每個人都知道並理解不斷發展的人工智能市場的巨大範圍。 這就是為什麼當今的企業都渴望在 AI 中開發應用程序並從中獲益。 然而，大多數人並不了解 AI 模型背後的技術。 它需要創建複雜的算法，使用數千個經過訓練的數據集來構建成功的 AI 應用程序。
使用正確的人工智能訓練數據來構建人工智能應用程序的需求仍然被低估。 企業主通常認為開發人工智能訓練數據是一項輕鬆的工作。 不幸的是，為任何人工智能模型找到相關的人工智能訓練數據都是具有挑戰性的，並且需要時間。 一般來說，獲取和評估正確的人工智能訓練數據的過程涉及 4 個步驟：
定義數據
它通常定義您希望輸入到 AI 應用程序或模型中的數據類型。
清理數據
這是刪除不必要數據並得出是否需要更多數據的結論的過程？
積累數據
這是您為 AI 應用程序手動或以編程方式收集的實際數據。
標記數據
最後，對收集到的數據進行標記，以便在訓練階段準確地提供給 AI 模型。
AI 訓練數據對於製作準確且成功的 AI 應用程序至關重要。 如果沒有正確質量的訓練數據，開發的人工智能程序將導致錯誤和不准確的結果，最終導致模型失敗。 因此，避免為您的程序使用質量差的數據是必要的，因為它可能會導致
- 更高的維護需求和成本。
- 訓練有素的 AI 模型產生不准確、緩慢或不相關的結果。
- 你的產品信譽不好。
- 財政資源浪費較高。
評估訓練數據時要考慮的因素
使用不良數據訓練 AI 模型當然不是一個好主意。 但是，問題是如何評估壞的和正確的 AI 訓練數據。 各種因素可以幫助您識別 AI 應用程序的正確和錯誤數據。 以下是其中一些因素：
數據質量和準確性
最重要的是，您將用於訓練模型的數據質量應該給予最高重視。 使用不良數據來訓練算法會導致數據級聯（開發管道中的不合格效果）和結果不准確。 因此，始終使用可以識別為- 收集、存儲和負責任地使用數據。
- 產生準確結果的數據。
- 類似應用程序的可重用數據。
- 經驗和不言自明的數據。
數據代表
眾所周知，數據集永遠不可能是絕對的。 然而，我們必須著眼於開發能夠毫不費力地預測並提供精確結果的多樣化人工智能數據。 例如，如果建立一個人工智能模型來識別人臉，就應該為它提供大量不同的數據，以提供準確的結果。 數據必須代表用戶提供給它的所有分類。
數據的多樣性和平衡
您的數據集必須在輸入數據量方面保持適當的平衡。 提供給該程序的數據必須多樣化，並且從不同的地理位置收集，包括講不同語言和方言的男性和女性，他們屬於不同的社區、收入水平等。不添加多樣化的數據通常會導致訓練集過度擬合或欠擬合.這意味著人工智能模型要么變得過於具體，要么在提供新數據時無法正常運行。 因此，請始終確保與您的團隊就程序進行概念性討論和示例，以獲得所需的結果。
與手頭任務的相關性
最後，要獲得良好的訓練數據，請確保數據與您的 AI 程序相關。 您只需要收集與手頭任務直接或間接相關的數據。 收集應用程序相關性低的不必要數據可能會導致應用程序效率低下。
最重要的是，您將用於訓練模型的數據質量應該給予最高重視。 使用不良數據來訓練算法會導致數據級聯（開發管道中的不合格效果）和結果不准確。 因此，始終使用可以識別為
您的數據集必須在輸入數據量方面保持適當的平衡。 提供給該程序的數據必須多樣化，並且從不同的地理位置收集，包括講不同語言和方言的男性和女性，他們屬於不同的社區、收入水平等。不添加多樣化的數據通常會導致訓練集過度擬合或欠擬合.
最後，要獲得良好的訓練數據，請確保數據與您的 AI 程序相關。 您只需要收集與手頭任務直接或間接相關的數據。 收集應用程序相關性低的不必要數據可能會導致應用程序效率低下。
[另請閱讀： 什麼是機器學習中的訓練數據]
評估訓練數據的方法
要為您的 AI 程序選擇正確的數據，您必須評估正確的 AI 訓練數據。 這可以通過
- 以更高的準確性識別高質量數據：
要識別優質數據，您必須確保提供的內容與應用程序上下文相關。 此外，您需要弄清楚收集的數據是否冗餘且有效。 數據可以通過各種標準質量測試，如Cronbach's alpha測試、gold set方法等，可以為您提供質量好的數據。 - 利用工具評估數據代表和多樣性
如上所述，數據的多樣性是在數據模型中實現所需準確性的關鍵。 有一些工具可以生成詳細的投影並在多維級別跟踪數據結果。 這有助於您確定您的 AI 模型是否可以區分不同的數據集並提供正確的輸出。 - 評估訓練數據的相關性
訓練數據必須只包含為您的 AI 模型提供有意義信息的屬性。 為確保選擇正確的數據，請創建您的 AI 模型應該理解的基本屬性列表。 讓這些數據集熟悉模型，並將這些特定數據集添加到您的數據庫中。
如何為您的 AI 模型選擇合適的訓練數據？
很明顯，在訓練您的 AI 模型時，數據至高無上。 我們在博客的前面討論瞭如何為您的程序找到合適的 AI 訓練數據。 讓我們來看看它們：
- 數據定義： 第一步是定義程序所需的數據類型。 它隔離了所有其他數據選項，並將您引導到一個方向。
- 數據積累： 接下來是收集您正在尋找的數據，並從中製作與您的需求相關的多個數據集。
- 數據清理： 然後徹底清理數據，這涉及檢查重複項、移除異常值、修復結構錯誤以及檢查缺失數據間隙等做法。
- 數據標籤： 最後，對您的 AI 模型有用的數據被正確標記。 標記可降低誤解的風險，並為 AI 訓練模型提供更高的準確性。
除了這些做法之外，在處理有限或有偏見的訓練數據時，您還必須考慮一些注意事項。 有偏見的數據是人工智能基於錯誤的假設生成的輸出。 數據增強和數據標記等方法對減少偏見非常有幫助。 這些技術用於通過添加對現有數據稍作修改的副本並提高數據集的多樣性來規範數據。
[另請閱讀： 人工智能項目所需的最佳訓練數據量是多少?]
結論
人工智能訓練數據是人工智能應用成功的最重要方面。 這就是為什麼在開發人工智能程序時必須給予它最大的重要性和意義。 擁有正確的人工智能訓練數據可以確保您的程序可以接受許多不同的輸入，並且仍然生成正確的結果。 聯繫我們的 Shaip 團隊，了解 AI 訓練數據並為您的程序創建高質量的 AI 數據。
