什麼是機器學習中的訓練數據：
定義、優勢、挑戰、示例和數據集
2023 年終極買家指南
簡介
在人工智能和機器學習的世界裡，數據訓練是不可避免的。 這是使機器學習模塊準確、高效且功能齊全的過程。 在這篇文章中，我們將詳細探討什麼是 AI 訓練數據、訓練數據質量、數據收集和許可等。
據估計，成年人平均根據過去的學習對生活和日常生活做出決定。 反過來，這些來自由情況和人塑造的生活經歷。 從字面意義上講，情況、實例和人只不過是輸入我們思想的數據。 隨著我們以經驗的形式積累多年的數據，人類的思維往往會做出無縫的決策。
這說明了什麼？ 這些數據在學習中是不可避免的。
類似於孩子需要一個稱為字母表的標籤來理解字母 A、B、C、D，機器也需要理解它接收的數據。
就是這樣 人工智能（AI） 培訓就是一切。 機器與尚未從將要教的東西中學習的孩子沒有什麼不同。 機器不知道區分貓和狗或公共汽車和汽車，因為它們還沒有體驗過這些物品，也沒有被教過它們的樣子。
因此，對於製造自動駕駛汽車的人來說，需要添加的主要功能是系統能夠了解汽車可能遇到的所有日常元素，以便車輛能夠識別它們並做出適當的駕駛決策。 這是哪裡 人工智能訓練數據 發揮作用。
今天，人工智能模塊以推薦引擎、導航、自動化等形式為我們提供了許多便利。 所有這一切都是由於 AI 數據訓練而發生的，這些訓練用於在構建算法時對其進行訓練。
AI 訓練數據是構建的一個基本過程 機器學習 和人工智能算法。 如果您正在開發基於這些技術概念的應用程序，您需要訓練您的系統以理解數據元素以進行優化處理。 如果沒有訓練，您的 AI 模型將效率低下、存在缺陷並且可能毫無意義。
據估計，數據科學家花費超過 他們的時間的80％ 在數據準備和豐富中以訓練 ML 模型。
因此，對於那些希望從風險投資家那裡獲得資金的人、從事雄心勃勃項目的個體創業者以及剛剛開始使用高級 AI 的技術愛好者，我們編寫了本指南來幫助回答有關以下方面的最重要問題您的 AI 訓練數據。
在這裡，我們將探討什麼是 AI 訓練數據，為什麼在您的過程中不可避免，您實際需要的數據量和質量等等。
什麼是人工智能訓練數據？
AI 訓練數據是經過精心策劃和清理的信息，這些信息會被輸入系統以進行訓練。 這個過程會成就或破壞 AI 模型的成功。 它可以幫助理解圖像中並非所有四足動物都是狗，或者它可以幫助模型區分憤怒的叫喊和歡樂的笑聲。 這是構建人工智能模塊的第一階段，這些模塊需要用勺子餵食數據來教機器基礎知識，並使它們能夠在輸入更多數據時進行學習。 這再次為一個高效的模塊讓路，該模塊可以為最終用戶提供精確的結果。
將 AI 訓練數據過程視為音樂家的練習課程，他們練習得越多，他們在歌曲或音階上的表現就越好。 這裡唯一的區別是，機器還必須首先了解樂器是什麼。 與充分利用在舞台上練習的無數時間的音樂家類似，人工智能模型在部署時為消費者提供了最佳體驗。
為什麼需要 AI 訓練數據？
為什麼模型開發需要人工智能訓練數據的最簡單答案是，如果沒有它，機器甚至不知道首先要理解什麼。 就像接受過特定工作培訓的個人一樣，機器需要一個信息庫來服務於特定目的並提供相應的結果。
讓我們再次考慮自動駕駛汽車的例子。 自動駕駛汽車中數 TB 的數據來自多個傳感器、計算機視覺設備、雷達、激光雷達等。 如果汽車的中央處理系統不知道如何處理它，那麼所有這些海量數據將毫無意義。
例如，該 計算機視覺 汽車的一個單元可能會噴出大量有關道路元素的數據，例如行人、動物、坑洼等。 如果機器學習模塊沒有經過訓練來識別它們，車輛就不會知道它們是障礙，如果遇到可能會導致事故。 這就是為什麼必須對模塊進行培訓，了解道路中的每個元素是什麼以及每個元素需要如何不同的駕駛決策。
