Model AI yang berfungsi dibina pada set data yang kukuh, boleh dipercayai dan dinamik. Tanpa kaya dan terperinci Data latihan AI di tangan, sudah tentu tidak mungkin untuk membina penyelesaian AI yang berharga dan berjaya. Kami tahu bahawa kerumitan projek menentukan dan menentukan kualiti data yang diperlukan. Tetapi kami tidak pasti berapa banyak data latihan yang kami perlukan untuk membina model tersuai.
Tidak ada jawapan yang jelas tentang jumlah yang betul data latihan untuk pembelajaran mesin diperlukan. Kami percaya pelbagai kaedah boleh memberi anda gambaran tepat tentang saiz data yang mungkin anda perlukan. Tetapi sebelum itu, mari kita fahami mengapa data latihan adalah penting untuk kejayaan projek AI anda.
Kepentingan Data Latihan
Bercakap di Festival Masa Depan Segala-galanya The Wall Street Journal, Arvind Krishna, Ketua Pegawai Eksekutif IBM, berkata bahawa hampir 80% kerja dalam Projek AI adalah mengenai mengumpul, membersihkan dan menyediakan data.' Dan dia juga berpendapat bahawa perniagaan melepaskan usaha AI mereka kerana mereka tidak dapat bersaing dengan kos, kerja dan masa yang diperlukan untuk mengumpulkan data latihan yang berharga.
Menentukan data saiz sampel membantu dalam mereka bentuk penyelesaian. Ia juga membantu menganggarkan kos, masa dan kemahiran yang diperlukan untuk projek dengan tepat.
Jika set data yang tidak tepat atau tidak boleh dipercayai digunakan untuk melatih model ML, aplikasi yang terhasil tidak akan memberikan ramalan yang baik.
7 Faktor Yang Menentukan Isipadu Data Latihan Yang Diperlukan
Walaupun keperluan data dari segi volum untuk melatih model AI adalah subjektif sepenuhnya dan harus diambil berdasarkan kes demi kes, terdapat beberapa faktor universal yang mempengaruhi secara objektif. Mari lihat yang paling biasa.
Model Pembelajaran Mesin
Kelantangan data latihan bergantung pada sama ada latihan model anda berjalan pada pembelajaran diselia atau tidak diselia. Walaupun yang pertama memerlukan lebih banyak data latihan, yang kedua tidak.
Pembelajaran yang diselia
Ini melibatkan penggunaan data berlabel, yang seterusnya menambah kerumitan kepada latihan. Tugas seperti pengelasan imej atau pengelompokan memerlukan label atau atribusi untuk mesin mentafsir dan membezakan, yang membawa kepada permintaan untuk lebih banyak data.
Pembelajaran Tanpa Pengawasan
Penggunaan data berlabel bukanlah mandat dalam pembelajaran tanpa pengawasan, sekali gus mengurangkan keperluan untuk jumlah data yang besar secara perbandingan. Dengan itu, volum data masih tinggi untuk model mengesan corak dan mengenal pasti struktur semula jadi dan mengaitkannya.
Kepelbagaian & Kepelbagaian
Untuk model menjadi seadil dan objektif yang mungkin, kecenderungan semula jadi harus dibuang sepenuhnya. Ini hanya diterjemahkan kepada fakta bahawa lebih banyak jumlah set data yang pelbagai diperlukan. Ini memastikan model mempelajari banyak kebarangkalian yang wujud, membolehkan model itu menjauhkan diri daripada menjana respons sebelah pihak.
Peningkatan Data Dan Pembelajaran Pemindahan
Mendapatkan data berkualiti untuk kes penggunaan yang berbeza merentas industri dan domain tidak selalunya lancar. Dalam sektor sensitif seperti penjagaan kesihatan atau kewangan, data berkualiti hampir tidak tersedia. Dalam kes sedemikian, penambahan data yang melibatkan penggunaan data tersintesis menjadi satu-satunya cara ke hadapan dalam model latihan.
Percubaan Dan Pengesahan
Latihan berulang ialah keseimbangan, di mana jumlah data latihan yang diperlukan dikira selepas percubaan dan pengesahan keputusan yang konsisten. Melalui ujian dan pemantauan berulang
prestasi model, pihak berkepentingan boleh mengukur sama ada lebih banyak data latihan diperlukan untuk pengoptimuman tindak balas.
