Toimiva tekoälymalli on rakennettu vankkaille, luotettaville ja dynaamisille tietojoukoille. Ilman rikasta ja yksityiskohtaista Tekoälyn harjoittelutiedot käsillä ei todellakaan ole mahdollista rakentaa arvokasta ja menestyvää tekoälyratkaisua. Tiedämme, että projektin monimutkaisuus sanelee ja määrittää vaaditun datan laadun. Emme kuitenkaan ole täysin varmoja siitä, kuinka paljon harjoitustietoa tarvitsemme mukautetun mallin rakentamiseen.
Ei ole yksiselitteistä vastausta siihen, mikä on oikea määrä koulutustiedot koneoppimista varten tarvitaan. Sen sijaan, että käyttäisimme pallomaista hahmoa, uskomme, että monet menetelmät voivat antaa sinulle tarkan käsityksen tarvitsemasi tiedon koosta. Mutta sitä ennen on ymmärrettävä, miksi harjoitustiedot ovat tärkeitä tekoälyprojektisi onnistumiselle.
Koulutustietojen merkitys
Puhuessaan Wall Street Journalin Future of Everything -festivaaleilla IBM:n toimitusjohtaja Arvind Krishna sanoi, että lähes 80 % työstä tekoälyprojektissa on tiedon keräämisestä, puhdistamisesta ja valmistelusta. Hän oli myös sitä mieltä, että yritykset luopuvat tekoälyhankkeistaan, koska ne eivät pysty pysymään kustannuksissa, työssä ja ajan tasalla arvokkaan koulutusdatan keräämisessä.
Tietojen määrittäminen otoskoko auttaa ratkaisun suunnittelussa. Se auttaa myös arvioimaan tarkasti projektin kustannukset, ajan ja taidot.
Jos ML-mallien kouluttamiseen käytetään epätarkkoja tai epäluotettavia tietojoukkoja, tuloksena oleva sovellus ei anna hyviä ennusteita.
Kuinka paljon dataa on tarpeeksi?
Se riippuu.
Tarvittavan tiedon määrä riippuu useista tekijöistä, joista osa on:
- Monimutkaisuus Koneoppimisprojekti olet sitoutumassa
- Projektin monimutkaisuus ja talousarvio määritä myös käyttämäsi koulutusmenetelmä.
- Tietyn projektin merkintä- ja huomautustarpeet.
- Dynamiikka ja tietojoukkojen monimuotoisuus vaaditaan tekoälypohjaisen projektin tarkkaan kouluttamiseen.
- Projektin tiedon laatuvaatimukset.
Koulutettujen arvausten tekeminen
Vähimmäismäärään vaadittavalle tiedolle ei ole taikalukua, mutta on olemassa muutamia nyrkkisääntöjä, joiden avulla voit päätyä järkevään lukuun.
Sääntö 10
Kuten nyrkkisääntöTehokkaan tekoälymallin kehittämiseksi vaadittavien opetustietojoukkojen määrän tulisi olla kymmenen kertaa suurempi kuin kunkin mallin parametrin, jota kutsutaan myös vapausasteiksi. 10-kertaisten sääntöjen tarkoituksena on rajoittaa vaihtelua ja lisätä tietojen monimuotoisuutta. Sellaisenaan tämä nyrkkisääntö voi auttaa sinua saamaan projektisi alkuun antamalla sinulle peruskäsityksen tarvittavasta tietojoukkojen määrästä.
Deep Learning
Syväoppimismenetelmät auttavat kehittämään korkealaatuisia malleja, jos järjestelmään toimitetaan enemmän dataa. On yleisesti hyväksyttyä, että 5000 merkittyä kuvaa luokkaa kohden pitäisi riittää sellaisen syväoppimisalgoritmin luomiseen, joka voi toimia samalla tavalla kuin ihmiset. Poikkeuksellisen monimutkaisten mallien kehittämiseen tarvitaan vähintään 10 miljoonaa merkittyä tuotetta.
Tietokoneen visio
Jos käytät syväoppimista kuvien luokittelussa, vallitsee yksimielisyys siitä, että 1000 merkittyä kuvaa jokaiselle luokalle sisältävä tietojoukko on kohtuullinen määrä.
Oppimiskäyrät
Oppimiskäyriä käytetään osoittamaan koneoppimisalgoritmin suorituskykyä datamäärän suhteen. Y-akselilla mallitaidon ja X-akselilla harjoitusaineiston avulla voidaan ymmärtää, miten datan koko vaikuttaa projektin lopputulokseen.
Liian vähäisen datan haitat
Saatat ajatella, että on melko ilmeistä, että projekti tarvitsee suuria määriä dataa, mutta joskus jopa suuret yritykset, joilla on pääsy strukturoituun dataan, eivät pysty hankkimaan sitä. Harjoittelu rajoitetuilla tai kapeilla tietomäärillä voi pysäyttää koneoppimismallit saavuttamasta täyttä potentiaaliaan ja lisäävät väärien ennusteiden antamisen riskiä.
