ကုဒ်တစ်ခုပေါ်တွင် အလုပ်လုပ်သော ဆော့ဖ်ဝဲလ် တီထွင်ဖန်တီးမှုကဲ့သို့ပင်၊ လုပ်ဆောင်နေပါသည်။ ဉာဏ်ရည်တု နှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများသည် အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာ လိုအပ်သည်။ အလုပ်များကိုဆောင်ရွက်ရန် အယ်လဂိုရီသမ်ကို စဉ်ဆက်မပြတ်လေ့ကျင့်ထားရန် လိုအပ်သောကြောင့် မော်ဒယ်များသည် ထုတ်လုပ်မှုအဆင့်များစွာတွင် တိကျစွာတံဆိပ်တပ်ထားသော မှတ်သားထားသော အချက်အလက် လိုအပ်ပါသည်။
သို့သော် အရည်အသွေးပြည့်မီသော အချက်အလက်သည် ရရန်ခက်ခဲသည်။ တစ်ခါတစ်ရံတွင်၊ ဒေတာအတွဲများသည် ပရောဂျက်ရလဒ်အပေါ် သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည့် အမှားအယွင်းများနှင့် ပြည့်နေနိုင်သည်။ ဒေတာကိုသိပ္ပံ ကျွမ်းကျင်သူများသည် ၎င်းတို့အား အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းထက် ဒေတာများကို သန့်စင်ခြင်းနှင့် ပွတ်တိုက်ခြင်းထက် အချိန်ပိုသုံးစွဲကြောင်း သင့်အား ပထမဆုံး ပြောပြရပေမည်။
ဒေတာအတွဲတွင် အမှားအယွင်းများ အဘယ်ကြောင့် ပထမနေရာတွင် ရှိနေသနည်း။
တိကျသောလေ့ကျင့်ရေးဒေတာအစုံရှိရန် အဘယ်ကြောင့်အရေးကြီးသနည်း။
အမျိုးအစားများကဘာတွေလဲ AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအမှားများ? ပြီးတော့ သူတို့ကို ဘယ်လိုရှောင်ရမလဲ။
စာရင်းအင်းအချို့နဲ့ စလိုက်ရအောင်။
MIT Computer Science နှင့် Artificial Intelligence Lab မှ သုတေသီအဖွဲ့တစ်ဖွဲ့သည် အကြိမ် 100,000 ကျော်ကိုးကားခဲ့သော ကြီးမားသောဒေတာအတွဲဆယ်ခုကို စိစစ်ခဲ့သည်။ ပျမ်းမျှအမှားအယွင်းနှုန်းသည် ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် သုတေသီများ တွေ့ရှိခဲ့သည်။ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာထားသော ဒေတာအတွဲအားလုံးတွင် 3.4%. Datasets အမျိုးမျိုးကြောင့် ဒုက္ခရောက်ခဲ့ရကြောင်းလည်း တွေ့ရှိရပါသည်။ အမှားအမျိုးအစားများပုံများ၊ အသံနှင့် စာသား ခံစားချက်များကို လွဲမှားစွာ တံဆိပ်တပ်ခြင်း ကဲ့သို့သော၊
ဒေတာအတွဲတွင် အမှားအယွင်းများ အဘယ်ကြောင့် ပထမနေရာတွင် ရှိနေသနည်း။
လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲတွင် အဘယ်ကြောင့် အမှားအယွင်းများ ရှိနေသည်ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ကြိုးစားသောအခါ၊ ၎င်းသည် သင့်အား ဒေတာအရင်းအမြစ်သို့ ပို့ဆောင်ပေးနိုင်သည်။ လူသားများမှ ထုတ်ပေးသော ဒေတာ သွင်းအားစုများသည် အမှားအယွင်းများ ကြုံတွေ့ရဖွယ်ရှိသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ သင့်တည်နေရာစီးပွားရေးလုပ်ငန်းအားလုံးနှင့်ပတ်သက်သော အချက်အလက်အပြည့်အစုံကို စုဆောင်းပြီး စာရင်းဇယားတစ်ခုထဲသို့ ကိုယ်တိုင်ထည့်သွင်းရန် သင့်ရုံးလက်ထောက်ကို တောင်းဆိုရန် စိတ်ကူးကြည့်ပါ။ တစ်ချိန်မဟုတ်တစ်ချိန်မှာ error ပေါ်လာလိမ့်မယ်။ လိပ်စာမှားသွားနိုင်သည်၊ ထပ်တူကျနိုင်သည် သို့မဟုတ် ဒေတာမတူညီမှုဖြစ်နိုင်သည်။
