一個 AI 項目需要多少訓練數據？

數據太少的缺點 

您可能認為一個項目需要大量數據是相當明顯的，但有時，即使是能夠訪問結構化數據的大型企業也無法獲得這些數據。 對有限或狹窄數據量的訓練可以阻止 機器學習模型 發揮其全部潛力並增加提供錯誤預測的風險。

雖然沒有黃金法則，並且通常會進行粗略的概括來預測訓練數據的需求，但擁有大型數據集總比受到限制要好。 您的模型遭受的數據限制將是您項目的限制。  

如果您需要更多數據集怎麼辦

儘管每個人都想訪問大型數據集，但說起來容易做起來難。 獲得大量質量和多樣性的數據集對於項目的成功至關重要。 在這裡，我們為您提供戰略步驟，使數據收集變得更加容易。

打開數據集 

開放數據集通常被認為是免費數據的“良好來源”。 雖然這可能是真的，但在大多數情況下，項目並不需要開放數據集。 可以從許多地方獲取數據，例如政府來源、歐盟開放數據門戶、谷歌公共數據瀏覽器等。 但是，將開放數據集用於復雜項目有許多缺點。

當您使用此類數據集時，您將面臨風險 培訓和測試 您的模型基於不正確或缺失的數據。 數據收集方法通常是未知的，這可能會影響項目的結果。 隱私、同意和身份盜用是使用開放數據源的重大缺陷。

增強數據集 

當你有一些 訓練數據量 但不足以滿足您的所有項目要求，您需要應用數據增強技術。 可用的數據集被重新利用以滿足模型的需求。

數據樣本將經歷各種轉換，使數據集變得豐富、多樣和動態。 在處理圖像時可以看到一個簡單的數據增強示例。 可以通過多種方式增強圖像 - 可以剪切、調整大小、鏡像、轉換為各種角度，並且可以更改顏色設置。

綜合數據

當數據不足時，我們可以求助於合成數據生成器。 合成數據在遷移學習方面派上用場，因為該模型可以首先在合成數據上進行訓練，然後在現實世界數據集上進行訓練。 例如，可以首先訓練基於 AI 的自動駕駛車輛識別和分析物體 計算機視覺 視頻遊戲。

當缺乏現實生活時，合成數據是有益的 訓練數據 並測試你的 訓練有素的模型. 此外，它還用於處理隱私和數據敏感性。

自定義數據收集 

當其他形式沒有帶來所需的結果時，自定義數據收集可能是生成數據集的理想選擇。 可以使用網絡抓取工具、傳感器、相機和其他工俱生成高質量的數據集。 當您需要定制數據集來提高模型性能時，採購自定義數據集可能是正確的選擇。 一些第三方服務提供商提供他們的專業知識。

為了開發高性能的人工智能解決方案，模型需要在質量可靠的數據集上進行訓練。 然而，要獲得對結果產生積極影響的豐富而詳細的數據集並不容易。 但是，當您與可靠的數據提供商合作時，您可以構建具有強大數據基礎的強大 AI 模型。

您是否有一個偉大的項目，但正在等待定制的數據集來訓練您的模型或努力從您的項目中獲得正確的結果？ 我們為各種項目需求提供廣泛的培訓數據集。 發揮潛力 夏普 通過與我們的一位交談 數據科學家 今天並了解我們過去如何為客戶提供高性能、高質量的數據集。