AI-træningsdata

Hvor meget er den optimale mængde træningsdata, du har brug for til et AI-projekt?

En fungerende AI-model er bygget på solide, pålidelige og dynamiske datasæt. Uden rig og detaljeret AI-træningsdata ved hånden, er det bestemt ikke muligt at bygge en værdifuld og succesfuld AI-løsning. Vi ved, at projektets kompleksitet dikterer og bestemmer den nødvendige kvalitet af data. Men vi er ikke helt sikre på, hvor meget træningsdata vi skal bruge for at bygge den tilpassede model.

Der er ikke noget ligetil svar på, hvad den rigtige mængde af træningsdata til maskinlæring er nødvendig. I stedet for at arbejde med en boldbane, tror vi på, at en række metoder kan give dig en præcis idé om den datastørrelse, du måtte have brug for. Men før det, lad os forstå, hvorfor træningsdata er afgørende for dit AI-projekts succes.

Betydningen af ​​træningsdata 

Arvind Krishna, administrerende direktør i IBM, talte på Wall Street Journals Future of Everything-festival, at næsten 80 % af arbejdet i et AI-projekt handler om at indsamle, rense og forberede data.' Og han var også af den opfattelse, at virksomheder opgiver deres AI-projekter, fordi de ikke kan holde trit med de omkostninger, arbejde og tid, der kræves for at indsamle værdifulde træningsdata.

Bestemmelse af data prøve størrelse hjælper med at designe løsningen. Det hjælper også nøjagtigt at estimere omkostninger, tid og færdigheder, der kræves til projektet.

Hvis der bruges unøjagtige eller upålidelige datasæt til at træne ML-modeller, vil den resulterende applikation ikke give gode forudsigelser.

Hvor meget data er nok? 

Det kommer an på.

Mængden af ​​nødvendige data afhænger af flere faktorer, hvoraf nogle er:

  • Kompleksiteten af Maskinlæringsprojekt du foretager dig
  • Projektets kompleksitet og budget også bestemme den træningsmetode, du bruger. 
  • Mærknings- og anmærkningsbehovene for det specifikke projekt. 
  • Dynamik og mangfoldighed af datasæt kræves for at træne et AI-baseret projekt nøjagtigt.
  • Projektets datakvalitetsbehov.

Gæt uddannede gæt

Estimering af træningsdatakrav

Der er ikke noget magisk tal vedrørende den mindste mængde data, der kræves, men der er et par tommelfingerregler, som du kan bruge til at nå frem til et rationelt tal. 

Reglen om 10

Som en tommelfingerregelFor at udvikle en effektiv AI-model bør antallet af nødvendige træningsdatasæt være ti gange mere end hver modelparameter, også kaldet frihedsgrader. '10' gange-reglerne har til formål at begrænse variabiliteten og øge mangfoldigheden af ​​data. Som sådan kan denne tommelfingerregel hjælpe dig med at få dit projekt i gang ved at give dig en grundlæggende idé om den nødvendige mængde datasæt.  

Deep Learning 

Deep learning-metoder hjælper med at udvikle modeller af høj kvalitet, hvis mere data leveres til systemet. Det er generelt accepteret, at det at have 5000 mærkede billeder pr. kategori burde være nok til at skabe en dyb læringsalgoritme, der kan fungere på lige fod med mennesker. For at udvikle exceptionelt komplekse modeller kræves der mindst 10 millioner mærkede genstande. 

Computer Vision

Hvis du bruger deep learning til billedklassificering, er der enighed om, at et datasæt med 1000 mærkede billeder for hver klasse er et rimeligt antal. 

Læringskurver

Læringskurver bruges til at demonstrere maskinlæringsalgoritmens ydeevne i forhold til datamængde. Ved at have modelfærdigheden på Y-aksen og træningsdatasættet på X-aksen er det muligt at forstå, hvordan størrelsen af ​​dataene påvirker resultatet af projektet.

Lad os diskutere dit krav til AI -træningsdata i dag.