စက်ချို့ယွင်းမှု၊ အာရုံခံကိရိယာယိုယွင်းမှု၊ သို့မဟုတ် ပြုပြင်မှုတို့ကြောင့် အာရုံခံကိရိယာများမှ စုဆောင်းမိပါက ဒေတာများတွင် အမှားအယွင်းများ ဖြစ်ပေါ်နိုင်သည်။
တိကျသောလေ့ကျင့်ရေးဒေတာအစုံရှိရန် အဘယ်ကြောင့်အရေးကြီးသနည်း။
စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်အားလုံးသည် သင်ပေးဆောင်သည့် ဒေတာမှ သင်ယူသည်။ တံဆိပ်တပ်ထားသော မှတ်သားထားသည့် အချက်အလက်များသည် မော်ဒယ်များအား ဆက်ဆံရေးများကို ရှာဖွေရန်၊ သဘောတရားများကို နားလည်ရန်၊ ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်နှင့် ၎င်းတို့၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် ကူညီပေးပါသည်။ အမှားအယွင်းမရှိသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် သင်၏ Machine learning model ကို လေ့ကျင့်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ကုန်ကျစရိတ်များ ဆက်စပ်မှု သို့မဟုတ် သင်တန်းအတွက် လိုအပ်သော အချိန်။ ရေရှည်တွင်ကဲ့သို့ပင် အရည်အသွေးဒေတာများရယူရန် သင်အသုံးပြုသည့်အချိန်သည် သင်၏ AI ပရောဂျက်များ၏ ရလဒ်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေမည်ဖြစ်သည်။
သင့်မော်ဒယ်များကို တိကျသောဒေတာအတွက် လေ့ကျင့်ပေးခြင်းသည် သင့်မော်ဒယ်များကို တိကျသောခန့်မှန်းချက်များနှင့် မြှင့်တင်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်. အသုံးပြုထားသော အရည်အသွေး၊ ပမာဏနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များသည် သင့် AI ပရောဂျက်၏ အောင်မြင်မှုကို ဆုံးဖြတ်ပေးပါသည်။
AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ အမှားအယွင်း အမျိုးအစားတွေက ဘာတွေလဲ။
တံဆိပ်တပ်ခြင်းအမှားများ၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသောဒေတာ၊ ဟန်ချက်မညီသောဒေတာ၊ ဒေတာဘက်လိုက်မှု
အသုံးအများဆုံး လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ အမှားအယွင်းလေးခုနှင့် ၎င်းတို့ကို ရှောင်ရှားရန် နည်းလမ်းများကို ကြည့်ရှုပါမည်။
တံဆိပ်တပ်ခြင်းအမှားများ
တံဆိပ်ကပ်ခြင်းဆိုင်ရာ အမှားအယွင်းများသည် အများဆုံးဖြစ်သည်။ ဘုံအမှားများ လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်များတွင် တွေ့ရှိရသည်။ မော်ဒယ်လ်ဆိုရင်တော့ data ကိုစမ်းသပ် ဒေတာအတွဲများကို လွဲမှားစွာတံဆိပ်တပ်ထားသောကြောင့် ထွက်ပေါ်လာသောဖြေရှင်းချက်သည် အထောက်အကူဖြစ်မည်မဟုတ်ပါ။ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည် သို့မဟုတ် အရည်အသွေးနှင့်ပတ်သက်၍ တိကျသော သို့မဟုတ် အဓိပ္ပာယ်ရှိသော ကောက်ချက်ဆွဲမည်မဟုတ်ပါ။
