Avec la tendance actuelle du développement de modèles d'IA passant d'un modèle centré à un modèle centré sur les données, la qualité des données est devenue particulièrement importante.
Dans le processus de développement passé de l'IA, l'ensemble de données est généralement fixe et le travail de développement se concentre sur l'itération de l'architecture du modèle ou du processus de formation pour améliorer les performances de base. Désormais, alors que l’itération des données occupe une place centrale, nous avons besoin de moyens plus systématiques pour évaluer, filtrer, nettoyer et annoter les données utilisées pour entraîner et tester les modèles d’IA.
Récemment, Weixin Liang, Li Feifei et d'autres du Département d'informatique de l'Université de Stanford ont publié conjointement un article intitulé « Avances, défis et opportunités dans la création de données pour une IA fiable » dans « Nature-Machine Intelligence », dans AI Data Key. les facteurs et les méthodes permettant de garantir la qualité des données sont discutés à chaque maillon de l’ensemble du processus.
Adresse papier : https://www.nature.com/articles/s42256-022-00516-1.epdf?sharing_token=VPzI-KWAm8tLG_BiXJnV9tRgN0jAjWel9jnR3ZoTv0MRS1pu9dXg73FQ0NTrwhu7Hi_V BEr 6peszIAFc6XO1tdlvV1lLJQtOvUFnSXpvW6_nu0Knc_dRekx6lyZNc6PcM1nslocIcut_qNW9OUg1IsbCfuL058R4MsYFqyzlb2E%3D
Les principales étapes du flux de données de l'IA comprennent : la conception des données (collecte et enregistrement des données), l'amélioration des données (criblage des données, nettoyage, annotation, amélioration) et les stratégies de données pour l'évaluation et la surveillance des modèles d'IA, dont chacune affectera la crédibilité du modèle d'IA final.
Figure 1 : Feuille de route pour développer une approche centrée sur les données, de la conception des données à l'évaluation.
Après avoir identifié une application d'intelligence artificielle, la première étape du développement d'un modèle d'IA consiste à concevoir les données (c'est-à-dire identifier et enregistrer la source des données).
La conception doit être un processus itératif : utiliser des données expérimentales pour développer un modèle d'IA initial, puis collecter des données supplémentaires pour corriger les limites du modèle. Les critères clés de conception sont de garantir que les données sont adaptées à la tâche et couvrent une portée suffisante pour représenter les différents utilisateurs et scénarios que le modèle peut rencontrer.
Et les ensembles de données actuellement utilisés pour développer l’IA ont souvent une couverture limitée ou sont biaisés. Dans l’IA médicale, par exemple, la collecte de données sur les patients utilisée pour développer des algorithmes est répartie géographiquement de manière disproportionnée, ce qui peut limiter l’applicabilité des modèles d’IA à différentes populations.
Une façon d'améliorer la couverture des données consiste à impliquer la communauté au sens large dans la création des données. En témoigne le projet Common Voice, le plus grand ensemble de données publiques actuellement disponible, qui contient 11 192 heures de transcriptions vocales en 76 langues provenant de plus de 166 000 participants.
Et lorsque des données représentatives sont difficiles à obtenir, des données synthétiques peuvent être utilisées pour combler le déficit de couverture. Par exemple, la collecte de visages réels implique souvent des problèmes de confidentialité et des biais d’échantillonnage, tandis que les visages synthétiques créés par des modèles génératifs profonds sont désormais utilisés pour atténuer le déséquilibre et les biais des données. Dans le domaine de la santé, les dossiers médicaux synthétiques peuvent être partagés pour faciliter la découverte de connaissances sans divulguer les informations réelles sur les patients. En robotique, les défis du monde réel constituent le banc d'essai ultime, et des environnements de simulation haute fidélité peuvent être utilisés pour permettre aux agents d'apprendre plus rapidement et de manière plus sûre sur des tâches complexes et à long terme.
Mais il y a aussi quelques problèmes avec les données synthétiques. Il existe toujours un écart entre les données synthétiques et les données du monde réel. Ainsi, lorsqu'un modèle d'IA formé sur des données synthétiques est transféré dans le monde réel, une dégradation des performances se produit souvent. Les données synthétiques peuvent également exacerber les disparités entre les données si les simulateurs ne sont pas conçus en tenant compte des groupes minoritaires. Les performances des modèles d'IA dépendent fortement du contexte de leurs données de formation et d'évaluation. Il est donc important de documenter le contexte de la conception des données de manière standardisée et. rapports transparents.
