A működő mesterséges intelligencia modell szilárd, megbízható és dinamikus adatkészletekre épül. Anélkül, hogy gazdag és részletes AI képzési adatok kéznél, természetesen nem lehet értékes és sikeres AI-megoldást felépíteni. Tudjuk, hogy a projekt összetettsége szabja meg és határozza meg a szükséges adatok minőségét. De nem vagyunk pontosan biztosak abban, hogy mennyi edzési adatra van szükségünk az egyéni modell felépítéséhez.
Arra nincs egyértelmű válasz, hogy mi a megfelelő mennyiség képzési adatok gépi tanuláshoz szükség van rá. Ahelyett, hogy egy ballpark figurával dolgoznánk, úgy gondoljuk, hogy számos módszer segítségével pontos képet kaphat a szükséges adatméretről. De előtte értsük meg, miért kulcsfontosságúak a képzési adatok az AI-projektje sikeréhez.
A képzési adatok jelentősége
Arvind Krishna, az IBM vezérigazgatója a The Wall Street Journal Future of Everything Fesztiválon beszédében elmondta, hogy majdnem A munka 80%-a AI projektben dolgozik az adatok gyűjtéséről, tisztításáról és előkészítéséről szól. És azon a véleményen volt, hogy a vállalkozások feladják mesterséges intelligencia-vállalkozásaikat, mert nem tudnak lépést tartani az értékes képzési adatok összegyűjtéséhez szükséges költségekkel, munkával és idővel.
Az adatok meghatározása minta nagysága segít a megoldás kialakításában. Ezenkívül segít pontosan megbecsülni a projekthez szükséges költségeket, időt és készségeket.
Ha pontatlan vagy megbízhatatlan adatkészleteket használnak az ML modellek betanításához, az eredményül kapott alkalmazás nem ad jó előrejelzéseket.
Mennyi adat elég?
Attól függ.
A szükséges adatok mennyisége számos tényezőtől függ, amelyek közül néhány:
- A Gépi tanulási projekt vállalkozol
- A projekt összetettsége és költségvetés határozza meg az alkalmazott képzési módszert is.
- Az adott projekt címkézési és annotációs igényei.
- Az AI-alapú projektek pontos betanításához szükséges adatkészletek dinamikája és sokfélesége.
- A projekt adatminőségi igényei.
Képzett találgatások készítése
Nincs varázslatos szám a minimálisan szükséges adatmennyiséggel kapcsolatban, de van néhány hüvelykujjszabály, amelyek segítségével racionális számot kaphat.
A 10-es szabály
Ennek ökölszabály, a hatékony AI-modell kifejlesztéséhez a szükséges betanítási adatkészletek számának tízszer nagyobbnak kell lennie, mint az egyes modellparaméterek, amelyeket szabadsági fokoknak is neveznek. A „10-szeres” szabályok célja a változékonyság korlátozása és az adatok sokféleségének növelése. Mint ilyen, ez a hüvelykujjszabály segíthet a projekt elindításában, mivel alapvető ötletet ad az adatkészletek szükséges mennyiségéről.
Deep Learning
A mély tanulási módszerek segítenek kiváló minőségű modellek kidolgozásában, ha több adatot szolgáltatnak a rendszernek. Általánosan elfogadott, hogy kategóriánként 5000 címkézett kép elegendő egy olyan mélytanulási algoritmus létrehozásához, amely egyenértékű az emberekkel. A kivételesen összetett modellek fejlesztéséhez legalább 10 millió címkézett elemre van szükség.
Számítógépes látás
Ha mély tanulást használ a képosztályozáshoz, konszenzus van abban, hogy az egyes osztályokhoz tartozó 1000 címkézett képből álló adatkészlet szép szám.
Tanulási görbék
A tanulási görbék a gépi tanulási algoritmus teljesítményének az adatmennyiség függvényében történő bemutatására szolgálnak. Ha az Y tengelyen a modellkészség, az X tengelyen pedig a betanítási adatkészlet áll, akkor megérthető, hogy az adatok mérete hogyan befolyásolja a projekt kimenetelét.
A túl kevés adatmennyiség hátrányai
Azt gondolhatnánk, hogy meglehetősen nyilvánvaló, hogy egy projektnek nagy mennyiségű adatra van szüksége, de néha még a strukturált adatokhoz hozzáféréssel rendelkező nagyvállalatok sem tudják beszerezni. A korlátozott vagy szűk adatmennyiségre vonatkozó képzés leállíthatja a gépi tanulási modellek a bennük rejlő teljes potenciál kiaknázásától, és növeli a rossz előrejelzések kockázatát.