雖然這只是為了視覺元素，但汽車也應該能夠理解人類的指令 自然語言處理（NLP） 和 音頻或語音收集 並作出相應回應。 例如，如果駕駛員命令車載信息娛樂系統尋找附近的加油站，它應該能夠理解需求並給出適當的結果。 然而，為此，它應該能夠理解短語中的每個單詞，將它們連接起來並能夠理解問題。
雖然您可能會懷疑 AI 訓練數據的過程是否僅僅因為它被部署用於自動駕駛汽車等重度用例而復雜，但事實是，即使 Netflix 推薦的下一部電影也會通過相同的過程為您提供個性化建議。 默認情況下，任何與 AI 相關聯的應用程序、平台或實體都由 AI 訓練數據提供支持。
我需要什麼類型的數據？
為了有效地訓練機器學習模型，需要 4 種主要類型的數據，即圖像、視頻、音頻/語音或文本。 所需數據的類型取決於多種因素，例如手頭的用例、要訓練的模型的複雜性、使用的訓練方法以及所需輸入數據的多樣性。
多少數據是足夠的？
他們說學習沒有止境，這句話在人工智能訓練數據范圍內是理想的。 數據越多，結果越好。 然而，如此含糊的回應並不足以說服任何希望推出人工智能應用程序的人。 但現實情況是，對於訓練其 AI 數據集所需的確切數據量，並沒有一般的經驗法則、公式、指數或衡量標準。
機器學習專家會滑稽地透露，必須構建一個單獨的算法或模塊來推斷項目所需的數據量。 這也是可悲的現實。
現在，對 AI 訓練所需的數據量設置上限是有原因的。 這是因為訓練過程本身涉及的複雜性。 一個 AI 模塊由多層相互連接和重疊的片段組成，這些片段會影響和補充彼此的過程。
例如，假設您正在開發一個簡單的應用程序來識別椰子樹。 從外觀上看，這聽起來很簡單，對吧？ 然而，從人工智能的角度來看，它要復雜得多。
一開始，機器是空的。 它首先不知道什麼是樹，更不用說高大的、特定地區的、熱帶水果樹了。 為此，需要對模型進行訓練，了解樹是什麼，如何區分可能出現在框架中的其他高大細長物體，如路燈或電線桿，然後繼續教它椰子樹的細微差別。 一旦機器學習模塊了解了椰子樹是什麼，人們就可以安全地假設它知道如何識別椰子樹。
但只有當你輸入一張榕樹的圖像時，你才會意識到系統錯誤地將榕樹識別為椰子樹。 對於一個系統，任何高大的樹葉都是椰子樹。 為了消除這種情況，系統現在需要了解每一棵不是椰子樹的樹，以便準確識別。 如果這是一個只有一個結果的簡單單向應用程序的過程，我們只能想像為醫療保健、金融等開發的應用程序所涉及的複雜性。
除此之外，還有什麼會影響所需的數據量 培訓包括以下方面：
- 訓練方法，其中數據類型的差異（結構化 和非結構化）影響對大量數據的需求
- 數據標籤 或註釋技術
- 數據輸入系統的方式
- 容錯商數，簡單地表示 在您的利基或領域中可以忽略的錯誤
訓練量的真實示例
儘管訓練模塊所需的數據量取決於 關於你的項目和我們之前討論的其他因素，一點點 靈感或參考將有助於對數據有一個廣泛的了解 要求。
以下是使用的數據集數量的真實示例 用於不同公司和企業的 AI 培訓目的。
- 面部識別 – 超過 450,000 張面部圖像的樣本量
- 圖片標註 – 超過 185,000 張圖像的樣本大小 近 650,000 個帶註釋的對象
- 臉書情緒分析 – 樣本量超過 9,000 評論和 62,000 個帖子
- 聊天機器人培訓 – 超過 200,000 個問題的樣本量 超過 2 萬個答案
- 翻譯應用 – 超過 300,000 個音頻或語音的樣本量 非母語人士的收藏
如果我沒有足夠的數據怎麼辦？
