Dữ liệu đào tạo AI

Khối lượng dữ liệu đào tạo tối ưu bạn cần cho một dự án AI là bao nhiêu?

Một mô hình AI đang hoạt động được xây dựng dựa trên các tập dữ liệu vững chắc, đáng tin cậy và năng động. Không có phong phú và chi tiết Dữ liệu đào tạo AI trong khi đó, chắc chắn không thể xây dựng một giải pháp AI có giá trị và thành công. Chúng tôi biết rằng độ phức tạp của dự án quyết định và quyết định chất lượng dữ liệu cần thiết. Nhưng chúng tôi không chắc chắn chính xác chúng tôi cần bao nhiêu dữ liệu đào tạo để xây dựng mô hình tùy chỉnh.

Không có câu trả lời đơn giản cho số lượng phù hợp dữ liệu đào tạo cho máy học là cần thiết. Thay vì làm việc với một số liệu về quả bóng, chúng tôi tin rằng một loạt các phương pháp có thể cung cấp cho bạn ý tưởng chính xác về kích thước dữ liệu mà bạn có thể yêu cầu. Nhưng trước đó, hãy hiểu tại sao dữ liệu đào tạo lại quan trọng đối với sự thành công của dự án AI của bạn.

Tầm quan trọng của dữ liệu đào tạo 

Phát biểu tại Lễ hội Tương lai của Mọi thứ trên The Wall Street Journal, Arvind Krishna, Giám đốc điều hành IBM, nói rằng gần như 80% công việc trong một Dự án AI là về thu thập, làm sạch và chuẩn bị dữ liệu. ' Và ông cũng có quan điểm rằng các doanh nghiệp từ bỏ các dự án AI của họ vì họ không thể theo kịp chi phí, công việc và thời gian cần thiết để thu thập dữ liệu đào tạo có giá trị.

Xác định dữ liệu cỡ mẫu giúp thiết kế giải pháp. Nó cũng giúp ước tính chính xác chi phí, thời gian và các kỹ năng cần thiết cho dự án.

Nếu bộ dữ liệu không chính xác hoặc không đáng tin cậy được sử dụng để đào tạo các mô hình ML, ứng dụng kết quả sẽ không cung cấp các dự đoán tốt.

Bao nhiêu dữ liệu là đủ? 

Nó phụ thuộc.

Số lượng dữ liệu cần thiết phụ thuộc vào một số yếu tố, một số yếu tố trong số đó là:

  • Sự phức tạp của Dự án máy học bạn đang đảm nhận
  • Sự phức tạp của dự án và ngân sách cũng xác định phương pháp đào tạo bạn đang sử dụng. 
  • Các nhu cầu ghi nhãn và chú thích của dự án cụ thể. 
  • Động lực học và sự đa dạng của bộ dữ liệu cần thiết để đào tạo một dự án dựa trên AI một cách chính xác.
  • Các nhu cầu về chất lượng dữ liệu của dự án.

Đưa ra các phán đoán có giáo dục

Estimating training data requirement

Không có con số kỳ diệu nào liên quan đến lượng dữ liệu tối thiểu cần thiết, nhưng có một số quy tắc ngón tay cái mà bạn có thể sử dụng để đi đến một số hữu tỉ. 

Quy tắc 10

Là một quy tắc của ngón tay cái, để phát triển một mô hình AI hiệu quả, số lượng tập dữ liệu đào tạo cần phải nhiều hơn mười lần so với mỗi tham số mô hình, còn được gọi là bậc tự do. Quy tắc '10 lần' nhằm mục đích hạn chế sự thay đổi và tăng tính đa dạng của dữ liệu. Do đó, quy tắc chung này có thể giúp bạn bắt đầu dự án của mình bằng cách cung cấp cho bạn ý tưởng cơ bản về số lượng bộ dữ liệu cần thiết.  

Học kĩ càng 

Phương pháp học sâu giúp phát triển các mô hình chất lượng cao nếu nhiều dữ liệu được cung cấp cho hệ thống. Người ta thường chấp nhận rằng có 5000 hình ảnh được gắn nhãn cho mỗi danh mục là đủ để tạo ra một thuật toán học sâu có thể hoạt động ngang bằng với con người. Để phát triển các mô hình đặc biệt phức tạp, cần có ít nhất 10 triệu mặt hàng được dán nhãn. 

Tầm nhìn máy tính

Nếu bạn đang sử dụng học sâu để phân loại hình ảnh, có sự đồng thuận rằng tập dữ liệu gồm 1000 hình ảnh được gắn nhãn cho mỗi lớp là một con số hợp lý. 

Học đường cong

Đường cong học tập được sử dụng để chứng minh hiệu suất của thuật toán học máy dựa trên số lượng dữ liệu. Bằng cách có kỹ năng mô hình trên trục Y và tập dữ liệu đào tạo trên trục X, có thể hiểu được kích thước của dữ liệu ảnh hưởng như thế nào đến kết quả của dự án.

Hãy thảo luận về yêu cầu Dữ liệu đào tạo AI của bạn ngay hôm nay.

Nhược điểm của việc có quá ít dữ liệu 

Bạn có thể nghĩ rằng rõ ràng là một dự án cần một lượng lớn dữ liệu, nhưng đôi khi, ngay cả những doanh nghiệp lớn có quyền truy cập vào dữ liệu có cấu trúc cũng không thể mua được. Đào tạo về số lượng dữ liệu hạn chế hoặc hẹp có thể ngăn mô hình học máy từ việc đạt được đầy đủ tiềm năng của chúng và tăng nguy cơ cung cấp các dự đoán sai.

