6 правил по обеспечению качества данных для машинного обучения

«Качество — это не действие, а привычка», — сказал великий древнегреческий философ Аристотель. Эта идея справедлива сегодня так же, как и более двух тысяч лет назад. Однако качества добиться не так легко, особенно когда дело касается данных и технологий наподобие искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения.

В некоторых областях можно почти без проблем использовать данные с высокой частотой ошибок, в других же система даёт сбой при малейших погрешностях в большом датасете. Принцип «мусор на входе, мусор на выходе» нужно воспринимать со всей серьёзностью. Мельчайшая некорректность в наборах данных может иметь большое влияние на модель и приводить к созданию бесполезных результатов. Чистота и целостность данных — ключевой аспект в создании сложных моделей машинного обучения.

Гораздо экономнее предотвращать проблемы с данными, чем разрешать их. Если у компании есть 500 тысяч записей и 30% из них неточны, тогда на устранение этих проблем придётся потратить 15 миллионов долларов вместо 150 тысяч долларов, которые были бы потрачены на их предотвращение.

Big Data уже давно стала модным термином и многие компании убедили себя, что чем больше у них данных, тем большую ценность из них можно извлечь. Однако они не учитывают то, что для получения хорошего экономического эффекта данные нужно собрать, разметить и обработать.

Важность качества данных зависит от текущего этапа производства. Когда вы только начинаете и пытаетесь создать впечатляющее доказательство работоспособности концепции (proof of concept, POC), самое главное — это сбор данных, при этом может потребоваться пожертвовать качеством. Однако после того, как продукт прошёл этап POC и критически важной стала надёжность, нужно отдать приоритет качеству в ущерб скорости.

Необходимый уровень качества зависит от области применения. При аннотировании автомобиля рамкой вполне приемлема погрешность в 3 пикселя. Однако при разметке ключевых точек лица сдвиг пикселей не допускается. Погрешность в 3 пикселя может сделать разметку лица бесполезной.

Также на качество могут влиять различные объекты на сцене. Например, в случае беспилотных автомобилей должна быть высокой точность выделения объектов рядом с тестируемым автомобилем, и находящихся с ним на одной полосе. Однако в случае далёких объектов и объектов, не находящихся на одной полосе, допускается снижение качества.

Основатель deeplearning.ai и бывший руководитель Google Brain Эндрю Ын говорит: «во многих задачах полезно было бы изменить свою точку зрения, чтобы не только совершенствовать код, но и более системным образом совершенствовать данные».

Ын считает, что развитие машинного обучения можно ускорить, если процесс станет ориентироваться на обработку данных, а не на создание моделей. В основе традиционного ПО лежит код, а системы ИИ создаются из данных и кода, принимающего форму моделей и алгоритмов. «Когда производительность системы низка, многие команды инстинктивно стремятся улучшить код. Но во многих практических сферах применения эффективнее сосредоточиться на совершенствовании данных», — говорит Ын. Считается, что 80% машинного обучения — это очистка данных. «Если 80% нашей работы — это подготовка данных, почему мы не думаем, что обеспечение качества данных — самое важное для команды, занимающейся машинным обучением?»

Для разметки данных "главное — это целостность", и особенно важна она при разработке ИИ. При разметке наборов данных метки должны быть одинаковыми во всех системах разметки и пакетах данных.

Ошибки возникают очень часто, потому что разные люди могут интерпретировать руководство по разметке данных по-разному, из-за чего набор данных становится шумным и противоречивым.

Работайте систематично и на всём протяжении жизненного цикла машинного обучения используйте проверенные инструменты и процессы. На этапе обучения модели критически важен структурированный анализ ошибок.

В одном из случаев фоновый шум автомобиля помешал обучению алгоритма распознавания речи. При ориентировании на данные разработчики выявили бы ошибку (шум автомобиля), а затем обучили бы модель на большем объёме данных, в том числе и с шумами автомобилей. Это должно повысить целостность разметки, данные были бы помечены как что-то вроде «речи с шумным фоном, содержащим шум автомобиля».

Хотя это может показаться контринтуитивным, даже данные с раздражающим фоновым шумом автомобиля становятся качественно размеченными данными, которые, в свою очередь, становятся качественными данными для обучения.

После правильной разметки «фонового шума автомобилей» в наборе данных для машинного обучения модели алгоритм распознавания речи должен научиться понимать шум автомобиля и отличать его от речи, которую ему нужно распознавать.

Нельзя недооценивать важность правильной разметки данных. Естественно, это наводит на вопрос: «Какой инструмент обработки данных подходит для моей области применения?»

