7 sai lầm, hạn chế phổ biến cần tránh về Machine Learning và Deep Learning

Cho dù bạn mới bắt đầu hay đã làm việc với các mô hình AI được một thời gian, thì vẫn có một số sai lầm về Học máy (Machine Learning) và Học sâu (Deep Learning) phổ biến mà tất cả chúng ta cần phải lưu ý và để tâm. Những điều này có thể gây ra những khó khăn to lớn nếu không được kiểm soát. Nếu chúng ta chú ý đến dữ liệu, cơ sở hạ tầng mô hình cũng như xác minh kết quả đầu ra của mình, chúng ta có thể nâng cao kỹ năng của mình trong việc luyện tập những thói quen khoa học dữ liệu tốt.

Những sai lầm về dữ liệu ML và DL cần tránh

Khi bắt đầu với ML và DL, có những sai lầm rất dễ dàng để tránh. Chú ý kỹ đến dữ liệu chúng ta đưa vào (cũng như dữ liệu đầu ra) là rất quan trọng đối với các Mô hình mạng nơ-ron nhân tạo (neural network model) và Học sâu của mình. Tầm quan trọng trong việc chuẩn bị bộ dữ liệu trước khi chạy các mô hình là bắt buộc đối với một mô hình mạnh mẽ. Khi đào tạo một mô hình AI, 80% công việc là chuẩn bị dữ liệu (thu thập, làm sạch và tiền xử lý dữ liệu), trong khi 20% còn lại dành cho việc lựa chọn, đào tạo, tinh chỉnh và đánh giá mô hình. Dưới đây là một số sai lầm và hạn chế phổ biến mà chúng ta gặp phải khi đào tạo các mô hình AI theo hướng dữ liệu.

Giải pháp hạ tầng Deep Learning, Trí tuệ Nhân tạo - AI

1. Sử dụng dữ liệu chất lượng thấp

Dữ liệu chất lượng thấp có thể là một hạn chế đáng kể khi đào tạo các mô hình AI, đặc biệt là trong Học sâu. Chất lượng của dữ liệu có thể có tác động lớn đến hiệu suất của mô hình và dữ liệu chất lượng thấp có thể dẫn đến hiệu suất kém và kết quả không đáng tin cậy.

Một số vấn đề phổ biến với dữ liệu chất lượng thấp bao gồm:

Dữ liệu bị thiếu hoặc không đầy đủ: Nếu một phần đáng kể dữ liệu bị thiếu hoặc không đầy đủ, có thể sẽ gây khó khăn cho việc đào tạo một mô hình chính xác và đáng tin cậy.
Dữ liệu nhiễu: Dữ liệu chứa nhiều nhiễu, chẳng hạn như dữ liệu ngoại lai (outliers), lỗi hoặc thông tin không liên quan, có thể tác động tiêu cực đến hiệu suất của mô hình khi đưa ra sai lệch và giảm độ chính xác tổng thể.
Dữ liệu không đại diện: Nếu dữ liệu được sử dụng để đào tạo mô hình không đại diện cho vấn đề hoặc nhiệm vụ mà nó đang được sử dụng, thì có thể dẫn đến hiệu suất kém và kết quả chung chung.

Điều cực kỳ quan trọng là phải đảm bảo rằng dữ liệu có chất lượng cao bằng cách đánh giá cẩn thận và xác định phạm vi dữ liệu thông qua quản trị dữ liệu, tích hợp dữ liệu và khám phá dữ liệu. Bằng cách thực hiện các bước này, chúng ta có thể đảm bảo dữ liệu rõ ràng, sẵn sàng để sử dụng.

2. Bỏ qua dữ liệu ngoại lai cao hoặc thấp

Sai lầm Học sâu phổ biến thứ hai trong dữ liệu bao gồm việc không nhận ra và tính đến các dữ liệu ngoại lai trong các bộ dữ liệu. Điều quan trọng là không được bỏ qua những dữ liệu này vì chúng có thể có tác động đáng kể đến các mô hình Học sâu, đặc biệt là các mạng nơ-ron nhân tạo. Chúng ta có thể nghĩ rằng sẽ giữ nó vì nó đại diện cho dữ liệu nhưng các dữ liệu ngoại lai thường là các trường hợp tại biên và để đào tạo một mô hình AI nhằm khái quát hóa một nhiệm vụ, những dữ liệu này có thể ảnh hưởng đến độ chính xác, tạo ra sai lệch và tăng phương sai.

Đôi khi, chúng chỉ là kết quả của nhiễu dữ liệu (có thể được làm sạch bằng cách tham khảo những gì chúng ta đã thảo luận trong phần trước), trong khi những lần khác, chúng có thể là dấu hiệu của một vấn đề nghiêm trọng hơn. Những dữ liệu ngoại lai này có thể ảnh hưởng mạnh mẽ đến kết quả và đưa ra những dự báo không chính xác trong các mô hình nếu chúng ta không chú ý cẩn thận đến các chúng trong dữ liệu chung.

