Działający model AI opiera się na solidnych, niezawodnych i dynamicznych zestawach danych. Bez bogatego i szczegółowego Dane treningowe AI pod ręką, z pewnością nie jest możliwe zbudowanie wartościowego i udanego rozwiązania AI. Wiemy, że złożoność projektu dyktuje i determinuje wymaganą jakość danych. Ale nie jesteśmy do końca pewni, ile danych treningowych potrzebujemy do zbudowania modelu niestandardowego.
Nie ma jednoznacznej odpowiedzi na pytanie, jaka jest właściwa ilość dane szkoleniowe do uczenia maszynowego jest potrzebne. Uważamy, że zamiast pracować z wartością pola, wiele metod może dać dokładny obraz wymaganego rozmiaru danych. Ale zanim to nastąpi, zrozummy, dlaczego dane treningowe są kluczowe dla sukcesu twojego projektu AI.
Znaczenie danych treningowych
Przemawiając na festiwalu Future of Everything The Wall Street Journal, Arvind Krishna, dyrektor generalny IBM, powiedział, że prawie 80% pracy w projekcie AI polega na gromadzeniu, oczyszczaniu i przygotowywaniu danych”. Był też zdania, że firmy rezygnują ze swoich przedsięwzięć związanych z AI, ponieważ nie są w stanie nadążyć za kosztami, pracą i czasem potrzebnym do zebrania cennych danych szkoleniowych.
Ustalenie danych wielkość próbki pomaga w projektowaniu rozwiązania. Pomaga również w dokładnym oszacowaniu kosztów, czasu i umiejętności wymaganych do realizacji projektu.
Jeśli do uczenia modeli ML używane są niedokładne lub niewiarygodne zestawy danych, aplikacja wynikowa nie zapewni dobrych prognoz.
Ile danych wystarczy?
To zależy.
Ilość wymaganych danych zależy od kilku czynników, z których niektóre to:
- Złożoność Projekt uczenia maszynowego podejmujesz się
- Złożoność projektu i budżet określ również metodę szkolenia, którą stosujesz.
- Potrzeby w zakresie etykietowania i adnotacji w ramach konkretnego projektu.
- Dynamika i różnorodność zbiorów danych wymaganych do dokładnego przeszkolenia projektu opartego na sztucznej inteligencji.
- Potrzeby jakości danych projektu.
Dokonywanie wykształconych domysłów
Nie ma magicznej liczby dotyczącej minimalnej wymaganej ilości danych, ale istnieje kilka praktycznych zasad, których można użyć, aby uzyskać liczbę wymierną.
Zasada 10
Jak praktyczna zasada, aby opracować wydajny model AI, liczba wymaganych zestawów danych uczących powinna być dziesięciokrotnie większa niż każdy parametr modelu, zwany również stopniami swobody. Reguły „10” mają na celu ograniczenie zmienności i zwiększenie różnorodności danych. W związku z tym ta zasada może pomóc w rozpoczęciu projektu, dając podstawowe pojęcie o wymaganej ilości zestawów danych.
głęboki Learning
Metody uczenia głębokiego pomagają w tworzeniu modeli wysokiej jakości, jeśli do systemu dostarczanych jest więcej danych. Ogólnie przyjmuje się, że posiadanie 5000 oznaczonych obrazów na kategorię powinno wystarczyć do stworzenia algorytmu głębokiego uczenia, który może działać na równi z ludźmi. Aby opracować wyjątkowo złożone modele, wymagane jest co najmniej 10 milionów etykietowanych elementów.
Wizja komputerowa
Jeśli używasz uczenia głębokiego do klasyfikacji obrazów, istnieje zgoda, że zestaw danych zawierający 1000 obrazów oznaczonych etykietami dla każdej klasy to uczciwa liczba.
Krzywe uczenia się
Krzywe uczenia się służą do demonstrowania wydajności algorytmu uczenia maszynowego w odniesieniu do ilości danych. Posiadając umiejętność modelowania na osi Y i zestaw danych szkoleniowych na osi X, można zrozumieć, w jaki sposób rozmiar danych wpływa na wynik projektu.
Wady posiadania zbyt małej ilości danych
Można by pomyśleć, że jest dość oczywiste, że projekt wymaga dużych ilości danych, ale czasami nawet duże firmy z dostępem do danych strukturalnych nie są w stanie ich pozyskać. Trening na ograniczonych lub wąskich ilościach danych może zatrzymać modele uczenia maszynowego od osiągnięcia ich pełnego potencjału i zwiększać ryzyko błędnych prognoz.