在 AI 和 ML 的世界中，數據訓練是不可避免的。 正確地說，學習新事物是無止境的，當我們談論 AI 訓練數據范圍時，這也是正確的。 數據越多，結果越好。 但是，在某些情況下，您嘗試解決的用例屬於小眾類別，而採購正確的數據集本身就是一個挑戰。 因此，在這種情況下，如果您沒有足夠的數據，ML 模型的預測可能不准確或有偏差。 有數據增強和數據標記等方法可以幫助您克服缺點，但結果可能仍然不准確或不可靠。
您如何提高數據質量？
數據的質量與輸出的質量成正比。 這就是為什麼高度準確的模型需要高質量的數據集進行訓練。 但是，有一個問題。 對於依賴於精確度和準確度的概念，質量的概念通常相當模糊。
高質量的數據聽起來強大而可信，但它實際上意味著什麼？
首先什麼是質量？
好吧，就像我們輸入系統的數據一樣，質量也有很多相關的因素和參數。 如果您聯繫 AI 專家或機器學習資深人士，他們可能會分享任何高質量數據的排列——
- 校服 – 來自一個特定來源的數據或來自多個來源的數據集中的一致性
- 全面 – 涵蓋您的系統打算處理的所有可能場景的數據
- 一貫 – 每個字節的數據本質上都是相似的
- 相應 – 您獲取和提供的數據與您的要求和預期結果相似，並且
- 雜項 – 您擁有所有類型數據的組合，例如音頻、視頻、圖像、文本等
現在我們了解了數據質量中的質量意味著什麼，讓我們快速看看我們可以確保質量的不同方法 數據收集 和一代。
1. 注意結構化和非結構化數據。 前者很容易被機器理解，因為它們有註釋的元素和元數據。 然而，後者仍然是原始的，沒有系統可以利用的有價值的信息。 這就是數據註釋的用武之地。
2. 消除偏見是確保數據質量的另一種方法，因為系統會消除系統中的任何偏見並提供客觀結果。 偏見只會扭曲你的結果，讓它變得徒勞。
3. 廣泛清理數據，因為這將始終提高輸出的質量。 任何數據科學家都會告訴你，他們工作的主要部分是清理數據。 當您清理數據時，您正在刪除重複項、噪聲、缺失值、結構錯誤等。
什麼影響訓練數據質量？
有三個主要因素可以幫助您預測 AI/ML 模型所需的質量水平。 三個關鍵因素是可以成就或破壞您的 AI 項目的人員、流程和平台。
平台： 需要一個完整的人在環專有平台來獲取、轉錄和註釋不同的數據集，以成功部署最苛刻的 AI 和 ML 計劃。 該平台還負責管理工人，並最大限度地提高質量和吞吐量
人物： 要讓 AI 思考得更聰明，需要一些業內最聰明的人才。 為了擴大規模，您需要全世界數以千計的這些專業人員來轉錄、標記和註釋所有數據類型。
過程： 提供一致、完整和準確的黃金標準數據是一項複雜的工作。 但這是您始終需要交付的東西，以遵守最高質量標準以及嚴格且經過驗證的質量控制和檢查點。
您從哪裡獲取 AI 訓練數據？
與我們之前的部分不同，我們在這裡有一個非常精確的洞察力。 對於那些希望獲得數據源的人
或者如果你在做視頻採集、圖片採集、文字採集等等，這裡有三個
您可以從中獲取數據的主要途徑。
讓我們分別探討它們。
免費資源
免費資源是大量數據的非自願存儲庫的途徑。 數據只是免費地躺在表面上。 一些免費資源包括 –
- Google 數據集，250 年發布了超過 2020 億組數據
- Reddit、Quora 等論壇是資源豐富的數據來源。 此外，這些論壇中的數據科學和人工智能社區也可以幫助您處理特定的數據集。
- Kaggle 是另一個免費資源，您可以在其中找到除免費數據集之外的機器學習資源。
- 我們還列出了免費的開放數據集，以幫助您開始訓練您的 AI 模型
雖然這些途徑是免費的，但您最終會花費時間和精力。 來自免費來源的數據無處不在，您必須投入數小時的工作來採購、清理和定制數據以滿足您的需求。
要記住的其他重要提示之一是，一些來自免費來源的數據也不能用於商業目的。 這個需要 數據許可.