Bagaimana Untuk Mengurangkan Keperluan Volum Data Latihan
Tidak kira sama ada kekangan belanjawan, tarikh akhir pergi ke pasaran atau ketiadaan data yang pelbagai, terdapat beberapa pilihan yang boleh digunakan oleh perusahaan untuk mengurangkan pergantungan mereka pada jumlah data latihan yang besar.
Pembesaran Data
di mana data baharu dijana atau disintesis daripada set data sedia ada adalah sesuai untuk digunakan sebagai data latihan. Data ini berpunca daripada dan meniru data induk, iaitu 100% data sebenar.
Pemindahan Pembelajaran
Ini melibatkan pengubahsuaian parameter model sedia ada untuk melaksanakan dan melaksanakan tugas baharu. Sebagai contoh, jika model anda telah belajar mengenal pasti epal, anda boleh menggunakan model yang sama dan mengubah suai parameter latihan sedia ada untuk mengenal pasti oren juga.
Model pra-latihan
Di mana pengetahuan sedia ada boleh digunakan sebagai hikmah untuk projek baharu anda. Ini boleh menjadi ResNet untuk tugasan yang dikaitkan dengan pengenalan imej atau BERT untuk kes penggunaan NLP.
Contoh Dunia Nyata Projek Pembelajaran Mesin Dengan Set Data Minimum
Walaupun nampaknya mustahil bahawa beberapa projek pembelajaran mesin yang bercita-cita tinggi boleh dilaksanakan dengan bahan mentah yang minimum, beberapa kes adalah benar. Bersedia untuk kagum.
| Laporan Kaggle | Healthcare | Onkologi Klinikal |
| Tinjauan Kaggle mendedahkan bahawa lebih 70% daripada projek pembelajaran mesin telah disiapkan dengan kurang daripada 10,000 sampel. | Dengan hanya 500 imej, pasukan MIT melatih model untuk mengesan neuropati diabetik dalam imej perubatan daripada imbasan mata. | Meneruskan contoh dengan penjagaan kesihatan, pasukan Universiti Stanford berjaya membangunkan model untuk mengesan kanser kulit dengan hanya 1000 imej. |
Membuat Tekaan Berpendidikan
Tiada nombor ajaib mengenai jumlah minimum data yang diperlukan, tetapi terdapat beberapa peraturan yang boleh anda gunakan untuk mendapatkan nombor rasional.
Peraturan 10
Sebagai peraturan ibu jari, untuk membangunkan model AI yang cekap, bilangan set data latihan yang diperlukan hendaklah sepuluh kali lebih banyak daripada setiap parameter model, juga dipanggil darjah kebebasan. Peraturan '10' times bertujuan untuk mengehadkan kebolehubahan dan meningkatkan kepelbagaian data. Oleh itu, peraturan praktikal ini boleh membantu anda memulakan projek anda dengan memberi anda idea asas tentang kuantiti set data yang diperlukan.
Pembelajaran Deep
Kaedah pembelajaran mendalam membantu membangunkan model berkualiti tinggi jika lebih banyak data disediakan kepada sistem. Secara amnya diterima bahawa mempunyai 5000 imej berlabel bagi setiap kategori sepatutnya mencukupi untuk mencipta algoritma pembelajaran mendalam yang boleh berfungsi setanding dengan manusia. Untuk membangunkan model yang sangat kompleks, sekurang-kurangnya 10 juta item berlabel diperlukan.
Visi Komputer
Jika anda menggunakan pembelajaran mendalam untuk klasifikasi imej, terdapat konsensus bahawa set data 1000 imej berlabel untuk setiap kelas adalah nombor yang saksama.
Lengkung Pembelajaran
Lengkung pembelajaran digunakan untuk menunjukkan prestasi algoritma pembelajaran mesin terhadap kuantiti data. Dengan mempunyai kemahiran model pada paksi-Y dan set data latihan pada paksi-X, adalah mungkin untuk memahami bagaimana saiz data mempengaruhi hasil projek.
Kelemahan Mempunyai Data Terlalu Sedikit
Anda mungkin fikir agak jelas bahawa projek memerlukan kuantiti data yang besar, tetapi kadangkala, perniagaan besar yang mempunyai akses kepada data berstruktur gagal mendapatkannya. Latihan pada kuantiti data terhad atau sempit boleh menghentikan model pembelajaran mesin daripada mencapai potensi penuh mereka dan meningkatkan risiko memberikan ramalan yang salah.