Maintenant, les chercheurs ont créé diverses « étiquettes nutritionnelles de données » pour capturer des métadonnées sur le processus de conception et d'annotation des données. Les métadonnées utiles incluent des statistiques sur le sexe, le genre, la race et la situation géographique des participants dans l'ensemble de données, qui peuvent aider à découvrir s'il existe des sous-groupes sous-représentés qui ne sont pas couverts. La provenance des données est également un type de métadonnées qui suit la source et l'heure des données ainsi que les processus et méthodes qui ont produit les données.
Les métadonnées peuvent être enregistrées dans un document de conception de données dédié, ce qui est très important pour observer le cycle de vie et le contexte socio-technique des données. Les documents peuvent être téléchargés vers des référentiels de données stables et centralisés tels que Zenodo.
Une fois l'ensemble de données initial collecté, nous devons encore améliorer les données afin de fournir des données plus efficaces pour le développement de l'IA. C'est la principale différence entre les approches d'IA centrées sur les modèles et les approches centrées sur les données, comme le montre la figure 2a. La recherche centrée sur les modèles est généralement basée sur des données données et se concentre sur l'amélioration de l'architecture du modèle ou l'optimisation de ces données. La recherche centrée sur les données, quant à elle, se concentre sur des méthodes évolutives pour améliorer systématiquement les données grâce à des processus tels que le nettoyage, le filtrage, l'annotation et l'amélioration des données, et peut utiliser une plateforme de développement de modèles unique.
Figure 2a : Comparaison des approches centrées sur les modèles d'IA et centrées sur les données. MNIST, COCO et ImageNet sont des ensembles de données couramment utilisés dans la recherche sur l'IA.
Si l'ensemble de données est très bruyant, nous devons soigneusement filtrer les données avant la formation, ce qui peut améliorer considérablement la fiabilité et la généralisation du modèle. L'image de l'avion sur la figure 2a est le point de données bruyant qui doit être supprimé de l'ensemble de données sur les oiseaux.
Dans la figure 2b, quatre modèles de pointe formés sur des données dermatologiques volumineuses précédemment utilisées fonctionnent tous mal en raison de biais dans les données de formation, avec un diagnostic particulièrement mauvais sur des images de peau foncée, tandis que le modèle 1, formé sur des images plus petites, des données de haute qualité, sont relativement plus fiables sur les peaux foncées et claires.
Figure 2b : Performances des tests de diagnostic dermatologique sur des images de peau claire et de peau foncée.
La figure 2c montre que ResNet, DenseNet et VGG, trois architectures d'apprentissage en profondeur populaires pour la classification d'images, fonctionnent toutes mal si elles sont entraînées sur des ensembles de données d'images bruyantes. Après filtrage par la valeur Shapley des données, les données de mauvaise qualité sont supprimées. À ce stade, les performances du modèle ResNet formé sur un sous-ensemble de données plus propre sont nettement meilleures.
Figure 2c : Comparaison des performances des tests de reconnaissance d'objets de différents modèles avant et après le filtrage des données. Les nombres entre parenthèses représentent le nombre de points de données d'entraînement restants après filtrage des données bruyantes, avec des résultats regroupés sur cinq valeurs aléatoires, et la zone ombrée représente l'intervalle de confiance de 95 %.
C'est à cela que sert l'évaluation des données, elle vise à quantifier l'importance de différentes données et à filtrer les données qui peuvent nuire aux performances du modèle en raison d'une mauvaise qualité ou d'un biais.
Dans cet article, l'auteur présente deux méthodes d'évaluation des données pour aider à nettoyer les données :
Une méthode consiste à mesurer le changement dans les performances du modèle d'IA lorsque différentes données sont supprimées pendant le processus de formation, ce qui peut utiliser Shapley de la valeur des données ou de l’approximation de l’influence, comme le montre la figure 3a ci-dessous. Cette approche permet une évaluation informatique efficace des grands modèles d’IA.
Figure 3a : Évaluation des données. La valeur Shapley des données mesure le changement de performance d'un modèle formé sur différents sous-ensembles de données lorsqu'un point spécifique est supprimé de la formation (l'étoile à cinq branches fanée barrée sur la figure), quantifiant ainsi chaque point de données (le symbole étoile à cinq branches). Les couleurs représentent les étiquettes de catégorie.
Une autre approche consiste à prédire l'incertitude pour détecter des points de données de mauvaise qualité. Les annotations humaines des points de données peuvent systématiquement s'écarter des prédictions du modèle d'IA, et les algorithmes d'apprentissage de la confiance peuvent détecter ces écarts, avec plus de 3 % des données de test qui sont mal étiquetées sur des références courantes comme ImageNet. Le filtrage de ces erreurs peut grandement améliorer les performances du modèle.