Dưới đây là một số cách hiệu quả để xử lý các ngoại lai trong dữ liệu:

Loại bỏ ngoại lai bằng các phương pháp thống kê đã được chứng minh như phương pháp z-score, kiểm tra giả thuyết và các phương pháp khác.
Sử dụng các kỹ thuật như chuyển đổi Box-Cox hoặc lọc trung vị (median filtering) để thay đổi và làm sạch chúng bằng cách cắt bớt hoặc thêm giới hạn vào các giá trị ngoại lai.
Chuyển sang sử dụng các công cụ ước tính mạnh hơn, chẳng hạn như điểm dữ liệu trung vị (median data point) hoặc trung bình lược bỏ (trimmed mean) thay vì sử dụng giá trị trung bình thông thường để xử lý tốt hơn cho outliers

Cách cụ thể để xử lý outliers trong các bộ dữ liệu phần lớn phụ thuộc vào dữ liệu được sử dụng và loại nghiên cứu mà mô hình học sâu đang được sử dụng. Tuy nhiên, hãy luôn ý thức về chúng và cân nhắc chúng để tránh một trong những sai lầm về học máy và học sâu phổ biến nhất!

3. Sử dụng những bộ dữ liệu quá lớn hoặc quá nhỏ

Kích thước của bộ dữ liệu có thể có tác động đáng kể đến việc đào tạo mô hình học sâu. Nhìn chung, bộ dữ liệu càng lớn thì mô hình sẽ hoạt động tốt hơn. Điều này là do bộ dữ liệu lớn hơn cho phép mô hình học về các mẫu và mối quan hệ cơ bản trong dữ liệu nhiều hơn, điều này có thể dẫn đến việc khái quát hóa dữ liệu mới hoặc chưa được nhìn thấy tốt hơn.

Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là chỉ có một bộ dữ liệu lớn là không đủ. Dữ liệu cũng cần phải có chất lượng cao và đa dạng để có hiệu quả. Dữ liệu nhiều nhưng chất lượng thấp hoặc không đa dạng sẽ không cải thiện được hiệu suất của mô hình. Hơn nữa, quá nhiều dữ liệu cũng có thể gây ra vấn đề.

Overfitting: Nếu bộ dữ liệu quá nhỏ, mô hình có thể không có đủ các ví dụ để học hỏi và có thể quá khớp (overfit) dữ liệu đào tạo. Có nghĩa là mô hình sẽ hoạt động tốt trên dữ liệu đào tạo nhưng kém trên dữ liệu mới hoặc chưa được nhìn thấy.
Underfitting: Nếu bộ dữ liệu quá lớn, mô hình có thể quá phức tạp và không thể học các mẫu cơ bản trong dữ liệu. Điều này có thể dẫn đến tình trạng chưa khớp (underfit), trong đó mô hình hoạt động kém trên cả dữ liệu đào tạo và thử nghiệm.

Nhìn chung, điều quan trọng là phải có một bộ dữ liệu đủ lớn để cung cấp cho mô hình với đủ ví dụ để học hỏi, nhưng không quá lớn đến mức không khả thi về mặt tính toán hoặc mất quá nhiều thời gian để đào tạo. Ngoài ra, điều quan trọng là phải đảm bảo rằng dữ liệu đa dạng và có chất lượng cao để chúng có hiệu quả.

Các sai lầm cơ sở hạ tầng phổ biến trong ML và DL

Khi làm việc trong ML và DL, sai lầm là một phần của quá trình. Tuy nhiên, những sai lầm dễ khắc phục nhất thường là những sai lầm đắt giá nhất. Mỗi dự án AI nên được đánh giá theo từng trường hợp cụ thể để xác định cơ sở hạ tầng phù hợp nhằm đạt được kết quả tốt nhất có thể.

Đôi khi chỉ cần nâng cấp một số thành phần nhất định là đủ, nhưng các dự án khác sẽ yêu cầu quay lại bảng vẽ để đảm bảo mọi thứ được tích hợp phù hợp.

4. Hoạt động với phần cứng cũ

Các mô hình DL được yêu cầu để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ. Nói một cách đơn giản, đây là chức năng chính của chúng. Do đó, nhiều khi các hệ thống cũ hơn và các bộ phận cũ hơn không thể theo kịp luồng công việc và bị hỏng dưới sức ép của lượng dữ liệu khổng lồ cần được xử lý cho các mô hình học sâu.

Làm việc với phần cứng cũ có thể ảnh hưởng đến hiệu suất đào tạo mô hình của bạn do tài nguyên tính toán, bộ nhớ, song song hóa và lưu trữ bị hạn chế. Đã qua rồi cái thời sử dụng hàng trăm CPU. Hiệu quả của điện toán GPU đối với ML và DL đã mang lại cho thời hiện đại khả năng song song hóa hàng triệu phép tính cần thiết để đào tạo một mô hình mạnh mẽ.