數據蒐集
顧名思義，數據抓取是使用適當的工具從多個來源挖掘數據的過程。 從網站、公共門戶、個人資料、期刊、文檔等，工具可以抓取您需要的數據並將它們無縫地導入到您的數據庫中。
雖然這聽起來像是一個理想的解決方案，但數據抓取僅在涉及個人使用時才是合法的。 如果您是一家懷著商業野心想要抓取數據的公司，那麼這將變得棘手甚至非法。 這就是為什麼您需要一個法律團隊來調查網站、合規性和條件，然後才能抓取所需的數據。
外部供應商
就人工智能訓練數據的數據收集而言，將數據集外包或聯繫外部供應商是最理想的選擇。 他們負責為您的需求尋找數據集，而您可以專注於構建模塊。 這具體是因為以下原因——
- 您不必花費數小時尋找數據途徑
- 沒有涉及數據清理和分類方面的努力
- 您可以獲得高質量的數據集，這些數據集可以精確地檢查我們前一段時間討論過的所有因素
- 您可以獲得適合您需求的數據集
- 您可能需要項目所需的數據量等等
- 最重要的是，他們還確保其數據收集和數據本身符合當地監管準則。
根據您的運營規模，唯一可以證明是缺點的因素是外包涉及費用。 再次，什麼不涉及費用。
Shaip 已經是數據收集服務的領導者，並擁有自己的醫療保健數據和語音/音頻數據集存儲庫，可以為您雄心勃勃的 AI 項目授權。
開放數據集——使用還是不使用？
開放數據集是可用於機器學習項目的公開可用數據集。 無論您需要音頻、視頻、圖像還是基於文本的數據集，都有適用於所有形式和類別的數據的開放數據集。
例如，亞馬遜產品評論數據集擁有 142 年至 1996 年超過 2014 億條用戶評論。對於圖像，您擁有 Google Open Images 等優秀資源，您可以從超過 9 萬張圖片中獲取數據集。 谷歌還有一個名為 Machine Perception 的機翼，可提供近 2 萬個時長為 XNUMX 秒的音頻剪輯。
儘管這些資源（和其他資源）可用，但經常被忽視的重要因素是它們的使用條件。 它們肯定是公開的，但在違規和合理使用之間只有一線之隔。 每種資源都有其自身的條件，如果您正在探索這些選項，我們建議您謹慎行事。 這是因為以更喜歡免費途徑為藉口，您最終可能會招致訴訟和相關費用。
AI 訓練數據的真實成本
只有你花在採購數據或內部生成數據的錢不是你應該考慮的。 我們必須考慮線性元素，例如開發人工智能係統所花費的時間和精力，以及 成本 從交易的角度來看。 無法恭維對方。
花在採購和註釋數據上的時間
地理、市場人口統計和細分市場中的競爭等因素阻礙了相關數據集的可用性。 手動搜索數據所花費的時間在訓練您的 AI 系統上是浪費時間。 一旦您設法獲取數據來源，您將花費時間對數據進行註釋，從而進一步延遲訓練，以便您的機器可以了解它正在輸入的內容。
收集和註釋數據的代價
在採購 AI 數據時需要計算間接費用（內部數據收集器、註釋器、維護設備、技術基礎設施、SaaS 工具訂閱、專有應用程序的開發）
壞數據的代價
糟糕的數據可能會降低公司團隊的士氣、競爭優勢以及其他未被注意的有形後果。 我們將不良數據定義為任何不干淨、原始、不相關、過時、不准確或充滿拼寫錯誤的數據集。 不良數據可能會通過引入偏差並以扭曲的結果破壞您的算法，從而破壞您的 AI 模型。
管理費用
涉及組織或企業管理、有形和無形資產的所有成本構成管理費用，這些費用通常是最昂貴的。
數據採購之後的下一步是什麼？
一旦您掌握了數據集，下一步就是對其進行註釋或標記。 在完成所有復雜的任務之後，您擁有的是乾淨的原始數據。 機器仍然無法理解您擁有的數據，因為它沒有註釋。 這是真正挑戰的剩餘部分開始的地方。