တံဆိပ်ကပ်ခြင်းဆိုင်ရာ အမှားများသည် ပုံစံအမျိုးမျိုးဖြင့် ရောက်ရှိလာပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ရိုးရှင်းသော ဥပမာကို အသုံးပြု၍ အချက်ကို ထပ်လောင်းပါသည်။ ဒေတာမှတ်စုများသည် ပုံများတွင် ကြောင်တစ်ကောင်စီပတ်လည် အကွက်များဆွဲရန် ရိုးရှင်းသောလုပ်ဆောင်စရာတစ်ခုရှိလျှင် အောက်ပါတံဆိပ်ရိုက်နှိပ်ခြင်းအမျိုးအစားများ အမှားအယွင်းများ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်။
- မတိကျသော Fit- မော်ဒယ် အလွန်အကျွံ ဘောင်ဝင်သေတ္တာများကို အရာဝတ္တု (ကြောင်) နှင့် နီးကပ်စွာ မဆွဲဘဲ ရည်ရွယ်ထားသော အရာတစ်ဝိုက်တွင် ကွာဟချက်များစွာ ချန်ထားသောအခါ ဖြစ်ပေါ်လာသည်။
- ပျောက်ဆုံးနေသော အညွှန်းများ- ဤအခြေအနေတွင်၊ သရုပ်ဖော်သူက ပုံများတွင် ကြောင်တစ်ကောင်ကို အညွှန်းတပ်ရန် လွတ်သွားနိုင်သည်။
- ညွှန်ကြားချက် လွဲမှားခြင်း- စာရေးဆရာများထံ ပေးထားသည့် ညွှန်ကြားချက်များမှာ မရှင်းလင်းပါ။ ပုံများတွင် ကြောင်တစ်ကောင်စီပတ်လည်တွင် ဘောင်တစ်ခုစီထားမည့်အစား၊ မှတ်ချက်ရေးသူများသည် ကြောင်အားလုံးကို လွှမ်းခြုံထားသည့် ဘောင်ကွက်တစ်ခုထားမည်ဖြစ်သည်။
- ပိတ်ဆို့ခြင်း ကိုင်တွယ်ခြင်း- ကြောင်၏မြင်ရသည့်အပိုင်းတစ်ဝိုက်တွင် ဘောင်ခတ်ထားသောသေတ္တာကို ထားမည့်အစား၊ မှတ်ချက်ပေးသူသည် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းမြင်ရသောကြောင်၏မျှော်လင့်ထားသည့်ပုံသဏ္ဍာန်ပတ်ပတ်လည်တွင် သေတ္တာများကို ဘောင်ခတ်ထားသည်။
ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသော၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသောဒေတာ
ML ပရောဂျက်တစ်ခု၏ နယ်ပယ်သည် ၎င်းအား လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့် ဒေတာအတွဲအမျိုးအစားပေါ်တွင် မူတည်သည်။ လုပ်ငန်းများသည် အပ်ဒိတ်လုပ်ထားသော၊ ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး လိုအပ်သောရလဒ်ကိုကိုယ်စားပြုသည့် ဒေတာအတွဲများကို ရယူရန် ၎င်းတို့၏အရင်းအမြစ်များကို အသုံးပြုသင့်သည်။
မွမ်းမံမွမ်းမံထားသောဒေတာအတွက် မော်ဒယ်ကို သင်လေ့ကျင့်ပေးသောအခါ၊ ၎င်းသည် အပလီကေးရှင်းတွင် ရေရှည်ကန့်သတ်ချက်များကို ဖြစ်စေနိုင်သည်။ သင့်မော်ဒယ်များကို မတည်မငြိမ်ဖြစ်စေပြီး အသုံးမပြုနိုင်သော ဒေတာများကို လေ့ကျင့်ပေးပါက AI မော်ဒယ်၏ အသုံးဝင်မှုကို ထင်ဟပ်စေမည်ဖြစ်သည်။
မမျှတသောဒေတာ
မည်သည့်ဒေတာမျှခြေမညီမျှခြင်းသည် သင့်မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်ရည်တွင် ဘက်လိုက်မှုဖြစ်စေနိုင်သည်။ စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်သော သို့မဟုတ် ရှုပ်ထွေးသော မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်သည့်အခါ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာဖွဲ့စည်းမှုကို ဂရုတစိုက် ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည်။ ဒေတာမညီမျှခြင်းသည် အမျိုးအစားနှစ်မျိုးရှိနိုင်သည်-
