخت پیښیږي کله چې تړل شوي بکسونه د څیز (بلی) سره نږدې نه وي ، د ټاکل شوي شی شاوخوا څو تشې پریږدي.
- ورک شوي لیبلونه: پدې حالت کې ، تشریح کونکی ممکن په عکسونو کې د پیشو لیبل کول له لاسه ورکړي.
- د لارښوونې غلط تفسیر: تشریح کونکو ته ورکړل شوي لارښوونې روښانه ندي. په عکسونو کې د هرې پیشو په شاوخوا کې د یو تړل شوي بکس د ځای په ځای کولو پرځای، تشریح کونکي یو تړلی بکس ځای په ځای کوي چې ټولې پیشوګانې پکې شاملې دي.
- د اختلاطاتو اداره کول: د دې پر ځای چې د پیشو د لیدلو وړ برخې په شاوخوا کې د تړل شوي بکس ځای په ځای کړي، تشریح کوونکی د یوې برخې لیدل شوي پیشو په تمه شوي شکل شاوخوا تړل شوي بکسونه ځای په ځای کوي.
غیر منظم او غیر معتبر معلومات
د ML پروژې ساحه د ډیټاسیټ ډول پورې اړه لري چې دا روزل کیږي. سوداګرۍ باید خپلې سرچینې د ډیټاسیټونو ترلاسه کولو لپاره وکاروي چې تازه ، معتبر او د اړتیا وړ پایلو نمایندګي وي.
کله چې تاسو موډل د ډیټا په اړه روزئ چې تازه شوي ندي ، دا کولی شي په غوښتنلیک کې د اوږدې مودې محدودیتونو لامل شي. که تاسو خپل ماډلونه په بې ثباته او نه کارول کیدونکي ډیټا باندې روزئ ، نو دا به د AI ماډل ګټورتوب منعکس کړي.
غیر متوازن معلومات
د معلوماتو هرډول عدم توازن ستاسو د ماډل فعالیت کې د تعصب لامل کیدی شي. کله چې د لوړ فعالیت یا پیچلي ماډلونو جوړول، د روزنې ډاټا جوړښت باید په پام کې ونیول شي. د معلوماتو عدم توازن په دوه ډوله کیدی شي:
- د ټولګي انډول: د ټولګي عدم توازن هغه وخت رامینځته کیږي کله چې د روزنې معلومات خورا غیر متوازن ټولګي ویش لري. په بل عبارت، هیڅ استازی ډیټاسیټ شتون نلري. کله چې په ډیټاسیټونو کې ټولګي عدم توازن شتون ولري، دا د ریښتینې نړۍ غوښتنلیکونو سره د جوړولو په وخت کې ډیری مسلې رامینځته کولی شي.
د مثال په توګه، که الګوریتم د پیشوګانو پیژندلو لپاره روزل کیږي، د روزنې ډاټا یوازې په دیوالونو کې د پیشوګانو انځورونه لري. بیا ماډل به ښه ترسره کړي کله چې په دیوالونو کې پیشوګانې وپیژني مګر په مختلف شرایطو کې به خراب کار وکړي. - د معلوماتو تازه کول: هیڅ ماډل په بشپړ ډول تازه نه دی. ټول ماډلونه د زوال سره مخ دي، لکه څنګه چې ریښتیني نړۍ چاپیریال په دوامداره توګه بدلیږي. که چیرې ماډل د دې چاپیریال بدلونونو په اړه په منظمه توګه تازه نشي، نو د دې ګټورتیا او ارزښت احتمال کم شوی.
د مثال په توګه، تر دې وروستیو پورې، د سپوتنیک اصطالح لپاره د سرسري لټون کیدای شي د روسیې کیریر راکټ په اړه پایلې ترلاسه کړي. په هرصورت ، د وبا څخه وروسته د لټون پایلې به په بشپړ ډول توپیر ولري او د روسیې کوویډ واکسین څخه ډکې وي.
د لیبل کولو ډاټا کې تعصب
د روزنې ډیټا کې تعصب یوه موضوع ده چې اوس او بیا راپورته کیږي. د معلوماتو تعصب د لیبل کولو پروسې په جریان کې یا د تشریح کونکو لخوا هڅول کیدی شي. د ډیټا تعصب هغه وخت رامینځته کیدی شي کله چې د تشریح کونکو لوی متفاوت ټیم کاروي یا کله چې د لیبل کولو لپاره ځانګړي شرایط اړین وي.
د تعصب کمول دا ممکنه ده کله چې تاسو د نړۍ له ګوټ ګوټ څخه تشریح کونکي لرئ یا د سیمې ځانګړي تشریح کونکي دندې ترسره کوي. که تاسو د نړۍ له ګوټ ګوټ څخه ډیټاسیټونه کاروئ ، نو ډیر احتمال شتون لري چې تشریح کونکي په لیبل کولو کې غلطي وکړي.
د مثال په توګه، که تاسو د نړۍ له مختلفو خواړو سره کار کوئ، په انګلستان کې یو تشریح کوونکی ممکن د آسیایانو د خوړو غوره توبونو سره بلد نه وي. پایله لرونکی ډیټاسیټ به د انګلیسي په ګټه تعصب ولري.
د AI روزنې ډیټا غلطیو څخه څنګه مخنیوی وشي؟
د روزنې ډیټا غلطیو څخه مخنیوي غوره لاره د لیبل کولو پروسې په هر مرحله کې د کیفیت کنټرول سخت چیک پلي کول دي.
تاسو کولی شئ مخنیوی وکړئ د معلوماتو لیبل کول د تشریح کونکو ته د واضح او دقیقو لارښوونو په ورکولو سره تېروتنې. دا کولی شي د ډیټاسیټ یووالي او دقت ډاډمن کړي.
په ډیټاسیټونو کې د انډول څخه مخنیوي لپاره، وروستي، تازه شوي، او نمایشي ډیټاسیټونه اخیستل. ډاډ ترلاسه کړئ چې ډیټاسیټونه نوي دي او مخکې نه کارول شوي روزنه او ازموینه د ML ماډلونه.
د AI پیاوړې پروژه په تازه، بې طرفه، او د باور وړ روزنې ډیټا ته وده ورکوي ترڅو خپل غوره ترسره کړي. دا مهمه ده چې په هر لیبل کولو او ازموینې مرحله کې مختلف کیفیت چیکونه او اقدامات ترسره کړئ. د روزنې تېروتنې کیدای شي یوه د پام وړ مسله شي که چیرې دوی د پروژې پایلې اغیزه کولو دمخه پیژندل شوي او اصلاح نشي.
ستاسو د ML-based پروژې لپاره د کیفیت AI روزنې ډیټاسیټونو ډاډ ترلاسه کولو غوره لاره دا ده چې د تشریح کونکو متنوع ګروپ وګمارل شي چې اړتیا لري د ډومین پوهه او د پروژې لپاره تجربه.
تاسو کولی شئ د تجربه لرونکي تشریح کونکو ټیم سره ګړندي بریا ترلاسه کړئ سیپ څوک چې د AI پر بنسټ متنوع پروژو ته د هوښیار لیبل کولو او تشریح خدمتونه وړاندې کوي. موږ ته زنګ ووهئ، او ستاسو د AI پروژو کیفیت او فعالیت ډاډمن کړئ.