就像我們提到的，機器需要一種它可以理解的格式的數據。 這正是數據註釋所做的。 它獲取原始數據並添加標籤和標籤層，以幫助模塊準確理解數據中的每個元素。
例如，在文本中，數據標記將告訴 AI 系統語法句法、詞性、介詞、標點、情感、情感和機器理解中涉及的其他參數。 這就是聊天機器人如何更好地理解人類對話的方式，並且只有當他們這樣做時，他們才能通過他們的反應更好地模仿人類互動。
儘管聽起來不可避免，但它也非常耗時和乏味。 無論您的業務規模或目標如何，註釋數據所花費的時間都是巨大的。
這主要是因為如果您沒有數據註釋專家，您現有的員工需要在他們的日常安排中投入時間來註釋數據。 因此，您需要召集您的團隊成員並將其分配為附加任務。 延遲越多，訓練 AI 模型所需的時間就越長。
雖然有免費的數據註釋工具，但這並不能消除這個過程非常耗時的事實。
這就是像 Shaip 這樣的數據註釋供應商的用武之地。他們帶來了一個專門的數據註釋專家團隊，專注於您的項目。 他們根據您的需要和要求以您想要的方式為您提供解決方案。 此外，您可以為他們設定一個時間表，並要求在該特定時間表內完成工作。
主要好處之一是，您的內部團隊成員可以繼續專注於對您的運營和項目更重要的事情，而專家則為您完成註釋和標記數據的工作。
通過外包，可以確保最佳質量、最短時間和最大精度。
結束語
這就是 AI 訓練數據的全部內容。 從了解什麼是訓練數據到探索數據標註外包的免費資源和好處，我們都討論了。 再一次，協議和政策在這個範圍內仍然不穩定，我們始終建議您聯繫像我們這樣的 AI 培訓數據專家來滿足您的需求。
從採購、去標識化到數據註釋，我們將幫助您滿足您的所有需求，因此您只能致力於構建您的平台。 我們了解數據來源和標記所涉及的複雜性。 這就是為什麼我們重申您可以將困難的任務交給我們並利用我們的解決方案這一事實。
立即聯繫我們，了解您的所有數據註釋需求。
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常見問題
如果您想創建智能係統，您需要提供清潔、精选和可操作的信息，以促進監督學習。 標記信息稱為 AI 訓練數據，包括市場元數據、ML 算法以及任何有助於決策的信息。
每台由人工智能驅動的機器的能力都受到其歷史地位的限制。 這意味著機器只能在之前使用可比較的數據集進行過訓練的情況下預測所需的結果。 訓練數據有助於監督訓練，其數量與 AI 模型的效率和準確性成正比。
需要不同的訓練數據集來訓練特定的機器學習算法，以幫助 AI 驅動的設置在考慮上下文的情況下做出重要決策。 例如，如果您計劃向機器添加計算機視覺功能，則需要使用帶註釋的圖像和更多市場數據集來訓練模型。 同樣，對於 NLP 能力，大量的語音收集作為訓練數據。
訓練一個稱職的 AI 模型所需的訓練數據量沒有上限。 數據量越大，模型識別和分離元素、文本和上下文的能力就越好。
儘管有大量可用數據，但並非每個塊都適合訓練模型。 為了讓算法發揮最佳效果，您需要全面、一致和相關的數據集，這些數據集是統一提取的，但仍然足夠多樣化以涵蓋廣泛的場景。 無論您打算使用什麼數據，最好對其進行清理和註釋以改進學習。
如果你有一個特定的 AI 模型，但訓練數據不夠，你必須首先刪除異常值，配對遷移和迭代學習設置，限制功能，並讓設置開源讓用戶繼續添加數據逐步、及時地訓練機器。 您甚至可以遵循有關數據增強和遷移學習的方法來充分利用受限制的數據集。
開放數據集始終可用於收集訓練數據。 但是，如果您尋求更好地訓練模型的排他性，您可以依靠外部供應商、Reddit、Kaggle 等免費資源，甚至數據抓取來有選擇地從配置文件、門戶和文檔中挖掘見解。 無論採用哪種方法，都需要在使用前對獲取的數據進行格式化、縮減和清理。