L'annotation des données est également une source majeure de biais dans les données. Bien que les modèles d’IA puissent tolérer un certain niveau de bruit d’étiquette aléatoire, les erreurs biaisées produisent des modèles biaisés. Actuellement, nous nous appuyons principalement sur l'annotation manuelle, qui est très coûteuse. Par exemple, le coût de l'annotation d'un seul scan LIDAR peut dépasser 30 $. Puisqu'il s'agit de données tridimensionnelles, l'annotateur doit dessiner un cadre de délimitation tridimensionnel, ce qui est nécessaire. est plus exigeant que les tâches d'annotation générales.
Par conséquent, l'auteur estime que nous devons soigneusement calibrer les outils d'annotation sur les plateformes de crowdsourcing telles que MTurk pour fournir des règles d'annotation cohérentes. Dans le milieu médical, il est également important de considérer que les annotateurs peuvent nécessiter des connaissances spécialisées ou disposer de données sensibles qui ne peuvent pas être externalisées.
Une façon de réduire le coût de l'annotation est la programmation des données. Dans la programmation de données, les développeurs d’IA n’ont plus besoin d’étiqueter manuellement les points de données, mais plutôt d’écrire des fonctions d’étiquetage programmatiques pour étiqueter automatiquement les ensembles d’apprentissage. Comme le montre la figure 3b, après avoir généré automatiquement plusieurs étiquettes potentiellement bruyantes pour chaque entrée à l'aide d'une fonction d'étiquette définie par l'utilisateur, nous pouvons concevoir des algorithmes supplémentaires pour regrouper plusieurs fonctionnalités d'étiquette afin de réduire le bruit.
Figure 3b : Programmation des données.
Une autre approche « humaine dans la boucle » pour réduire les coûts d'étiquetage consiste à donner la priorité aux données les plus précieuses afin que nous puissions les étiqueter grâce à un apprentissage actif. L'apprentissage actif tire des idées d'une conception expérimentale optimale. Dans l'apprentissage actif, l'algorithme sélectionne les points les plus informatifs à partir d'un ensemble de points de données non étiquetés, tels que les points avec un gain d'informations élevé ou les points sur lesquels le modèle présente une incertitude, puis effectue une exécution manuelle. annotation. L’avantage de cette approche est que la quantité de données requise est bien inférieure à celle requise pour l’apprentissage supervisé standard.
Enfin, lorsque les données existantes sont encore très limitées, l'augmentation des données est une méthode efficace pour élargir l'ensemble de données et améliorer la fiabilité du modèle.
Les données de vision par ordinateur peuvent être améliorées par la rotation de l'image, le retournement et d'autres transformations numériques, et les données de texte peuvent être améliorées en transformant les styles d'écriture automatique. Il existe également le récent Mixup, une technique d'augmentation plus complexe qui crée de nouvelles données d'entraînement en interpolant des paires d'échantillons d'entraînement, comme le montre la figure 3c.
En plus de l'amélioration manuelle des données, le processus actuel d'amélioration automatisée des données par l'IA est également une solution populaire. De plus, lorsque des données non étiquetées sont disponibles, l'augmentation des étiquettes peut également être obtenue en utilisant un modèle initial pour faire des prédictions (ces prédictions sont appelées pseudo-étiquettes), puis en entraînant un modèle plus large sur les données combinées avec des pseudo-étiquettes réelles et de haute confiance. étiquettes.
Figure 3c : Mixup augmente l'ensemble de données en créant des données synthétiques qui interpolent les données existantes. Les points bleus représentent les points de données existants dans l'ensemble d'apprentissage et les points rouges représentent les points de données synthétiques créés en interpolant deux points de données existants.
Une fois le modèle formé, l'objectif de l'évaluation de l'IA est la généralisabilité et la crédibilité du modèle.
Pour atteindre cet objectif, nous devons concevoir soigneusement les données d'évaluation pour trouver les paramètres du monde réel du modèle, et les données d'évaluation doivent également être suffisamment différentes des données d'entraînement du modèle.
Par exemple, dans la recherche médicale, les modèles d'IA sont généralement formés sur la base des données d'un petit nombre d'hôpitaux. Lorsqu’un tel modèle est déployé dans un nouvel hôpital, sa précision diminuera en raison des différences dans la collecte et le traitement des données. Afin d'évaluer la généralisation du modèle, il est nécessaire de collecter des données d'évaluation provenant de différents hôpitaux et de différents pipelines de traitement de données. Dans d'autres applications, les données d'évaluation doivent être collectées à partir de différentes sources, de préférence étiquetées comme données de formation par différents annotateurs. Dans le même temps, les étiquettes humaines de haute qualité restent l’évaluation la plus importante.
