Ένα λειτουργικό μοντέλο AI βασίζεται σε σταθερά, αξιόπιστα και δυναμικά σύνολα δεδομένων. Χωρίς πλούσιο και λεπτομερές Δεδομένα εκπαίδευσης AI στο χέρι, σίγουρα δεν είναι δυνατό να δημιουργηθεί μια πολύτιμη και επιτυχημένη λύση τεχνητής νοημοσύνης. Γνωρίζουμε ότι η πολυπλοκότητα του έργου υπαγορεύει και καθορίζει την απαιτούμενη ποιότητα των δεδομένων. Αλλά δεν είμαστε ακριβώς σίγουροι πόσα δεδομένα εκπαίδευσης χρειαζόμαστε για να δημιουργήσουμε το προσαρμοσμένο μοντέλο.
Δεν υπάρχει ξεκάθαρη απάντηση για το ποια είναι η σωστή ποσότητα δεδομένα εκπαίδευσης για μηχανική εκμάθηση απατείται. Αντί να εργάζεστε με μια φιγούρα, πιστεύουμε ότι μια σειρά μεθόδων μπορεί να σας δώσει μια ακριβή ιδέα για το μέγεθος των δεδομένων που μπορεί να χρειάζεστε. Αλλά πριν από αυτό, ας καταλάβουμε γιατί τα δεδομένα εκπαίδευσης είναι ζωτικής σημασίας για την επιτυχία του έργου σας AI.
Η Σημασία των Δεδομένων Εκπαίδευσης
Μιλώντας στο Future of Everything Festival της Wall Street Journal, ο Arvind Krishna, Διευθύνων Σύμβουλος της IBM, είπε ότι σχεδόν Το 80% της εργασίας σε ένα έργο AI αφορά τη συλλογή, τον καθαρισμό και την προετοιμασία δεδομένων.' Και ήταν επίσης της άποψης ότι οι επιχειρήσεις εγκαταλείπουν τα εγχειρήματά τους AI επειδή δεν μπορούν να συμβαδίσουν με το κόστος, την εργασία και τον χρόνο που απαιτείται για τη συλλογή πολύτιμων δεδομένων εκπαίδευσης.
Προσδιορισμός των δεδομένων το μέγεθος του δείγματος βοηθά στο σχεδιασμό της λύσης. Βοηθά επίσης να εκτιμηθεί με ακρίβεια το κόστος, ο χρόνος και οι δεξιότητες που απαιτούνται για το έργο.
Εάν χρησιμοποιούνται ανακριβή ή αναξιόπιστα σύνολα δεδομένων για την εκπαίδευση μοντέλων ML, η εφαρμογή που προκύπτει δεν θα παρέχει καλές προβλέψεις.
Πόσα δεδομένα είναι αρκετά;
Εξαρτάται.
Ο όγκος των απαιτούμενων δεδομένων εξαρτάται από διάφορους παράγοντες, ορισμένοι από τους οποίους είναι:
- Η πολυπλοκότητα του Έργο μηχανικής μάθησης αναλαμβάνετε
- Η πολυπλοκότητα του έργου και προϋπολογισμός καθορίστε επίσης τη μέθοδο εκπαίδευσης που χρησιμοποιείτε.
- Οι ανάγκες επισήμανσης και σχολιασμού του συγκεκριμένου έργου.
- Δυναμική και ποικιλομορφία των συνόλων δεδομένων που απαιτούνται για την ακριβή εκπαίδευση ενός έργου που βασίζεται σε AI.
- Οι ανάγκες ποιότητας δεδομένων του έργου.
Κάνοντας επιμορφωμένες εικασίες
Δεν υπάρχει μαγικός αριθμός σχετικά με τον ελάχιστο απαιτούμενο όγκο δεδομένων, αλλά υπάρχουν μερικοί εμπειρικοί κανόνες που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για να φτάσετε σε έναν ορθολογικό αριθμό.
Ο κανόνας του 10
Ως κανόνας, για να αναπτυχθεί ένα αποτελεσματικό μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης, ο αριθμός των απαιτούμενων συνόλων δεδομένων εκπαίδευσης θα πρέπει να είναι δέκα φορές μεγαλύτερος από κάθε παράμετρο μοντέλου, που ονομάζεται επίσης βαθμός ελευθερίας. Οι κανόνες «10» φορές στοχεύουν στον περιορισμό της μεταβλητότητας και στην αύξηση της ποικιλομορφίας των δεδομένων. Ως εκ τούτου, αυτός ο εμπειρικός κανόνας μπορεί να σας βοηθήσει να ξεκινήσετε το έργο σας δίνοντάς σας μια βασική ιδέα για την απαιτούμενη ποσότητα συνόλων δεδομένων.
