AI Trainingsdaten

Wéi vill ass den optimalen Volume vun Trainingsdaten Dir braucht fir en AI Projet?

En funktionnéierenden AI Modell ass op zolidd, zouverléisseg an dynamesch Datesätz gebaut. Ouni räich an detailléiert AI Trainingsdaten op der Hand, et ass sécher net méiglech eng wäertvoll an erfollegräich AI Léisung ze bauen. Mir wëssen datt d'Komplexitéit vum Projet diktéiert a bestëmmt déi erfuerderlech Qualitéit vun den Daten. Awer mir sinn net genau sécher wéi vill Trainingsdaten mir brauchen fir de personaliséierte Modell ze bauen.

Et gëtt keng einfach Äntwert op wat de richtege Betrag ass Trainingsdaten fir Maschinnléieren gebraucht gëtt. Amplaz mat enger Ballpark Figur ze schaffen, gleewe mir datt eng ganz Rëtsch Methoden Iech eng korrekt Iddi vun der Dategréisst ginn déi Dir braucht. Awer ier dat, loosst eis verstoen firwat Trainingsdaten entscheedend sinn fir den Erfolleg vun Ärem AI Projet.

D'Bedeitung vun Trainingsdaten 

Apropos um Wall Street Journal's Future of Everything Festival, Arvind Krishna, CEO IBM, sot datt bal bal 80% vun der Aarbecht an engem AI Projet geet et drëms Daten ze sammelen, ze botzen an ze preparéieren.' An hien war och der Meenung datt d'Geschäfter hir AI Ventures opginn well se net mat de Käschten, der Aarbecht an der Zäit déi néideg sinn fir wäertvoll Trainingsdaten ze sammelen.

Bestëmmung vun den Donnéeën Prouf Gréisst hëlleft beim Design vun der Léisung. Et hëlleft och d'Käschte, d'Zäit an d'Fäegkeeten, déi fir de Projet néideg sinn, präzis ze schätzen.

Wann ongenau oder onzouverlässeg Datesätz benotzt gi fir ML Modeller ze trainéieren, gëtt déi resultéierend Applikatioun keng gutt Prognosen.

Wéi vill Daten ass genuch? 

Et hänkt dovun of.

D'Quantitéit un Donnéeën erfuerderlech hänkt vu verschiddene Faktoren of, vun deenen e puer sinn:

  • D'Komplexitéit vun der Maschinn Léieren Projet Dir maacht
  • De Projet Komplexitéit an Budget bestëmmt och d'Formatiounsmethod déi Dir benotzt. 
  • D'Etikettéierung an d'Annotatiounsbedürfnisser vum spezifesche Projet. 
  • Dynamik an Diversitéit vun Datesätz erfuerderlech fir en AI-baséiert Projet korrekt ze trainéieren.
  • D'Datequalitéit Bedierfnesser vum Projet.

Maachen Educated Guesses

Estimatioun vun Trainingsdatenbedarf

Et gëtt keng magesch Zuel betreffend de Mindestbetrag un Daten erfuerderlech, awer et ginn e puer Daumregelen déi Dir benotze kënnt fir op eng rational Zuel ze kommen. 

D'Regel vum 10

Wéi een Fauschtregel, fir en effizienten AI Modell z'entwéckelen, d'Zuel vun den Trainingsdaten, déi néideg sinn, sollt zéng Mol méi sinn wéi all Modellparameter, och Fräiheetsgraden genannt. D''10' Mol Regelen zielen d'Verännerlechkeet ze limitéieren an d'Diversitéit vun den Donnéeën ze erhéijen. Als esou kann dës Fauschtregel Iech hëllefen Äre Projet unzefänken andeems Dir Iech eng Basis Iddi iwwer déi erfuerderlech Quantitéit vun Datesätz gëtt.  

Deep Learning 

Déif Léiermethoden hëllefen qualitativ héichwäerteg Modeller z'entwéckelen wa méi Daten dem System geliwwert ginn. Et gëtt allgemeng akzeptéiert datt 5000 markéiert Biller pro Kategorie genuch solle sinn fir en Deep-Learning-Algorithmus ze kreéieren deen op Par mat de Mënschen funktionéiere kann. Fir aussergewéinlech komplex Modeller z'entwéckelen, sinn op d'mannst e Minimum vun 10 Millioune Labelartikelen erfuerderlech. 

Computer Visioun

Wann Dir déif Léieren fir Bildklassifikatioun benotzt, gëtt et e Konsens datt en Dataset vun 1000 markéierte Biller fir all Klass eng fair Zuel ass. 

Léierkurven

Léierkurven gi benotzt fir d'Maschinn Léieren Algorithmus Leeschtung géint Datenquantitéit ze demonstréieren. Andeems Dir d'Modellfäegkeet op der Y-Achs an den Trainingsdates op der X-Achs hutt, ass et méiglech ze verstoen wéi d'Gréisst vun den Daten d'Resultat vum Projet beaflosst.

Loosst eis Är AI Trainingsdatenfuerderung haut diskutéieren.

D'Nodeeler fir ze wéineg Daten ze hunn 

Dir mengt vläicht datt et éischter offensichtlech ass datt e Projet grouss Quantitéiten un Donnéeën brauch, awer heiansdo, souguer grouss Geschäfter mat Zougang zu strukturéierten Donnéeën versoen se ze kafen. Training op limitéiert oder schmuel Daten Quantitéiten kann ophalen der Maschinn léieren Modeller vun hirem vollen Potenzial z'erreechen an de Risiko fir falsch Prognosen ze bidden.

