In this Article
Herkes yapay zekâ modellerinden, mimarilerinden, parametrelerinden ve performans ölçütlerinden söz ediyor. Ancak bu modellerin başarılı mı başarısız mı olacağını belirleyen kısımdan, yani veriden çok daha az kişi bahsediyor.
yapay zekâ eğitimi için veri toplamak teoride kolay görünür. Büyük hacimlerde veri toplayın. Temizleyin. veri işleme hattına aktarın. Tekrarlayın. Ancak pratikte, deneyimli ekipler bile kendilerini aynı sorunlara tekrar dönerken bulur. En yaygın sorunlar arasında kararsız erişim, yanlı örnekler veya boyut olarak etkileyici görünen ancak gerçek dünyadaki değişkenlik karşısında çöken veri kümeleri bulunur.
Veri toplama hataları, doğruluk kimsenin izini süremediği nedenlerle düşmeye başladığında sonradan ortaya çıkar. O noktada temeli düzeltmenin maliyeti, onu baştan doğru kurmanın maliyetinden çok daha yüksektir.
yapay zekâ eğitiminde kullanılan veri türleri
Veri tek tip değildir.
Bazı veri kümeleri son derece düzenli ve yapılandırılmıştır. Bunlar genellikle işlem kayıtları, CRM dışa aktarımları ve finansal günlükler olarak tablolarda veya elektronik tablolarda düzenlenir. Yapısı öngörülebilir olduğu için modellerin iyi işleyebildiği veri türü budur.
Bir de yapılandırılmamış veri vardır. Sabit bir biçimi, düzenli sütunları yoktur. Metin belgelerini, görselleri, ses dosyalarını ve sosyal medya gönderilerini düşünün. Dağınıktır, bağlam yoğunlukludur ve çoğu zaman gerçek dünyayı çok daha iyi yansıtır. Bu tür verilerle eğitim, ek ön işleme ve yorumlama gerektirir.
Bu ikisinin arasında esnek yarı yapılandırılmış veri bulunur. Örneğin JSON yanıtları, HTML sayfaları ve API çıktıları. Bunlar belirli kalıpları izler, ancak bu kalıplar katı biçimde tablosal değildir. Birçok yapay zekâ veri işleme hattında büyük ölçekli veri toplama asıl burada gerçekleşir.
Modern veri kalitesi sorunları: doğruluk eksikliği
Öğrenen bir modeli nasıl oluşturursunuz? Önce onu eğitirsiniz. Bu nedenle verinin zenginliği çok önemlidir.
Ekipler genellikle daha basit bir soru sormadan önce model mimarisine odaklanır: Veri gerçekte nereden geliyor? Web scraping. API’ler güvenilirdir, ancak bazen pahalı olabilir. Anketler. Kaggle gibi herkese açık depolar. Dahili veritabanları. Günlükler. Kullanıcı etkileşimleri. Kaynaklar her yerdedir.
Ancak veri edinmek, doğru veriyi edinmekle aynı şey değildir. Hatalı veri, modern yapay zekâ sistemlerindeki en kalıcı sorunlardan biridir. Bunlar veri kümesini zayıflatan küçük bozulmalardır. Yinelenen kayıtlar, güncel olmayan girdiler veya yanlış etiketlenmiş örnekler eklendiğinde model sinyal yerine gürültüden öğrenmeye başlar. Daha da kötüsü, sistemler arasında iletişim kurmayan yalıtılmış bilgi koleksiyonları olan veri siloları, ekiplerin bütün resmi görmesini engeller.
Kötü veri toplama süreçleri daha en baştan yanlılık veya eksik değerler getirir. Yukarı akışta bir şey bozulursa otomatik veri işleme hatları verileri büyük ölçekte yanlış etiketleyebilir. Hâlâ şaşırtıcı derecede yaygın olan manuel veri girişi insan hatasına yol açar. Zamanla temiz veri bile bozulur. Güncellemeler sistemler arasında yayılmazsa dünkü doğru kayıt bugünün güncel olmayan yükümlülüğüne dönüşür.
Veri özenle toplandığında, sektörden bağımsız olarak sonuçlar iyileşir. İlaç araştırmalarında yapay zekâ sistemleri, yalnızca başarılı laboratuvar sonuçları değil deneysel veriler ve başarısız denemeler de dahil edildiğinde daha güvenilir hâle geldi. Olumsuz sonuçlardan öğrenmek, modelleri daha dayanıklı ve doğru kılar.
yapay zekâ veri toplamada tekrarlanan hatalar
1. Nitelik yerine nicelik
Ekiplerin yaptığı klasik hata, kalite yerine miktarı seçmektir. Daha büyük veri kümeleri etkileyici görünür, ancak modelleri gerçekten iyileştiren yüksek sinyalli veridir. Başka bir sorun da veri kümelerini yenilememektir. Aktif öğrenme döngüleri olmadan modeller yavaş yavaş geriler.