- အတန်းအစား မညီမျှခြင်း- အတန်းချိန်မညီမျှခြင်း ဖြစ်ပေါ်တတ်သည်။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ အလွန်မမျှတသော လူတန်းစား ဖြန့်ဖြူးမှုများ ရှိသည်။ တစ်နည်းဆိုရသော် ကိုယ်စားလှယ်ဒေတာအစုံမရှိပါ။ ဒေတာအတွဲများတွင် အတန်းအစားမညီမျှမှုများရှိနေသောအခါ၊ ၎င်းသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာအပလီကေးရှင်းများဖြင့် တည်ဆောက်သည့်အခါ ပြဿနာများစွာကို ဖြစ်စေနိုင်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ကြောင်များကိုမှတ်မိရန် အယ်လဂိုရီသမ်ကို လေ့ကျင့်ထားလျှင် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာသည် နံရံများတွင် ကြောင်ပုံများသာရှိသည်။ ထို့နောက် မော်ဒယ်သည် နံရံများတွင် ကြောင်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် ကောင်းမွန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သော်လည်း မတူညီသော အခြေအနေများတွင် ညံ့ဖျင်းစွာ လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ - Data Recency- မည်သည့်မော်ဒယ်မှ လုံးဝ ခေတ်မမီပါ။ မော်ဒယ်များအားလုံးသည် ယိုယွင်းပျက်စီးမှုများ ကြုံတွေ့နေကြရသည်။ အမှန်တကယ်ကမ္ဘာ ပတ်ဝန်းကျင်က အမြဲပြောင်းလဲနေတယ်။ ဤပတ်ဝန်းကျင်ပြောင်းလဲမှုများအတွက် မော်ဒယ်ကို ပုံမှန်မွမ်းမံမွမ်းမံပါက ၎င်း၏အသုံးဝင်မှုနှင့် တန်ဖိုးများ လျော့နည်းသွားနိုင်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ မကြာသေးမီအထိ၊ Sputnik ဟူသော အသုံးအနှုန်းကို ရှာဖွေမှုတစ်ခုသည် ရုရှားသင်္ဘောတင်ဒုံးပျံနှင့်ပတ်သက်သည့် ရလဒ်များကို ဖော်ထုတ်နိုင်ခဲ့သည်။ သို့သော်၊ ကပ်ရောဂါလွန်ရှာဖွေမှုရလဒ်များသည် ရုရှားကိုဗစ်ကာကွယ်ဆေးနှင့် ပြည့်စုံနေမည်ဖြစ်သည်။
တံဆိပ်တပ်ခြင်းဒေတာတွင် ဘက်လိုက်မှု
လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ဘက်လိုက်မှုသည် ယခုနှင့်ထိုအခါတွင် အဆက်မပြတ်ဖြတ်တောက်နေသည့် အကြောင်းအရာတစ်ခုဖြစ်သည်။ တံဆိပ်တပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း သို့မဟုတ် မှတ်ချက်ပေးသူများမှ ဒေတာဘက်လိုက်မှုကို လှုံ့ဆော်ပေးနိုင်သည်။ ကြီးမားကျယ်ပြန့်သော ကွဲပြားခြားနားသော မှတ်စုများအဖွဲ့ကို အသုံးပြုသည့်အခါ သို့မဟုတ် တံဆိပ်တပ်ရန်အတွက် သီးခြားအကြောင်းအရာတစ်ခု လိုအပ်သည့်အခါ ဒေတာဘက်လိုက်မှု ဖြစ်ပေါ်နိုင်သည်။
ဘက်လိုက်မှုကို လျှော့ချခြင်း။ သင့်တွင် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းမှ မှတ်စုများ သို့မဟုတ် ဒေသအလိုက် မှတ်သားသူများအတွက် အလုပ်များကို လုပ်ဆောင်သည့်အခါ ဖြစ်နိုင်သည်။ အကယ်၍ သင်သည် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းမှ ဒေတာအတွဲများကို အသုံးပြုနေပါက၊ မှတ်ချက်ပေးသူများသည် အညွှန်းတပ်ရာတွင် အမှားအယွင်းများ ပြုလုပ်နိုင်ခြေများပါသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်သည် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းမှ အမျိုးမျိုးသော ဟင်းလျာများနှင့် အလုပ်လုပ်နေပါက၊ UK ရှိ မှတ်ချက်ပေးသူသည် အာရှသားများ၏ နှစ်သက်ဖွယ်ရာ အစားအစာများနှင့် ရင်းနှီးမည်မဟုတ်ပါ။ ထွက်ပေါ်လာသော ဒေတာအတွဲသည် အင်္ဂလိပ်ကို ဦးစားပေးမည် ဖြစ်သည်။
AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအမှားများကို မည်သို့ရှောင်ရှားနိုင်မည်နည်း။
လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအမှားအယွင်းများကို ရှောင်ရှားရန် အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းမှာ တံဆိပ်တပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်၏ အဆင့်တိုင်းတွင် တင်းကျပ်သော အရည်အသွေးထိန်းချုပ်စစ်ဆေးမှုများကို လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြစ်သည်။
ရှောင်ရှားနိုင်ပါတယ် အချက်အလက်တံဆိပ်ကပ်ခြင်း မှတ်သားသူများအတွက် ရှင်းလင်းတိကျသော ညွှန်ကြားချက်များပေးခြင်းဖြင့် အမှားအယွင်းများ။ ၎င်းသည် ဒေတာအတွဲ၏ တူညီမှုနှင့် တိကျမှုကို သေချာစေနိုင်သည်။
ဒေတာအတွဲများတွင် မညီမျှမှုများကို ရှောင်ရှားရန်၊ မကြာသေးမီက၊ မွမ်းမံထားသော၊ နှင့် ကိုယ်စားလှယ်ဒေတာအတွဲများကို ရယူပါ။ ဒေတာအတွဲများသည် အသစ်ဖြစ်ပြီး ယခင်က အသုံးမပြုသေးကြောင်း သေချာပါစေ။ လေ့ကျင့်ရေးနှင့်စမ်းသပ်မှု ML မော်ဒယ်များ။
အစွမ်းထက်သော AI ပရောဂျက်သည် အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်ရန် လတ်ဆတ်သော၊ ဘက်မလိုက်ဘဲ၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာများကို ဖြစ်ထွန်းစေသည်။ တံဆိပ်ကပ်ခြင်း နှင့် စမ်းသပ်ခြင်း အဆင့်တိုင်းတွင် အမျိုးမျိုးသော အရည်အသွေး စစ်ဆေးခြင်းနှင့် တိုင်းတာခြင်းများ ပြုလုပ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ လေ့ကျင့်ရေးအမှားများ ပရောဂျက်၏ရလဒ်ကို မထိခိုက်စေမီ ၎င်းတို့ကို ဖော်ထုတ်ပြီး ပြုပြင်မွမ်းမံပါက သိသာထင်ရှားသော ပြဿနာတစ်ခု ဖြစ်လာနိုင်သည်။
သင့် ML-based ပရောဂျက်အတွက် အရည်အသွေးပြည့်မီသော AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲများကို သေချာစေရန် အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းမှာ လိုအပ်သော မတူကွဲပြားသော မှတ်ချက်ပေးသူအုပ်စုကို ငှားရမ်းရန်ဖြစ်သည်။ domain ဗဟုသုတ ပရောဂျက်အတွက် အတွေ့အကြုံနှင့်။
အတွေ့အကြုံရှိ မှတ်ချက်ပေးသူများအဖွဲ့ဖြင့် အမြန်အောင်မြင်မှုရရှိနိုင်ပါသည်။ ship မတူကွဲပြားသော AI အခြေခံပရောဂျက်များအတွက် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော အညွှန်းနှင့် မှတ်ချက်များကို ဝန်ဆောင်မှုပေးနေသူ။ ကျွန်ုပ်တို့ကို ဖုန်းခေါ်ဆိုပါ၊ သင်၏ AI ပရောဂျက်များတွင် အရည်အသွေးနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို သေချာပါစေ။