Βαθιά μάθηση
Οι μέθοδοι βαθιάς μάθησης βοηθούν στην ανάπτυξη μοντέλων υψηλής ποιότητας εάν παρέχονται περισσότερα δεδομένα στο σύστημα. Είναι γενικά αποδεκτό ότι η ύπαρξη 5000 ετικετών εικόνων ανά κατηγορία θα πρέπει να είναι αρκετή για τη δημιουργία ενός αλγόριθμου βαθιάς μάθησης που μπορεί να λειτουργήσει στο ίδιο επίπεδο με τους ανθρώπους. Για την ανάπτυξη εξαιρετικά πολύπλοκων μοντέλων, απαιτούνται τουλάχιστον 10 εκατομμύρια στοιχεία με ετικέτα.
Computer Vision
Εάν χρησιμοποιείτε τη βαθιά εκμάθηση για ταξινόμηση εικόνων, υπάρχει συναίνεση ότι ένα σύνολο δεδομένων 1000 εικόνων με ετικέτα για κάθε τάξη είναι ένας δίκαιος αριθμός.
Καμπύλες εκμάθησης
Οι καμπύλες μάθησης χρησιμοποιούνται για την επίδειξη της απόδοσης του αλγορίθμου μηχανικής μάθησης έναντι της ποσότητας δεδομένων. Έχοντας την ικανότητα του μοντέλου στον άξονα Υ και το σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης στον άξονα Χ, είναι δυνατό να κατανοήσουμε πώς το μέγεθος των δεδομένων επηρεάζει το αποτέλεσμα του έργου.
Τα μειονεκτήματα της ύπαρξης πολύ λίγων δεδομένων
Ίσως πιστεύετε ότι είναι μάλλον προφανές ότι ένα έργο χρειάζεται μεγάλες ποσότητες δεδομένων, αλλά μερικές φορές, ακόμη και μεγάλες επιχειρήσεις με πρόσβαση σε δομημένα δεδομένα αποτυγχάνουν να το προμηθευτούν. Η εκπαίδευση σε περιορισμένες ή περιορισμένες ποσότητες δεδομένων μπορεί να σταματήσει το μοντέλα μηχανικής μάθησης από την επίτευξη του πλήρους δυναμικού τους και να αυξήσουν τον κίνδυνο παροχής λανθασμένων προβλέψεων.
Αν και δεν υπάρχει χρυσός κανόνας και συνήθως γίνεται πρόχειρη γενίκευση για να προβλεφθούν οι ανάγκες σε δεδομένα εκπαίδευσης, είναι πάντα καλύτερο να έχουμε μεγάλα σύνολα δεδομένων παρά να υποφέρουμε από περιορισμούς. Ο περιορισμός δεδομένων από τον οποίο υποφέρει το μοντέλο σας θα ήταν οι περιορισμοί του έργου σας.
Τι να κάνετε εάν χρειάζεστε περισσότερα σύνολα δεδομένων
Αν και όλοι θέλουν να έχουν πρόσβαση σε μεγάλα σύνολα δεδομένων, είναι πιο εύκολο να το πεις παρά να το κάνεις. Η απόκτηση πρόσβασης σε μεγάλες ποσότητες συνόλων δεδομένων ποιότητας και ποικιλομορφίας είναι απαραίτητη για την επιτυχία του έργου. Εδώ σας παρέχουμε στρατηγικά βήματα για να κάνουμε τη συλλογή δεδομένων πολύ πιο εύκολη.
Ανοίξτε το σύνολο δεδομένων
Τα ανοιχτά σύνολα δεδομένων συνήθως θεωρούνται «καλή πηγή» δωρεάν δεδομένων. Αν και αυτό μπορεί να ισχύει, τα ανοιχτά σύνολα δεδομένων δεν είναι αυτό που χρειάζεται το έργο στις περισσότερες περιπτώσεις. Υπάρχουν πολλά μέρη από τα οποία μπορείτε να προμηθευτείτε δεδομένα, όπως κυβερνητικές πηγές, πύλες δεδομένων ανοιχτής ΕΕ, εξερευνητές δεδομένων Google Public και πολλά άλλα. Ωστόσο, υπάρχουν πολλά μειονεκτήματα στη χρήση ανοιχτών συνόλων δεδομένων για πολύπλοκα έργα.
Όταν χρησιμοποιείτε τέτοια σύνολα δεδομένων, κινδυνεύετε εκπαίδευση και δοκιμές το μοντέλο σας σε λανθασμένα ή ελλιπή δεδομένα. Οι μέθοδοι συλλογής δεδομένων δεν είναι γενικά γνωστές, γεγονός που θα μπορούσε να επηρεάσει το αποτέλεσμα του έργου. Το απόρρητο, η συναίνεση και η κλοπή ταυτότητας είναι σημαντικά μειονεκτήματα της χρήσης ανοιχτών πηγών δεδομένων.