Walaupun tiada peraturan emas dan generalisasi kasar biasanya dibuat untuk meramalkan keperluan data latihan, adalah lebih baik untuk mempunyai set data yang besar daripada mengalami pengehadan. Had data yang dialami oleh model anda akan menjadi had projek anda.
Perkara yang perlu dilakukan jika anda Memerlukan lebih banyak Set Data
Walaupun semua orang mahu mempunyai akses kepada set data yang besar, ia lebih mudah diucapkan daripada dilakukan. Mendapat akses kepada kuantiti besar set data kualiti dan kepelbagaian adalah penting untuk kejayaan projek. Di sini kami menyediakan anda langkah strategik untuk memudahkan pengumpulan data.
Buka Set Data
Set data terbuka biasanya dianggap sebagai 'sumber yang baik' data percuma. Walaupun ini mungkin benar, set data terbuka bukanlah perkara yang diperlukan oleh projek dalam kebanyakan kes. Terdapat banyak tempat dari mana data boleh diperoleh, seperti sumber kerajaan, portal data Terbuka EU, penjelajah data Google Public dan banyak lagi. Walau bagaimanapun, terdapat banyak kelemahan menggunakan set data terbuka untuk projek yang kompleks.
Apabila anda menggunakan set data sedemikian, anda berisiko latihan dan ujian model anda pada data yang salah atau tiada. Kaedah pengumpulan data secara amnya tidak diketahui, yang boleh memberi kesan kepada hasil projek. Privasi, persetujuan dan kecurian identiti adalah kelemahan ketara menggunakan sumber data terbuka.
Set Data Ditambah
Apabila anda mempunyai beberapa jumlah data latihan tetapi tidak mencukupi untuk memenuhi semua keperluan projek anda, anda perlu menggunakan teknik penambahan data. Set data yang tersedia digunakan semula untuk memenuhi keperluan model.
Sampel data akan mengalami pelbagai transformasi yang menjadikan set data kaya, pelbagai dan dinamik. Contoh mudah penambahan data boleh dilihat apabila berurusan dengan imej. Imej boleh ditambah dalam pelbagai cara - ia boleh dipotong, diubah saiz, dicerminkan, diubah menjadi pelbagai sudut dan tetapan warna boleh diubah.
Data Sintetik
Apabila data tidak mencukupi, kita boleh beralih kepada penjana data sintetik. Data sintetik amat berguna dari segi pembelajaran pemindahan, kerana model ini boleh dilatih terlebih dahulu mengenai data sintetik dan kemudian pada set data dunia sebenar. Sebagai contoh, kenderaan pandu sendiri berasaskan AI boleh dilatih untuk mengenali dan menganalisis objek di dalamnya penglihatan komputer permainan video.
Data sintetik bermanfaat apabila terdapat kekurangan dalam kehidupan sebenar data untuk dilatih dan menguji anda model terlatih. Selain itu, ia juga digunakan apabila berurusan dengan privasi dan sensitiviti data.
Pengumpulan Data Tersuai
Pengumpulan data tersuai mungkin sesuai untuk menjana set data apabila borang lain tidak membawa hasil yang diperlukan. Set data berkualiti tinggi boleh dijana menggunakan alat mengikis web, penderia, kamera dan alatan lain. Apabila anda memerlukan set data khusus yang meningkatkan prestasi model anda, mendapatkan set data tersuai mungkin langkah yang betul. Beberapa penyedia perkhidmatan pihak ketiga menawarkan kepakaran mereka.
Untuk membangunkan penyelesaian AI berprestasi tinggi, model tersebut perlu dilatih tentang set data yang boleh dipercayai berkualiti baik. Walau bagaimanapun, bukan mudah untuk mendapatkan set data yang kaya dan terperinci yang memberi kesan positif kepada hasil. Tetapi apabila anda bekerjasama dengan penyedia data yang boleh dipercayai, anda boleh membina model AI yang berkuasa dengan asas data yang kukuh.
Adakah anda mempunyai projek yang hebat dalam fikiran tetapi sedang menunggu set data khusus untuk melatih model anda atau bergelut untuk mendapatkan hasil yang betul daripada projek anda? Kami menawarkan set data latihan yang luas untuk pelbagai keperluan projek. Manfaatkan potensi Saip dengan bercakap dengan salah seorang daripada kami saintis data hari ini dan memahami cara kami telah menyampaikan set data yang berprestasi tinggi dan berkualiti untuk pelanggan pada masa lalu.