Chociaż nie ma złotej zasady i zwykle dokonuje się zgrubnego uogólnienia w celu przewidzenia potrzeb dotyczących danych szkoleniowych, zawsze lepiej jest mieć duże zbiory danych niż cierpieć z powodu ograniczeń. Ograniczenia danych, na które cierpi twój model, byłyby ograniczeniami twojego projektu.
Co zrobić, jeśli potrzebujesz więcej zbiorów danych
Chociaż każdy chce mieć dostęp do dużych zbiorów danych, łatwiej to powiedzieć niż zrobić. Uzyskanie dostępu do dużej ilości zbiorów danych wysokiej jakości i różnorodności ma kluczowe znaczenie dla powodzenia projektu. Tutaj przedstawiamy strategiczne kroki, które znacznie ułatwią zbieranie danych.
Otwórz zbiór danych
Otwarte zbiory danych są zwykle uważane za „dobre źródło” bezpłatnych danych. Chociaż może to być prawdą, w większości przypadków otwarte zestawy danych nie są tym, czego potrzebuje projekt. Istnieje wiele miejsc, z których można pozyskiwać dane, np. źródła rządowe, portale EU Open Data, eksploratorzy danych Google Public i inne. Istnieje jednak wiele wad korzystania z otwartych zestawów danych w złożonych projektach.
Korzystając z takich zbiorów danych, ryzykujesz szkolenia i testy Twój model na niepoprawnych lub brakujących danych. Metody gromadzenia danych nie są na ogół znane, co może mieć wpływ na wynik projektu. Prywatność, zgoda i kradzież tożsamości to istotne wady korzystania z otwartych źródeł danych.
Rozszerzony zbiór danych
Kiedy masz trochę ilość danych treningowych ale nie wystarczy, aby spełnić wszystkie wymagania twojego projektu, musisz zastosować techniki wzbogacania danych. Dostępny zestaw danych jest dostosowywany do potrzeb modelu.
Próbki danych zostaną poddane różnym przekształceniom, dzięki którym zestaw danych stanie się bogaty, zróżnicowany i dynamiczny. Prosty przykład wzbogacania danych można zobaczyć w przypadku obrazów. Obraz można powiększać na wiele sposobów – można go przycinać, skalować, odbijać, obracać pod różnymi kątami, a także zmieniać ustawienia kolorów.
Dane syntetyczne
Gdy brakuje danych, możemy zwrócić się do generatorów danych syntetycznych. Dane syntetyczne są przydatne w przypadku uczenia się transferu, ponieważ model można najpierw przeszkolić na danych syntetycznych, a później na zestawie danych ze świata rzeczywistego. Na przykład pojazd autonomiczny oparty na sztucznej inteligencji można najpierw nauczyć rozpoznawać i analizować obiekty w: wizja komputerowa gry wideo.
Dane syntetyczne są korzystne, gdy brakuje rzeczywistych dane do trenowania i przetestuj swój wyszkolonych modelek. Co więcej, jest również używany w przypadku prywatności i wrażliwości danych.
Niestandardowe gromadzenie danych
Niestandardowe zbieranie danych jest prawdopodobnie idealne do generowania zestawów danych, gdy inne formularze nie przynoszą wymaganych wyników. Zestawy danych wysokiej jakości można generować za pomocą narzędzi do skrobania sieci, czujników, kamer i innych narzędzi. Gdy potrzebujesz szytych na miarę zestawów danych, które poprawiają wydajność modeli, właściwym posunięciem może być zakup niestandardowych zestawów danych. Kilku zewnętrznych dostawców usług oferuje swoją wiedzę fachową.
Aby opracować wysokowydajne rozwiązania AI, modele muszą być przeszkolone na wiarygodnych zbiorach danych dobrej jakości. Jednak nie jest łatwo uzyskać bogate i szczegółowe zestawy danych, które pozytywnie wpływają na wyniki. Ale współpracując z niezawodnymi dostawcami danych, możesz zbudować zaawansowany model sztucznej inteligencji z solidną podstawą danych.
Czy masz na myśli świetny projekt, ale czekasz na dostosowane do potrzeb zestawy danych, aby wytrenować Twoje modele lub masz problem z uzyskaniem właściwego wyniku z projektu? Oferujemy obszerne zestawy danych szkoleniowych dla różnych potrzeb projektowych. Wykorzystaj potencjał Szaip rozmawiając z jednym z naszych naukowcy danych dzisiaj i zrozumienie, w jaki sposób dostarczaliśmy klientom wysokiej jakości zestawy danych o wysokiej jakości w przeszłości.