Αυξημένο σύνολο δεδομένων
Όταν έχετε κάποια ποσότητα δεδομένων εκπαίδευσης αλλά όχι αρκετά για να καλύψετε όλες τις απαιτήσεις του έργου σας, πρέπει να εφαρμόσετε τεχνικές αύξησης δεδομένων. Το διαθέσιμο σύνολο δεδομένων επαναπροσδιορίζεται για να καλύψει τις ανάγκες του μοντέλου.
Τα δείγματα δεδομένων θα υποστούν διάφορους μετασχηματισμούς που κάνουν το σύνολο δεδομένων πλούσιο, ποικίλο και δυναμικό. Ένα απλό παράδειγμα αύξησης δεδομένων μπορεί να δει κανείς όταν ασχολείται με εικόνες. Μια εικόνα μπορεί να επαυξηθεί με πολλούς τρόπους – μπορεί να κοπεί, να αλλάξει μέγεθος, να αντικατοπτριστεί, να μετατραπεί σε διάφορες γωνίες και να αλλάξουν οι ρυθμίσεις χρώματος.
Συνθετικά δεδομένα
Όταν δεν υπάρχουν επαρκή δεδομένα, μπορούμε να απευθυνθούμε σε γεννήτριες συνθετικών δεδομένων. Τα συνθετικά δεδομένα είναι χρήσιμα όσον αφορά τη μεταφορά μάθησης, καθώς το μοντέλο μπορεί πρώτα να εκπαιδευτεί σε συνθετικά δεδομένα και αργότερα σε δεδομένα του πραγματικού κόσμου. Για παράδειγμα, ένα αυτοοδηγούμενο όχημα που βασίζεται σε τεχνητή νοημοσύνη μπορεί πρώτα να εκπαιδευτεί να αναγνωρίζει και να αναλύει αντικείμενα μέσα όραση υπολογιστή βιντεοπαιχνίδια.
Τα συνθετικά δεδομένα είναι ωφέλιμα όταν υπάρχει έλλειψη πραγματικής ζωής δεδομένα για εκπαίδευση και δοκιμάστε το εκπαιδευμένα μοντέλα. Επιπλέον, χρησιμοποιείται επίσης όταν ασχολείται με το απόρρητο και την ευαισθησία δεδομένων.
Προσαρμοσμένη συλλογή δεδομένων
Η προσαρμοσμένη συλλογή δεδομένων είναι ίσως ιδανική για τη δημιουργία συνόλων δεδομένων όταν άλλες φόρμες δεν επιφέρουν τα απαιτούμενα αποτελέσματα. Σύνολα δεδομένων υψηλής ποιότητας μπορούν να δημιουργηθούν χρησιμοποιώντας εργαλεία απόξεσης ιστού, αισθητήρες, κάμερες και άλλα εργαλεία. Όταν χρειάζεστε ειδικά προσαρμοσμένα σύνολα δεδομένων που βελτιώνουν την απόδοση των μοντέλων σας, η αγορά προσαρμοσμένων συνόλων δεδομένων μπορεί να είναι η σωστή κίνηση. Αρκετοί πάροχοι υπηρεσιών τρίτων προσφέρουν την τεχνογνωσία τους.
Για την ανάπτυξη λύσεων τεχνητής νοημοσύνης υψηλής απόδοσης, τα μοντέλα πρέπει να εκπαιδεύονται σε αξιόπιστα σύνολα δεδομένων καλής ποιότητας. Ωστόσο, δεν είναι εύκολο να αποκτήσετε πλούσια και λεπτομερή σύνολα δεδομένων που επηρεάζουν θετικά τα αποτελέσματα. Αλλά όταν συνεργάζεστε με αξιόπιστους παρόχους δεδομένων, μπορείτε να δημιουργήσετε ένα ισχυρό μοντέλο AI με ισχυρή βάση δεδομένων.
Έχετε ένα υπέροχο έργο στο μυαλό σας, αλλά περιμένετε προσαρμοσμένα σετ δεδομένων για να εκπαιδεύσετε τα μοντέλα σας ή αγωνίζεστε να έχετε το σωστό αποτέλεσμα από το έργο σας; Προσφέρουμε εκτεταμένα σύνολα δεδομένων κατάρτισης για μια ποικιλία αναγκών έργου. Αξιοποιήστε τις δυνατότητες του Σάιπ μιλώντας σε έναν δικό μας οι επιστήμονες δεδομένων σήμερα και κατανοώντας πώς έχουμε παραδώσει υψηλής απόδοσης, ποιοτικά σύνολα δεδομένων για πελάτες στο παρελθόν.