Сервисы разметки данных применяются для сложных алгоритмов машинного обучения, компьютерного зрения, обработки естественных языков, дополненной реальности и аналитики данных. Компании используют свои передовые технологии в онкологических исследованиях, обучении беспилотных автомобилей и оптимизации урожайности посевов.

Cуществует широкий выбор инструментов разметки данных, специализирующихся на различных областях использования, например, Lionbridge AI, Amazon Mechanical Turk (MTurk), Computer Vision Annotation Tool, SuperAnnotate, LightTag, DataTurks, Playment и Tagtog. Некоторые из них бесплатны, за большинство нужно платить. Некоторые лучше работают с видео, или с изображениями, или с данными лидаров.

MTurk — это краудсорсинговая площадка для разметки данных. MTurk — одно из самых дешёвых решений на рынке, но он имеет множество недостатков, в том числе отсутствие ключевых функций контроля качества. Он предоставляет очень мало возможностей обеспечения качества, тестирования работы сотрудников и подробной отчётности. Более того, тяжёлая нагрузка по управлению проектом возлагается на заказчика, требуя от него нанимать сотрудников, а также отслеживать все задачи.

Computer Vision Annotation Tool (CVAT) может похвастаться широким набором функций для разметки данных компьютерного зрения; он поддерживает такие задачи, как распознавание объектов, сегментация изображений и классификация изображений. Однако его интерфейс пользователя сложен и требует долгого освоения.

SuperAnnotate можно использовать для классификации данных изображений, видео, лидаров, текста и звука. В его расширенные функции входят автоматическое прогнозирование, трансферное обучение, инструменты управления данными и качеством. Компания утверждает, что производительность её продукта в три раза выше, чем у конкурентов.

LightTag работает только с текстовыми данными, но имеет бесплатную начальную версию. Ещё одна open-source-платформа DataTurks предоставляет сервисы для разметки текстовых, графических и видеоданных. Playment работает с изображениями и полезен для создания наборов данных для обучения моделей компьютерного зрения. Ещё один инструмент разметки текста — Tagtog может аннотировать данные и автоматически, и вручную.

ИИ скоро совершит революцию во множестве различных отраслей, но самым важным аспектом является разметка данных. Например, при правильной разметке снимков компьютерной томографии ИИ сможет обнаруживать в снимках КТ грудной клетки пневмонию, вызванную COVID-19.

В качестве других примеров можно привести распознавание голов людей, выявление поведения толпы на камерах видеонаблюдения для мониторинга безопасности, ликвидацию аварий и мониторинг дорожного движения. Обработка естественных языков может использоваться для распознавания сущностей, атрибутов, а также определения взаимосвязей между факторами, помогающими совершенствовать разработку лекарств.

Строительство, железнодорожные перевозки и энергетическая отрасль могут выиграть от аннотирования записанных дронами данных лидаров. Роботизированная автоматизация процессов (Robotic Process Automation, RPA) может ускорить процесс бухгалтерского учёта, обеспечив при этом отсутствие ошибок.

Для эффективной реализации машинного обучения следуйте этим шести простым правилам обеспечения качества данных:

• При работе с MLOps важнее всего обеспечить высокое качество данных.

• Обязательна целостность данных.

• Методичное совершенствование качества данных простой модели часто лучше, чем реализация современной модели на основе низкокачественных данных.

• Следует всегда ориентироваться в первую очередь на данные.

• Если вы в первую очередь ориентируетесь на данные, то существует большой потенциал для совершенствования, когда задачи содержат наборы данных небольшого размера (допустим, меньше 10 тысяч).

• При использовании небольших наборов данных критически важны инструменты и сервисы, повышающие качество данных.

Хорошие данные обладают целостностью, покрывают все пограничные случаи, имеют своевременную обратную связь с данными в продакшене и обладают нужным объёмом. Вместо того, чтобы рассчитывать на инженеров, наудачу исправляющих модель, гораздо более важной целью любой команды MLOps является обеспечение высококачественного и целостного потока данных между всеми этапами проекта машинного обучения.

«Качество данных требует определённого уровня компетентности, она требуется даже для понимания того, в чём заключена проблема», — рассказывает основатель и CEO NextGen compliance Колин Грэм.

ИИ может быть сложной в реализации технологией и передача плохих или некачественно размеченных данных почти всегда гарантирует провал. Достичь уровня, при котором качество данных контролируется в рамках стандартной эксплуатации — это не просто цель, это необходимость.

Понравилась статья? Еще больше информации на тему данных, AI, ML, LLM вы можете найти в моем Telegram канале “Роман с данными”

Обо всем этом читайте в “Роман с данными”

Автор оригинала: imerit.net

#разметкаданных #перевод #datalabeling #computervision #машинноеобучение #dataannotation #software #dataset #TrainingData #краудсорсинг #сборданных #инструментыдляразметки