Ulemperne ved at have for lidt data 

Du synes måske, at det er ret indlysende, at et projekt har brug for store mængder data, men nogle gange kan selv store virksomheder med adgang til strukturerede data ikke skaffe dem. Træning på begrænsede eller snævre datamængder kan stoppe maskinlæringsmodeller fra at opnå deres fulde potentiale og øge risikoen for at give forkerte forudsigelser.

Selvom der ikke er nogen gylden regel, og der normalt foretages en grov generalisering for at forudse behov for træningsdata, er det altid bedre at have store datasæt end at lide af begrænsninger. Den databegrænsning, som din model lider af, ville være begrænsningerne for dit projekt.  

Hvad skal du gøre, hvis du har brug for flere datasæt

Teknikker/kilder til dataindsamling

Selvom alle gerne vil have adgang til store datasæt, er det lettere sagt end gjort. At få adgang til store mængder datasæt af kvalitet og mangfoldighed er afgørende for projektets succes. Her giver vi dig strategiske trin til at gøre dataindsamling meget lettere.

Åbn Datasæt 

Åbne datasæt betragtes normalt som en 'god kilde' til gratis data. Selvom dette kan være sandt, er åbne datasæt ikke, hvad projektet har brug for i de fleste tilfælde. Der er mange steder, hvorfra data kan fremskaffes, såsom offentlige kilder, EU Open dataportaler, Google Public data explorers og mere. Der er dog mange ulemper ved at bruge åbne datasæt til komplekse projekter.

Når du bruger sådanne datasæt, risikerer du træning og test din model på forkerte eller manglende data. Dataindsamlingsmetoderne er generelt ikke kendte, hvilket kan påvirke projektets resultat. Privatliv, samtykke og identitetstyveri er væsentlige ulemper ved at bruge åbne datakilder.

Udvidet datasæt 

Når du har noget mængden af ​​træningsdata men ikke nok til at opfylde alle dine projektkrav, du skal anvende dataforøgelsesteknikker. Det tilgængelige datasæt er genbrugt for at imødekomme modellens behov.

Dataprøverne vil gennemgå forskellige transformationer, der gør datasættet rigt, varieret og dynamisk. Et simpelt eksempel på dataforøgelse kan ses, når man har med billeder at gøre. Et billede kan forstørres på mange måder - det kan klippes, ændres størrelse, spejles, omdannes til forskellige vinkler, og farveindstillinger kan ændres.

Syntetiske data

Når der er utilstrækkelige data, kan vi henvende os til syntetiske datageneratorer. Syntetiske data er praktiske i forhold til overførselslæring, da modellen først kan trænes på syntetiske data og senere på datasættet i den virkelige verden. For eksempel kan et AI-baseret selvkørende køretøj først trænes til at genkende og analysere objekter i computersyn computerspil.

Syntetiske data er gavnlige, når der er mangel på det virkelige liv data til at træne og test din trænede modeller. Desuden bruges det også i forbindelse med privatliv og datafølsomhed.

Brugerdefineret dataindsamling 

Brugerdefineret dataindsamling er måske ideel til at generere datasæt, når andre formularer ikke giver de nødvendige resultater. Datasæt af høj kvalitet kan genereres ved hjælp af web-skrabeværktøjer, sensorer, kameraer og andre værktøjer. Når du har brug for skræddersyede datasæt, der forbedrer ydeevnen af ​​dine modeller, kan det være det rigtige skridt at skaffe brugerdefinerede datasæt. Adskillige tredjepartstjenesteudbydere tilbyder deres ekspertise.

For at udvikle højtydende AI-løsninger skal modellerne trænes i pålidelige datasæt af god kvalitet. Det er dog ikke let at få fat i rige og detaljerede datasæt, der positivt påvirker resultaterne. Men når du samarbejder med pålidelige dataudbydere, kan du bygge en kraftfuld AI-model med et stærkt datagrundlag.

Har du et godt projekt i tankerne, men venter på skræddersyede datasæt til at træne dine modeller eller kæmper du for at få det rigtige resultat af dit projekt? Vi tilbyder omfattende træningsdatasæt til en række projektbehov. Udnyt potentialet ved Saip ved at tale med en af ​​vores data forskere i dag og forstå, hvordan vi tidligere har leveret højtydende kvalitetsdatasæt til kunder.

Social Share