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
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介紹
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？
很簡單——用來訓練機器學習模型的資料稱為訓練資料。訓練資料集的解剖涉及標記或註釋的屬性，這些屬性允許模型檢測模式並從中學習。附註釋的資料在資料訓練中至關重要，因為它使模型能夠在學習階段區分、比較和關聯機率。品質訓練資料涉及人工批准的資料集，其中資料經過嚴格的品質檢查以確保註釋精確且正確。註解越清晰，數據品質越高。
機器學習中如何使用訓練資料？
AI/ML 模型就像嬰兒。一切都需要從頭開始教導。與我們教導小學生認識人體各部分的方式類似，我們必須透過註釋來展示資料集的各個面向。只有透過這些信息，模型才能獲取人類定義的概念、名稱、功能和其他屬性。這對於監督和無監督學習模型都至關重要。隨著用例變得更加利基，重要性也會增加。
為什麼人工智慧訓練資料很重要？
人工智慧訓練資料的品質直接轉化為機器學習模型輸出的品質。這種相關性在醫療保健和汽車等直接危及人類生命的領域變得更加重要。此外，人工智慧訓練資料也會影響輸出的偏差商。
例如，僅使用一類樣本集（例如來自相同人口統計或人類角色的樣本集）訓練的模型，通常可能會導致機器假設不存在不同類型的機率。這會導致產出不公平，最終可能為公司帶來法律和聲譽後果。為了緩解這種情況，強烈建議採購高品質數據和培訓模型。
範例：自動駕駛汽車如何使用人工智慧訓練資料安全導航
自動駕駛汽車使用來自攝影機、雷達和光達等感測器的大量數據。如果汽車系統無法處理這些數據，那麼這些數據就毫無用處。例如，汽車需要識別行人、動物和坑洼，以避免發生事故。必須對其進行培訓以了解這些要素並做出安全駕駛決策。
此外，汽車應該使用自然語言處理（NLP）來理解語音命令。例如，如果被要求尋找附近的加油站，它應該準確地解釋和回應。
人工智慧訓練不僅對汽車至關重要，對任何人工智慧系統也至關重要，例如 Netflix 的推薦系統，它也依賴類似的資料處理來提供個人化建議。
使用高品質資料集訓練模型的好處
使用高品質資料集訓練模型具有許多優勢，例如：
- 提高模型在相關性、準確性和及時性方面的效能
- 減少培訓時間
- 最小化過度擬合並提高泛化能力
- 減少偏見
- 品牌建立影響力和正向市場情緒等的機會
AI訓練資料的挑戰
人工智慧訓練是一項複雜而龐大的事業，它本身也存在著一系列挑戰和瓶頸。首先，讓我們來看看一些最常見的障礙：
缺乏正確的數據
人工智慧模型無法根據任何可用數據進行訓練。輸入模型的資料集應與業務成果、願景、提示相關性、領域、主題專業知識等保持一致。
考慮到人工智慧訓練所需的資料量，尋找理想的資料可能很棘手。醫療保健和金融等行業的複雜性不斷增加，其中數據敏感性至關重要。
偏見
人類天生就有偏見，我們輸入模型的內容也是模型處理和交付的內容。結合缺乏高品質數據的情況，可以開發模型
偏見，導致不公平和偏見的結果。
過擬合
這可以與模型的自身免疫性疾病進行比較，模型本身的完美性成為解決提示中的意外和多樣性的瓶頸。此類情況可能會導致人工智慧產生幻覺，
當它不知道如何回應提示或問題時，它不會與訓練資料集保持一致。
道德和可解釋性
人工智慧訓練的其他併發症之一是可解釋性。我們也可以稱之為問責制，即我們不確定模型如何在合理性方面得出特定的回應。目前正在進行有關讓人工智慧決策更加透明的討論，未來我們將見證更多關於 XAI（可解釋人工智慧）的協議。
了解訓練資料和測試資料之間的差異
訓練和測試資料之間的差異與準備和檢查之間的區別相同。
| 方面 | 訓練數據 | 測試數據 |
|---|---|---|
| 目的 | 教模型學習預期概念 | 驗證模型的學習效果 |
| 角色 | 準備 | 檢查 |
| 評估 | 不用於績效評估 | 對於評估績效至關重要（及時性、相關性、準確性、偏差） |
| 優化 | 有助於模型訓練 | 確保模型最佳化並通知是否需要更多訓練數據 |
| 利害關係人決策 | 用於建構模型 | 用於根據模型得分決定進一步訓練或調整 |
使用案例
智能手機應用程序
由人工智慧驅動的手機應用程式已經變得很常見。當使用可靠的人工智慧訓練資料訓練模型時，應用程式可以更好地了解用戶偏好和行為、預測操作、解鎖手機、更好地回應語音命令等。
零售業
透過人工智慧，客戶的購物體驗以及與潛在客戶的互動得到了極大的優化。從購物車放棄的即時折扣到預測性銷售，可能性是無限的。
醫療保健
醫療保健可能是人工智慧和機器學習的最大受益者。從腫瘤學領域的伴隨研究、協助藥物發現和臨床試驗到檢測醫學影像中的異常，人工智慧模型可以被訓練來執行利基功能。
安全性
隨著網路攻擊的日益增多，人工智慧可以透過優化網路保護、異常檢測、應用程式安全、修復錯誤和安全漏洞的程式碼、自動化修補程式開發等來緩解複雜的攻擊。
財務
人工智慧透過先進的詐欺檢測方法、自動化索賠結算、使用聊天機器人執行 KYC 手續等幫助金融世界。 BFSI 公司也利用人工智慧，透過最佳的網路安全措施來強化其網路和系統。
銷售與市場營銷
了解用戶行為、高級受眾細分、線上聲譽管理以及社交媒體副本生成、社交媒體活動模擬和其他好處對於銷售和行銷專業人員來說很普遍。
訓練 ML 模型需要多少資料？
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？
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。
如何選擇合適的AI訓練資料公司以及Shaip如何幫助您？
選擇合適的 AI 訓練資料提供者是確保您的 AI 模型在市場上表現良好的關鍵方面。他們的角色、對您專案的理解和貢獻可能會改變您的業務。在這個過程中需要考慮的一些因素包括：
- 對要建構的人工智慧模型領域的理解
- 他們以前從事過的任何類似項目
- 他們會提供樣本培訓數據還是同意試點合作
- 他們如何大規模處理資料需求
- 他們的品質保證協議是什麼
- 他們是否願意敏捷運營
- 他們如何取得道德培訓資料集等
或者，您可以跳過這一切，直接與我們的 Shaip 聯繫。我們是優質、符合道德來源的人工智慧培訓數據的領先提供者之一。進入該行業多年，我們了解採購資料集所涉及的細微差別。我們的專職專案經理、品質保證專業人員團隊和人工智慧專家將確保為您的企業願景提供無縫、透明的協作。請立即與我們聯繫，進一步討論範圍。
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。
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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。