2. Yalnızca mutlu son için eğitim
Ekipler temiz, standart senaryolar için optimizasyon yapar. Otonom bir sistem nadir olayları hiç görmezse, bunlar gerçekleştiğinde nasıl tepki vereceğini bilemez.
3. Gizli yanlılık
Yanlılık genellikle ekiplerin beklediğinden daha erken başlar. Ne toplayacağınıza ve hangi kaynaklara güveneceğinize karar verdiğiniz anda, modelin dünyayı nasıl göreceğini zaten şekillendirirsiniz. Belirli gruplar, senaryolar veya uç durumlar eksikse model bu açığı telafi etmez. Yalnızca baskın kalıpları öğrenir ve bunları norm olarak kabul eder.
4. Fazla sentetik veri
Sentetik veri kullanışlıdır. Ancak yapay zekâ çoğunlukla yapay zekâ tarafından üretilmiş çıktılarla eğitilmeye başladığında nüanslar kaybolur. Zamanla modeller, genellikle model çöküşü olarak adlandırılan riskle karşılaşır: çıktılar tekrarlayan ve yapay hâle gelir.
5. Hukuki gözetimi ihmal etmek
Birçok ekip verilerinin nereden geldiğini belgelendirmeyi unutur. Açık bir denetim izi olmayan web scraping veri kümeleri, uyumluluk incelemeleri sırasında projelerin durdurulmasına yol açabilir. Düzenlemeye tabi ortamlarda bu küçük bir hata değildir.
yapay zekâ sistemlerinde hedef sızıntısı: Neden olur?
Sızıntı, bir model tahmin anında gerçekçi olarak erişemeyeceği bilgilere eriştiğinde oluşur. Bunun en belirgin örneği geleceğe ait verilerin dahil edilmesidir. Doğruluk kusursuz görünebilir, ancak üretim ortamında bu bilgi mevcut olmadığından model çöker.
Çapraz doğrulama hataları da başka bir sorun türüdür. Tüm veri noktaları bağımsız olduğunda normal K-fold doğrulaması iyi çalışır. Ancak verilerinizin zaman sırası veya oturumlar ya da kullanıcılar gibi gruplanmış ilişkileri varsa K-fold, aynı veya ilişkili bilgileri yanlışlıkla hem eğitim hem test kümelerine koyabilir. Değerlendirme teknik olarak doğru kalır, ancak pratikte yanıltıcı olur.
İnce süreç değişiklikleri bile sızıntıya neden olabilir. Etiketleme mantığını ayarlamak, proje ortasında değerlendirme veri kümelerini değiştirmek veya doğrulama kaymasını kontrol edememek performans metriklerini bozabilir.
Sızıntı, modelleri olduklarından daha iyi gösterir ve tehlike tam da budur.
Bulun ve Düzeltin
Veri toplama karmaşıktır. Hataları istikrarsızlığa yol açmadan önce fark etmek hayati önem taşır. Bunları uygun biçimde nasıl düzelteceğinizi bilmek her şeyi değiştirir.
Bulma ipuçları:
- Her özelliğe dikkat edin. Kendinize şunu sorun: Model tahmin yaparken bu gerçekten kullanılabilir olacak mı? Değilse, bir sorun var demektir.
- Yinelenen kayıtları, boşlukları ve sıra dışı girdileri kontrol edin. Yinelenen veya eksik veriler projenizin başarısız olmasına neden olabilir.
- Dağılımları analiz edin. Ani sıçramalar veya boş bölgeler uyarı işaretidir.
- veri işleme hattını gözden geçirin. Dönüşümlerin eğitim ve test kümeleri arasında yanlışlıkla bilgi sızdırmadığından emin olun.
- Metriklerinizi takip edin. Performanstaki beklenmedik sıçramalar çoğu zaman gizli hataları saklar.
Düzeltme ipuçları:
- Doğru bölmeleri seçin. Zamana bağlı her şey için zaman tabanlı, kullanıcılar, oturumlar veya varlıklar için gruplu bölmeler kullanın. Dönüşümleri uygulamadan önce verilerinizi her zaman bölün.
- Verileri düzenli olarak yenileyin. Aktif öğrenme döngülerini veya sürekli güncellemeleri kullanın.
- Yanlılığı ele alın. Hiçbir grubun, senaryonun veya uç durumun göz ardı edilmediğinden emin olun.
- Sentetik veriyi doğrulayın. Döngüde İnsan (HITL) incelemesi yapay verileri gerçekçi ve ilgili tutar.
- Her şeyi belgelendirin. Verinin nereden geldiğini, ne zaman toplandığını ve üzerinde ne işlem yapıldığını takip edin.
- Gerektiğinde proxy’leri kullanınProxy’ler verilerinizi istikrarlı hâle getirir, gerçek koşulları simüle eder ve çakışmaları ya da tekrarları önler.
Hataları erken bulun, dikkatle düzeltin; böylece yapay zekâ’ınız gerçekten öğrenmesi gerekeni öğrenir.