Работающая модель ИИ построена на надежных, надежных и динамических наборах данных. Без богатого и подробного Данные обучения ИИ под рукой, безусловно, невозможно создать ценное и успешное решение ИИ. Мы знаем, что сложность проекта диктует и определяет требуемое качество данных. Но мы не совсем уверены, сколько обучающих данных нам нужно для построения пользовательской модели.
Нет однозначного ответа на вопрос, какое количество обучающие данные для машинного обучения необходим. Вместо того, чтобы работать с приблизительными цифрами, мы считаем, что множество методов могут дать вам точное представление о размере данных, которые вам могут потребоваться. Но перед этим давайте разберемся, почему обучающие данные имеют решающее значение для успеха вашего проекта ИИ.
Значение тренировочных данных
Выступая на фестивале The Wall Street Journal «Будущее всего», Арвинд Кришна, генеральный директор IBM, сказал, что почти 80% работы в проекте ИИ речь идет о сборе, очистке и подготовке данных». И он также придерживался мнения, что предприятия отказываются от своих проектов в области ИИ, потому что они не могут справиться с затратами, работой и временем, необходимыми для сбора ценных обучающих данных.
Определение данных размер образца помогает в разработке решения. Это также помогает точно оценить стоимость, время и навыки, необходимые для проекта.
Если для обучения моделей машинного обучения используются неточные или ненадежные наборы данных, результирующее приложение не будет давать хороших прогнозов.
Сколько данных достаточно?
Это зависит.
Объем требуемых данных зависит от нескольких факторов, некоторые из которых:
- Сложность Проект машинного обучения вы предпринимаете
- Сложность проекта и бюджет также определите метод обучения, который вы используете.
- Требования к маркировке и аннотации для конкретного проекта.
- Динамика и разнообразие наборов данных, необходимых для точного обучения проекта на основе ИИ.
- Потребности проекта в качестве данных.
Делать обоснованные предположения
Магического числа относительно минимального количества требуемых данных не существует, но есть несколько эмпирических правил, которые вы можете использовать, чтобы получить рациональное число.
Правило трех
практическое правило, для разработки эффективной модели ИИ количество необходимых обучающих наборов данных должно быть в десять раз больше, чем каждый параметр модели, также называемый степенями свободы. Правила «10 раз» направлены на ограничение изменчивости и увеличение разнообразия данных. Таким образом, это эмпирическое правило может помочь вам начать работу над проектом, дав вам общее представление о необходимом количестве наборов данных.
Глубокое обучение
Методы глубокого обучения помогают разрабатывать качественные модели, если в систему предоставляется больше данных. Принято считать, что 5000 размеченных изображений на категорию должно быть достаточно для создания алгоритма глубокого обучения, который может работать наравне с людьми. Для разработки исключительно сложных моделей требуется как минимум 10 миллионов помеченных элементов.
Компьютерное зрение
Если вы используете глубокое обучение для классификации изображений, существует консенсус, что набор данных из 1000 помеченных изображений для каждого класса — это справедливое число.
Кривые обучения
Кривые обучения используются для демонстрации эффективности алгоритма машинного обучения в зависимости от количества данных. Имея навык моделирования по оси Y и набор обучающих данных по оси X, можно понять, как размер данных влияет на результат проекта.
Недостатки слишком малого объема данных
Вам может показаться очевидным, что проекту нужны большие объемы данных, но иногда даже крупные компании, имеющие доступ к структурированным данным, не могут их получить. Обучение на ограниченных или узких объемах данных может остановить модели машинного обучения полностью реализовать свой потенциал и увеличить риск предоставления неверных прогнозов.
Хотя золотого правила не существует, и обычно делается грубое обобщение, чтобы предвидеть потребности в обучающих данных, всегда лучше иметь большие наборы данных, чем страдать от ограничений. Ограничение данных, от которого страдает ваша модель, будет ограничением вашего проекта.
Что делать, если вам нужно больше наборов данных
Хотя каждый хочет иметь доступ к большим наборам данных, это легче сказать, чем сделать. Получение доступа к большому количеству качественных и разнообразных наборов данных имеет важное значение для успеха проекта. Здесь мы предлагаем вам стратегические шаги, которые значительно упростят сбор данных.
Открытый набор данных
Открытые наборы данных обычно считаются «хорошим источником» бесплатных данных. Хотя это может быть правдой, в большинстве случаев открытые наборы данных — это не то, что нужно проекту. Есть много мест, откуда можно получить данные, например, правительственные источники, порталы открытых данных ЕС, обозреватели общедоступных данных Google и т. д. Однако использование открытых наборов данных для сложных проектов имеет много недостатков.
При использовании таких наборов данных вы рискуете обучение и тестирование ваша модель на неверные или отсутствующие данные. Методы сбора данных, как правило, неизвестны, что может повлиять на результат проекта. Конфиденциальность, согласие и кража личных данных являются существенными недостатками использования открытых источников данных.
Дополненный набор данных
Когда у вас есть количество обучающих данных но недостаточно для удовлетворения всех требований вашего проекта, вам необходимо применить методы увеличения данных. Доступный набор данных перепрофилируется для удовлетворения потребностей модели.
Образцы данных будут подвергаться различным преобразованиям, которые сделают набор данных богатым, разнообразным и динамичным. Простой пример увеличения данных можно увидеть при работе с изображениями. Изображение может быть дополнено разными способами — его можно обрезать, изменять размер, зеркально отображать, поворачивать под разными углами, а также изменять настройки цвета.
Синтетические данные
Когда данных недостаточно, мы можем обратиться к генераторам синтетических данных. Синтетические данные удобны с точки зрения трансферного обучения, поскольку модель можно сначала обучить на синтетических данных, а затем на реальном наборе данных. Например, беспилотное транспортное средство на основе ИИ можно сначала научить распознавать и анализировать объекты в компьютерное зрение видеоигры.
Синтетические данные полезны, когда не хватает реальных данные для обучения и проверьте свой обученные модели. Кроме того, он также используется при работе с конфиденциальностью и конфиденциальностью данных.
Пользовательский сбор данных
Пользовательский сбор данных, возможно, идеально подходит для создания наборов данных, когда другие формы не приносят требуемых результатов. Высококачественные наборы данных можно создавать с помощью инструментов веб-скрейпинга, датчиков, камер и других инструментов. Если вам нужны индивидуальные наборы данных, повышающие производительность ваших моделей, закупка пользовательских наборов данных может быть правильным шагом. Несколько сторонних поставщиков услуг предлагают свой опыт.
Для разработки высокопроизводительных решений ИИ модели необходимо обучать на надежных наборах данных хорошего качества. Тем не менее, непросто получить богатые и подробные наборы данных, которые положительно влияют на результаты. Но когда вы сотрудничаете с надежными поставщиками данных, вы можете создать мощную модель ИИ с надежной базой данных.
У вас есть отличный проект, но вы ждете индивидуальных наборов данных для обучения ваших моделей или изо всех сил пытаетесь получить правильный результат от своего проекта? Мы предлагаем обширные обучающие наборы данных для различных нужд проекта. Используйте потенциал Шаип поговорив с одним из наших ученые-данные сегодня и понимание того, как мы предоставляли высокопроизводительные и качественные наборы данных для клиентов в прошлом.