Các mô hình AI lớn cũng cần nhiều bộ nhớ để đào tạo, đặc biệt là trên các bộ dữ liệu lớn. Đừng bao giờ tiết kiệm bộ nhớ vì các lỗi hết bộ nhớ có thể ám ảnh bạn khi bạn đã bắt đầu đào tạo và phải bắt đầu lại từ đầu. Bên cạnh việc lưu trữ dữ liệu, bạn cũng sẽ cần nhiều không gian để lưu trữ bộ dữ liệu lớn của mình.

Giảm thiểu những hạn chế này trên phần cứng tính toán là đơn giản. Hiện đại hóa trung tâm dữ liệu của bạn để đáp ứng được những tính toán nặng nề nhất. Bạn cũng có thể tận dụng các mô hình được đào tạo trước (pretrained models) từ các tài nguyên như HuggingFace để bắt đầu phát triển một mô hình phức tạp và tinh chỉnh chúng.

5. Các lỗi tích hợp

Vào thời điểm một tổ chức quyết định nâng cấp lên học sâu, họ thường đã có sẵn máy móc mà họ muốn sử dụng hoặc tái sử dụng. Tuy nhiên, thật khó để kết hợp các kỹ thuật học sâu mới hơn vào công nghệ và những hệ thống cũ hơn, cả hệ thống vật lý và hệ thống dữ liệu.

Để có chiến lược tích hợp tốt nhất, hãy duy trì sự diễn dịch và tài liệu chính xác vì có thể cần phải làm lại phần cứng cũng như bộ dữ liệu được sử dụng.

Việc triển khai các dịch vụ như phát hiện bất thường, phân tích dự đoán và mô hình tập hợp có thể được thực hiện đơn giản hơn đáng kể bằng cách hợp tác với một đối tác triển khai và tích hợp. Hãy ghi nhớ điều này khi bắt đầu để tránh sai lầm về học máy và học sâu phổ biến này.

Những sai lầm đầu ra về ML và DL cần tránh

Khi những bộ dữ liệu đã được chuẩn bị và cơ sở hạ tầng vững chắc, chúng ta có thể bắt đầu tạo kết quả đầu ra từ mô hình học sâu. Đây là một điểm dễ mắc phải một trong những sai lầm phổ biến nhất của học máy và học sâu: Không chú ý kỹ đến những kết quả đầu ra.

6. Chỉ sử dụng lặp đi lặp lại một mô hình

Bằng cách đào tạo với một số lần lặp lại và biến thể của các mô hình học sâu – chúng tôi thu thập dữ liệu có ý nghĩa thống kê có thể thực sự được sử dụng trong nghiên cứu. Ví dụ: nếu người dùng đang đào tạo một mô hình và chỉ sử dụng đi sử dụng lại mô hình đó, thì nó sẽ tạo ra một tập hợp kết quả tiêu chuẩn sẽ được mong đợi hết lần này đến lần khác. Nên phải thêm nhiều bộ dữ liệu khác nhau vào nghiên cứu để có thể mang lại những kết quả có giá trị hơn.

Thay vào đó, khi nhiều mô hình học sâu được sử dụng và đào tạo trên nhiều bộ dữ liệu khác nhau, thì chúng ta có thể thấy các yếu tố khác nhau mà một mô hình khác có thể đã bỏ sót hoặc diễn giải khác đi. Đối với các mô hình học sâu như mạng nơ-ron nhân tạo, đây là cách các thuật toán học cách tạo ra nhiều loại đầu ra hơn thay vì các đầu ra giống nhau hoặc tương tự nhau.

7. Cố gắng biến mô hình đầu tiên thành mô hình tốt nhất

Có thể rất hấp dẫn khi tạo một mô hình học sâu duy nhất có thể thực hiện tất cả các tác vụ cần thiết khi mới bắt đầu. Tuy nhiên, vì các mô hình khác nhau sẽ là tốt hơn trong dự báo những sự việc riêng biệt, nên đây thường là điều dẫn đến thất bại.

Ví dụ, cây quyết định (decision trees) thường hoạt động tốt khi dự báo dữ liệu phân loại nếu không có mối liên hệ rõ ràng giữa các thành phần. Tuy nhiên, chúng không hữu ích lắm khi cố gắng giải quyết các vấn đề hồi quy hoặc tạo dự báo số. Mặt khác, các hoạt động hồi quy logistics cực kỳ hiệu quả khi sàng lọc dữ liệu số thuần túy, nhưng lại thất bại khi cố gắng dự đoán các danh mục hoặc phân loại.

Sự lặp đi lặp lại và biến thể sẽ là những công cụ tốt nhất để sử dụng nhằm tạo ra những kết quả mạnh mẽ. Mặc dù việc xây dựng nó một lần và sử dụng lại có thể rất hấp dẫn, nhưng điều đó sẽ làm trì trệ kết quả và có thể khiến người dùng bỏ qua nhiều kết quả đầu ra khả thi khác.

Theo exxactcorp

____
Bài viết liên quan