Noha nincs aranyszabály, és általában durva általánosításokat végeznek a képzési adatszükségletek előrejelzésére, mindig jobb, ha nagy adatkészletekkel rendelkezünk, mint a korlátoktól szenvedni. Az adatkorlátozás, amelytől a modell szenved, a projekt korlátai lehetnek.
Mi a teendő, ha több adatkészletre van szüksége
Bár mindenki nagy adatkészletekhez szeretne hozzáférni, ezt könnyebb mondani, mint megtenni. A nagy mennyiségű, minőségi és sokszínű adatkészlethez való hozzáférés elengedhetetlen a projekt sikeréhez. Itt stratégiai lépéseket kínálunk az adatgyűjtés megkönnyítése érdekében.
Nyissa meg az adatkészletet
A nyílt adatkészleteket általában az ingyenes adatok „jó forrásának” tekintik. Bár ez igaz lehet, a nyílt adatkészletekre a legtöbb esetben nincs szüksége a projektnek. Számos helyről lehet adatokat beszerezni, ilyenek például a kormányzati források, az EU nyílt adatportáljai, a Google Public Data Explorer stb. A nyílt adatkészletek összetett projektekhez való használatának azonban számos hátránya van.
Ha ilyen adatkészleteket használ, fennáll a kockázata képzés és tesztelés modelljét hibás vagy hiányzó adatokon. Az adatgyűjtési módszerek általában nem ismertek, ami hatással lehet a projekt eredményére. Az adatvédelem, a beleegyezés és a személyazonosság-lopás a nyílt adatforrások használatának jelentős hátrányai.
Kiterjesztett adatkészlet
Ha van valami edzési adatok mennyisége de nem elég ahhoz, hogy megfeleljen a projekt összes követelményének, adatbővítési technikákat kell alkalmaznia. A rendelkezésre álló adatkészletet a modell igényeinek megfelelően újrahasznosítják.
Az adatminták különféle átalakításokon esnek át, amelyek gazdagabbá, változatossá és dinamikussá teszik az adatkészletet. Az adatbővítés egyszerű példája látható a képek kezelésekor. Egy kép sokféleképpen bővíthető – vágható, átméretezhető, tükrözhető, többféle szögbe forgatható, és a színbeállítások módosíthatók.
Szintetikus adatok
Ha nincs elegendő adat, akkor szintetikus adatgenerátorokhoz fordulhatunk. A szintetikus adatok jól jönnek az átviteli tanulás szempontjából, mivel a modell először szintetikus adatokra, majd később a valós adatkészletre tanítható. Például egy mesterséges intelligencia-alapú önvezető járművet először meg lehet tanítani a benne lévő objektumok felismerésére és elemzésére számítógépes látás videójátékok.
A szintetikus adatok akkor hasznosak, ha hiányzik a valós élet a betanítandó adatokat és tesztelje a sajátját képzett modellek. Sőt, a magánélet és az adatérzékenység kezelésére is használják.
Egyéni adatgyűjtés
Az egyéni adatgyűjtés ideális lehet adatkészletek előállításához, amikor más űrlapok nem hozzák meg a kívánt eredményeket. Kiváló minőségű adatkészletek generálhatók webkaparó eszközök, érzékelők, kamerák és egyéb eszközök segítségével. Ha testre szabott adatkészletekre van szüksége, amelyek javítják modelljei teljesítményét, az egyéni adatkészletek beszerzése lehet a megfelelő lépés. Számos külső szolgáltató kínálja szakértelmét.
A nagy teljesítményű AI-megoldások fejlesztéséhez a modelleket jó minőségű, megbízható adatkészletekre kell képezni. Nem könnyű azonban olyan gazdag és részletes adatkészleteket szerezni, amelyek pozitívan befolyásolják az eredményeket. Ha azonban megbízható adatszolgáltatókkal társul, akkor egy erős AI-modellt építhet erős adatalappal.
Nagyszerű projektje van a fejében, de személyre szabott adatkészletekre vár a modellek betanításához, vagy azért küzd, hogy megfelelő eredményt érjen el a projektből? Kiterjedt képzési adatkészleteket kínálunk különféle projektigényekhez. Használja ki a benne rejlő lehetőségeket Shaip ha beszélünk valamelyikünkkel adatkutatók ma és annak megértése, hogy a múltban miként szállítottunk nagy teljesítményű, minőségi adatkészleteket ügyfeleink számára.