Och wann et keng gëllen Regel gëtt a rau Generaliséierung normalerweis gemaach gëtt fir Trainingsdatenbedürfnisser virauszesoen, ass et ëmmer besser grouss Datesätz ze hunn wéi ënner Aschränkungen ze leiden. D'Datebegrenzung, un där Äre Modell leid, wieren d'Aschränkungen vun Ärem Projet.  

Wat maache wann Dir méi Datesets braucht

Techniken / Quelle vun Daten Kollektioun

Och wann jidderee wëll Zougang zu groussen Datesätz hunn, ass et méi einfach gesot wéi gemaach. Zougang zu grousse Quantitéite vun Datesätz vu Qualitéit an Diversitéit ze kréien ass wesentlech fir den Erfolleg vum Projet. Hei bidden mir Iech strategesch Schrëtt fir d'Datesammlung vill méi einfach ze maachen.

Open Dataset 

Open Datesätz ginn normalerweis als 'gutt Quell' vu gratis Daten ugesinn. Och wann dëst richteg ka sinn, sinn oppe Datesätz net dat wat de Projet an de meeschte Fäll brauch. Et gi vill Plazen, vun deenen d'Date kënne kaaft ginn, sou wéi Regierungsquellen, EU Open Dateportaler, Google Public Date Explorer, a méi. Wéi och ëmmer, et gi vill Nodeeler fir oppe Datesätze fir komplex Projeten ze benotzen.

Wann Dir esou Datesätz benotzt, riskéiert Dir Training an Testen Äre Modell op falsch oder fehlend Donnéeën. D'Datesammlungsmethoden sinn allgemeng net bekannt, wat d'Resultat vum Projet kéint beaflossen. Privatsphär, Zoustëmmung, an Identitéitsklau si bedeitend Nodeeler vum Gebrauch vun oppenen Datequellen.

Augmentéiert Dateset 

Wann Dir e puer Betrag vun Trainingsdaten awer net genuch fir all Äre Projet Ufuerderunge ze treffen, Dir musst Datenvergréisserungstechniken uwenden. Déi verfügbar Dataset gëtt repurposéiert fir d'Bedierfnesser vum Modell z'erreechen.

D'Date Echantillon wäerte verschidden Transformatiounen ënnergoen, déi d'Dateset räich, variéiert an dynamesch maachen. En einfacht Beispill vun der Datevergréisserung kann gesi ginn wann Dir mat Biller handelt. E Bild kann op vill Manéiere vergréissert ginn - et kann geschnidden, geännert ginn, gespigelt ginn, a verschidde Winkelen ëmgewandelt ginn, a Faarfastellunge kënne geännert ginn.

Synthetesch Donnéeën

Wann et net genuch Daten ass, kënne mir op syntheteschen Dategeneratoren wenden. Synthetesch Donnéeën kommen praktesch a punkto Transfert Léieren, well de Modell fir d'éischt op syntheteschen Donnéeën trainéiert ka ginn a spéider op der realer Welt Dataset. Zum Beispill kann en AI-baséiert selbstfahrend Gefier als éischt trainéiert ginn fir Objeten ze erkennen an ze analyséieren Computer Visioun Video spillen.

Synthetesch Donnéeën si profitabel wann et e Manktem u richtege Liewen ass daten ze trainéieren an Test Är trainéiert Modeller. Ausserdeem gëtt et och benotzt wann Dir mat Privatsphär an Dateempfindlechkeet handelt.

Benotzerdefinéiert Data Collection 

Benotzerdefinéiert Datesammlung ass vläicht ideal fir Datesätz ze generéieren wann aner Formen net déi erfuerderlech Resultater bréngen. Héichqualitativ Datesätz kënne generéiert ginn mat Web Scraping Tools, Sensoren, Kameraen an aner Tools. Wann Dir personaliséiert Datesätz braucht, déi d'Performance vun Äre Modeller verbesseren, da kaafen personaliséiert Datesätze vläicht déi richteg Beweegung. Verschidden Drëtt-Partei Servicer Ubidder bidden hir Expertise.

Fir héich performant AI Léisungen z'entwéckelen, mussen d'Modeller op gutt Qualitéit zouverlässeg Datesets trainéiert ginn. Wéi och ëmmer, et ass net einfach räich an detailléiert Datesätz ze kréien, déi d'Resultater positiv beaflossen. Awer wann Dir mat zouverléissege Dateprovider zesummeschafft, kënnt Dir e mächtege AI Modell mat enger staarker Datebasis bauen.

Hutt Dir e super Projet am Kapp awer waart op personaliséiert Datesätz fir Är Modeller ze trainéieren oder kämpft fir dat richtegt Resultat vun Ärem Projet ze kréien? Mir bidden extensiv Trainingsdatesets fir eng Vielfalt vu Projetsbedierfnesser. Benefice d'Potenzial vun Saip andeems Dir mat engem vun eise schwätzt Daten Wëssenschaftler haut a verstoen wéi mir héich performant geliwwert hunn, Qualitéit Datesätz fir Clienten an der Vergaangenheet.

Sozial Share