Un rôle important de l'évaluation de l'IA est de déterminer si le modèle d'IA utilise de fausses corrélations comme « raccourcis » dans les données d'entraînement qui ne peuvent pas bien former des concepts. Par exemple, en imagerie médicale, la manière dont les données sont traitées (comme le recadrage ou la compression d’images) peut créer de fausses corrélations (c’est-à-dire des raccourcis) qui sont captées par le modèle. Ces raccourcis peuvent être utiles en apparence, mais peuvent échouer de manière catastrophique lorsque le modèle est déployé dans un environnement légèrement différent.
L'ablation systématique des données est un excellent moyen d'examiner les « raccourcis » potentiels du modèle. Lors de l'ablation de données, les modèles d'IA sont entraînés et testés sur des entrées ablées de signaux de surface faussement corrélés.
Figure 4 : Ablation de données
Un exemple d'utilisation de l'ablation de données pour détecter les raccourcis de modèle est qu'une étude sur un ensemble de données d'inférence en langage naturel commun a révélé que les modèles d'IA entraînés uniquement sur la première moitié de la saisie de texte ont atteint une grande précision. en déduisant des relations logiques entre la première et la seconde moitié du texte, alors que les humains sur la même entrée fonctionneraient à peu près au même niveau qu'une devinette aléatoire. Cela suggère que les modèles d’IA exploitent de fausses corrélations comme raccourci pour accomplir cette tâche. L’équipe de recherche a découvert que des phénomènes linguistiques spécifiques sont exploités par les modèles d’IA, tels que la négation dans le texte étant fortement corrélée aux balises.
L'ablation de données est largement utilisée dans divers domaines. Par exemple, dans le domaine médical, les parties biologiquement pertinentes d’une image peuvent être masquées afin d’évaluer si l’IA apprend à partir d’un faux arrière-plan ou d’un artefact de la qualité de l’image.
L'évaluation de l'IA se limite souvent à comparer les mesures de performances globales sur l'ensemble d'un ensemble de données de test. Mais même si un modèle d’IA fonctionne bien au niveau global des données, il peut toujours présenter des erreurs systématiques sur des sous-groupes spécifiques de données, et caractériser des groupes de ces erreurs peut permettre de mieux comprendre les limites du modèle.
Lorsque des métadonnées sont disponibles, les méthodes d'évaluation fines doivent, dans la mesure du possible, diviser les données d'évaluation en fonction du sexe, du sexe, de la race et de la situation géographique des participants dans l'ensemble de données – par exemple, « Homme plus âgé d'origine asiatique » ou « Femme amérindienne ». » – et quantifier les performances du modèle sur chaque sous-groupe de données. L'audit multi-précision est un algorithme qui recherche automatiquement les sous-groupes de données dans lesquels les modèles d'IA fonctionnent mal. Ici, les algorithmes d’audit sont formés pour prédire et regrouper les erreurs du modèle d’origine à l’aide de métadonnées, puis fournir des réponses explicables à des questions telles que les erreurs commises par le modèle d’IA et pourquoi.
Lorsque les métadonnées ne sont pas disponibles, des méthodes comme Domino identifient automatiquement les clusters de données où les modèles d'évaluation sont sujets à des erreurs et utilisent la génération de texte pour créer des explications en langage naturel de ces erreurs de modèle.
Actuellement, la plupart des projets de recherche sur l'IA ne développent des ensembles de données qu'une seule fois, mais les utilisateurs d'IA du monde réel doivent souvent mettre à jour en permanence les ensembles de données et les modèles. Le développement continu des données entraînera les défis suivants :
Premièrement, les tâches liées aux données et à l'IA peuvent changer au fil du temps : par exemple, peut-être qu'un nouveau modèle de véhicule apparaît sur la route (c'est-à-dire un changement de domaine), ou peut-être que l'IA qu'un développeur souhaite reconnaître une nouvelle classe d'objets (par exemple, un type d'autobus scolaire différent d'un autobus régulier), qui modifie la classification de l'étiquette. Il serait inutile de jeter des millions d’heures d’anciennes données de balises. Les mises à jour sont donc impératives. De plus, les mesures de formation et d’évaluation doivent être soigneusement conçues pour peser les nouvelles données et utiliser les données appropriées pour chaque sous-tâche.
Deuxièmement, afin d'acquérir et d'utiliser des données en continu, les utilisateurs devront automatiser la plupart des processus d'IA centrés sur les données. Cette automatisation implique l'utilisation d'algorithmes pour choisir les données à envoyer à l'annotateur et comment les utiliser pour recycler le modèle, et alerter les développeurs de modèles uniquement en cas de problème dans le processus (par exemple, lorsque les mesures de précision chutent). Dans le cadre de la tendance « MLOps (Machine Learning Operations) », les entreprises du secteur commencent à utiliser des outils pour automatiser le cycle de vie du machine learning.
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