Vaikka kultaista sääntöä ei ole ja karkea yleistys tehdään yleensä koulutusdatatarpeiden ennakoimiseksi, on aina parempi olla suuria tietojoukkoja kuin kärsiä rajoituksista. Tietojen rajoitus, josta mallisi kärsii, olisi projektisi rajoituksia.
Mitä tehdä, jos tarvitset lisää tietojoukkoja
Vaikka kaikki haluavat päästä käsiksi suuriin tietokokonaisuuksiin, se on helpommin sanottu kuin tehty. Suurien laadukkaiden ja monimuotoisten tietokokonaisuuksien käyttö on välttämätöntä projektin onnistumisen kannalta. Täällä tarjoamme sinulle strategisia vaiheita tietojen keräämisen helpottamiseksi.
Avaa tietojoukko
Avoimia tietojoukkoja pidetään yleensä "hyvänä lähteenä" ilmaiselle datalle. Vaikka tämä saattaa olla totta, avoimet tietojoukot eivät useimmissa tapauksissa ole sitä, mitä projekti tarvitsee. Tietoa voi hankkia monista paikoista, kuten viranomaislähteistä, EU:n avoimen datan portaaleista, Google Public Data Explorerista ja muusta. Avointen tietojoukkojen käyttämisessä monimutkaisiin projekteihin liittyy kuitenkin monia haittoja.
Kun käytät tällaisia tietojoukkoja, sinulla on riski koulutusta ja testausta mallisi virheellisten tai puuttuvien tietojen perusteella. Tiedonkeruutapoja ei yleensä tunneta, mikä saattaa vaikuttaa projektin lopputulokseen. Yksityisyys, suostumus ja identiteettivarkaudet ovat merkittäviä haittoja avoimien tietolähteiden käytössä.
Lisätty tietojoukko
Kun sinulla on harjoitustietojen määrä mutta ei riitä täyttämään kaikkia projektisi vaatimuksia, sinun on sovellettava tietojen lisäystekniikoita. Käytettävissä oleva tietojoukko on suunniteltu uudelleen vastaamaan mallin tarpeita.
Datanäytteet käyvät läpi erilaisia muunnoksia, jotka tekevät tietojoukosta rikkaan, monipuolisen ja dynaamisen. Yksinkertainen esimerkki tietojen lisäämisestä voidaan nähdä kuvien käsittelyssä. Kuvaa voidaan täydentää monella tapaa – sitä voidaan leikata, muuttaa kokoa, peilata, kääntää eri kulmiin ja muuttaa väriasetuksia.
Synteettiset tiedot
Jos dataa ei ole riittävästi, voimme kääntyä synteettisten tiedongeneraattoreiden puoleen. Synteettinen data on hyödyllinen siirtooppimisen kannalta, sillä mallia voidaan ensin harjoitella synteettisellä tiedolla ja myöhemmin reaalimaailman tietojoukolla. Esimerkiksi tekoälypohjainen itseajava ajoneuvo voidaan ensin kouluttaa tunnistamaan ja analysoimaan sisällä olevia esineitä tietokoneen visio Videopelit.
Synteettiset tiedot ovat hyödyllisiä, kun tosielämästä puuttuu tiedot koulutettaviksi ja testaa omasi koulutetut mallit. Lisäksi sitä käytetään myös käsiteltäessä yksityisyyttä ja tietojen herkkyyttä.
Mukautettu tiedonkeruu
Mukautettu tiedonkeruu on ehkä ihanteellinen tietojoukkojen luomiseen, kun muut lomakkeet eivät tuota vaadittuja tuloksia. Laadukkaita tietojoukkoja voidaan luoda käyttämällä web-kaappaustyökaluja, antureita, kameroita ja muita työkaluja. Kun tarvitset räätälöityjä tietojoukkoja, jotka parantavat malliesi suorituskykyä, räätälöityjen tietojoukkojen hankkiminen saattaa olla oikea askel. Useat kolmannen osapuolen palveluntarjoajat tarjoavat asiantuntemustaan.
Tehokkaiden tekoälyratkaisujen kehittämiseksi mallit on koulutettava laadukkaisiin luotettaviin tietokokonaisuuksiin. Ei ole kuitenkaan helppoa saada käsiinsä monipuolisia ja yksityiskohtaisia tietojoukkoja, jotka vaikuttavat positiivisesti tuloksiin. Mutta kun teet yhteistyötä luotettavien tiedontarjoajien kanssa, voit rakentaa tehokkaan tekoälymallin vahvalla tietopohjalla.
Onko sinulla mielessäsi hieno projekti, mutta odotatko räätälöityjä tietojoukkoja mallien kouluttamiseksi tai kamppailet saadaksesi oikean lopputuloksen projektistasi? Tarjoamme laajat koulutustietojoukot erilaisiin projektitarpeisiin. Hyödynnä potentiaalia Shaip puhumalla jollekin meistä tietojen tutkijat tänään ja ymmärrämme, kuinka olemme aiemmin toimittaneet tehokkaita, laadukkaita tietojoukkoja asiakkaillemme.