Mặc dù không có quy tắc vàng và khái quát hóa thô thường được thực hiện để thấy trước nhu cầu dữ liệu đào tạo, nhưng việc có bộ dữ liệu lớn luôn tốt hơn là bị các hạn chế. Hạn chế dữ liệu mà mô hình của bạn gặp phải sẽ là những hạn chế của dự án của bạn.  

Phải làm gì nếu bạn cần thêm bộ dữ liệu

Techniques/sources of data collection

Mặc dù ai cũng muốn có quyền truy cập vào bộ dữ liệu lớn, nhưng nói thì dễ hơn làm. Có được quyền truy cập vào số lượng lớn các bộ dữ liệu chất lượng và đa dạng là điều cần thiết cho sự thành công của dự án. Tại đây, chúng tôi cung cấp cho bạn các bước chiến lược để giúp việc thu thập dữ liệu dễ dàng hơn nhiều.

Mở tập dữ liệu 

Tập dữ liệu mở thường được coi là 'nguồn tốt' của dữ liệu miễn phí. Mặc dù điều này có thể đúng, nhưng bộ dữ liệu mở không phải là thứ mà dự án cần trong hầu hết các trường hợp. Có nhiều nơi có thể mua sắm dữ liệu, chẳng hạn như nguồn chính phủ, cổng dữ liệu Mở của Liên minh Châu Âu, trình khám phá dữ liệu Công khai của Google, v.v. Tuy nhiên, có nhiều nhược điểm của việc sử dụng bộ dữ liệu mở cho các dự án phức tạp.

Khi bạn sử dụng các bộ dữ liệu như vậy, bạn có nguy cơ đào tạo và kiểm tra mô hình của bạn trên dữ liệu không chính xác hoặc bị thiếu. Các phương pháp thu thập dữ liệu thường không được biết đến, điều này có thể ảnh hưởng đến kết quả của dự án. Quyền riêng tư, sự đồng ý và đánh cắp danh tính là những hạn chế đáng kể của việc sử dụng các nguồn dữ liệu mở.

Tập dữ liệu tăng cường 

Khi bạn có một số lượng dữ liệu đào tạo nhưng không đủ để đáp ứng tất cả các yêu cầu dự án của bạn, bạn cần phải áp dụng các kỹ thuật tăng dữ liệu. Tập dữ liệu có sẵn được định vị lại để đáp ứng nhu cầu của mô hình.

Các mẫu dữ liệu sẽ trải qua nhiều phép biến đổi khác nhau để làm cho tập dữ liệu trở nên phong phú, đa dạng và năng động. Có thể thấy một ví dụ đơn giản về tăng dữ liệu khi xử lý hình ảnh. Một hình ảnh có thể được tăng cường theo nhiều cách - nó có thể được cắt, thay đổi kích thước, phản chiếu, chuyển thành nhiều góc độ khác nhau và có thể thay đổi cài đặt màu sắc.

Dữ liệu tổng hợp

Khi không có đủ dữ liệu, chúng ta có thể chuyển sang trình tạo dữ liệu tổng hợp. Dữ liệu tổng hợp có ích về mặt học chuyển giao, vì mô hình có thể được đào tạo trước tiên trên dữ liệu tổng hợp và sau đó là tập dữ liệu thế giới thực. Ví dụ: trước tiên, một chiếc xe tự lái dựa trên AI có thể được đào tạo để nhận dạng và phân tích các đối tượng trong thị giác máy tính trò chơi video.

Dữ liệu tổng hợp có lợi khi thiếu dữ liệu thực dữ liệu để đào tạo và kiểm tra người mẫu được đào tạo. Hơn nữa, nó cũng được sử dụng khi giải quyết vấn đề quyền riêng tư và độ nhạy của dữ liệu.

Thu thập dữ liệu tùy chỉnh 

Thu thập dữ liệu tùy chỉnh có lẽ là lý tưởng để tạo tập dữ liệu khi các biểu mẫu khác không mang lại kết quả cần thiết. Bộ dữ liệu chất lượng cao có thể được tạo bằng cách sử dụng các công cụ quét web, cảm biến, máy ảnh và các công cụ khác. Khi bạn cần các bộ dữ liệu được chỉnh sửa phù hợp để nâng cao hiệu suất của các mô hình của mình, việc mua sắm các bộ dữ liệu tùy chỉnh có thể là một bước đi đúng đắn. Một số nhà cung cấp dịch vụ bên thứ ba cung cấp kiến ​​thức chuyên môn của họ.

Để phát triển các giải pháp AI hiệu suất cao, các mô hình cần được đào tạo về bộ dữ liệu đáng tin cậy chất lượng tốt. Tuy nhiên, không dễ để có được các bộ dữ liệu phong phú và chi tiết có tác động tích cực đến kết quả. Nhưng khi hợp tác với các nhà cung cấp dữ liệu đáng tin cậy, bạn có thể xây dựng một mô hình AI mạnh mẽ với nền tảng dữ liệu vững chắc.

Bạn có một dự án tuyệt vời trong đầu nhưng đang chờ các bộ dữ liệu thay đổi để đào tạo các mô hình của bạn hoặc đang đấu tranh để có được kết quả phù hợp từ dự án của bạn? Chúng tôi cung cấp bộ dữ liệu đào tạo phong phú cho nhiều nhu cầu khác nhau của dự án. Tận dụng tiềm năng của Shaip bằng cách nói chuyện với một trong những nhà khoa học dữ liệu ngày nay và hiểu cách chúng tôi đã cung cấp bộ dữ liệu chất lượng, hiệu suất cao cho khách hàng trong quá khứ.

Xã hội Chia sẻ