Vad är utbildningsdata i maskininlärning:
Definition, Fördelar, Utmaningar, Exempel & Dataset
Den ultimata köparguiden 2025
Beskrivning
I världen av artificiell intelligens och maskininlärning är dataträning oundviklig. Detta är processen som gör maskininlärningsmoduler exakta, effektiva och fullt fungerande. I det här inlägget utforskar vi i detalj vad AI -utbildningsdata är, utbildningsdatakvalitet, datainsamling och licensiering med mera.
Det uppskattas att i genomsnitt vuxen fattar beslut om livet och vardagliga saker baserat på tidigare lärande. Dessa kommer i sin tur från livserfarenheter formade av situationer och människor. I bokstavlig mening är situationer, instanser och människor inget annat än data som kommer in i våra sinnen. När vi samlar år av data i form av erfarenhet tenderar det mänskliga sinnet att fatta sömlösa beslut.
Vad förmedlar detta? Dessa data är oundvikliga vid inlärning.
I likhet med hur ett barn behöver en etikett som kallas ett alfabet för att förstå bokstäverna A, B, C, D behöver en maskin också förstå data som det tar emot.
Det är exakt vad Artificial Intelligence (AI) utbildning handlar om. En maskin är inte annorlunda än ett barn som ännu inte har lärt sig saker av vad de håller på att undervisas om. Maskinen vet inte att skilja mellan en katt och en hund eller en buss och en bil eftersom de ännu inte har upplevt dessa saker eller fått lära sig hur de ser ut.
Så för någon som bygger en självkörande bil är den primära funktionen som behöver läggas till systemets förmåga att förstå alla vardagliga element som bilen kan stöta på, så att fordonet kan identifiera dem och fatta lämpliga körbeslut. Det är här AI-träningsdata kommer in i bilden.
Idag erbjuder moduler för artificiell intelligens många bekvämligheter i form av rekommendationsmotorer, navigering, automatisering och mer. Allt detta händer på grund av AI -dataträning som användes för att träna algoritmerna medan de byggdes.
AI-träningsdata är en grundläggande process för att bygga maskininlärning och AI-algoritmer. Om du utvecklar en app som baseras på dessa tekniska koncept måste du träna dina system för att förstå dataelement för optimerad bearbetning. Utan utbildning blir din AI-modell ineffektiv, bristfällig och potentiellt meningslös.
Det beräknas att datavetenskapare spenderar mer än 80% av sin tid i Dataförberedelse och berikning för att träna ML -modeller.
Så för dig som vill få finansiering från riskkapitalister, soloprenörerna där ute som arbetar med ambitiösa projekt och teknikentusiaster som just har börjat med avancerad AI, har vi utvecklat den här guiden för att svara på de viktigaste frågorna angående dina AI -utbildningsdata.
Här kommer vi att utforska vad AI -utbildningsdata är, varför är det oundvikligt i din process, volymen och kvaliteten på data du faktiskt behöver och mer.
Vad är AI-träningsdata?
Det är enkelt – data som används för att träna en maskininlärningsmodell kallas träningsdata. Anatomin hos en träningsdatauppsättning involverar märkta eller kommenterade attribut, som gör att modeller kan upptäcka och lära av mönster. Kommenterad data är avgörande i dataträning eftersom det gör det möjligt för modeller att särskilja, jämföra och korrelera sannolikheter i inlärningsfasen. Kvalitetsutbildningsdata involverar mänskligt godkända datauppsättningar, där data har gått igenom rigorösa kvalitetskontroller för att säkerställa att anteckningar är exakta och korrekta. Ju tydligare anteckningen är, desto högre datakvalitet.
Hur används utbildningsdata i maskininlärning?
En AI/ML-modell är som ett spädbarn. Det måste läras ut allt från grunden. På samma sätt som vi lär ett grundskolebarn delar av en människokropp, måste vi lägga ut varje aspekt av en datauppsättning genom kommentarer. Det är bara genom denna information som en modell plockar upp begrepp, namn, funktioner och andra attribut som definieras av en människa. Detta är avgörande för både övervakade och oövervakade inlärningsmodeller. Kritiskiteten ökar när användningsfallet blir mer nischat.
Varför är AI-utbildningsdata viktiga?
Kvaliteten på AI-träningsdata översätts direkt till kvaliteten på utdata från maskininlärningsmodeller. Denna korrelation blir mer kritisk i sektorer som sjukvård och fordon, där människoliv står på spel. Dessutom påverkar AI-träningsdata också biaskvoten för utdata.
Till exempel, en modell som har tränats med bara en klass av provuppsättningar, säg från samma demografi eller mänskliga persona, kan det ofta leda till att maskinen antar att det inte finns några olika typer av sannolikheter. Detta ger upphov till orättvisa i produktionen, vilket så småningom kan få företagen juridiska och anseende konsekvenser. För att mildra detta rekommenderas starkt att köpa kvalitetsdata och utbildningsmodeller för detta.
Exempel: Hur självkörande bilar använder AI-träningsdata för att navigera säkert
Autonoma bilar använder enorma mängder data från sensorer som kameror, RADAR och LIDAR. Denna data är värdelös om bilens system inte kan behandla den. Till exempel måste bilen känna igen fotgängare, djur och gropar för att undvika olyckor. Den måste tränas för att förstå dessa element och fatta beslut om säkra körning.
Dessutom bör bilen förstå talade kommandon med hjälp av Natural Language Processing (NLP). Om till exempel ombeds att hitta närliggande bensinstationer, bör den tolka och svara korrekt.
AI-träning är avgörande inte bara för bilar utan för alla AI-system, som Netflix rekommendationer, som också förlitar sig på liknande databehandling för att erbjuda personliga förslag.
Fördelar med utbildningsmodeller med kvalitetsdataset
Träningsmodeller med högkvalitativa datamängder erbjuder många fördelar, såsom:
- Förbättrad prestanda hos modellen med avseende på relevans, noggrannhet och snabbhet
- Minskad träningstid
- Minimerad överanpassning och förbättrad generalisering
- Minskad partiskhet
- Möjlighet för varumärken att etablera sin närvaro och positiva marknadssentiment med mera
Utmaningar med AI Training Data
AI-träning är ett sofistikerat och massivt företag, som involverar sina egna utmaningar och flaskhalsar. Till att börja med, låt oss titta på några av de vanligaste hindren:
Brist på tillgång till rätt data
AI-modeller kan inte tränas på tillgängliga data. Datauppsättningen som matas in i en modell bör överensstämma med affärsresultat, vision, relevans för uppmaningar, domän, ämnesexpertis och mer.
Med tanke på volymen som krävs för AI-träning kan det vara svårt att hitta idealisk data. Komplexiteten ökar i sektorer som sjukvård och finans, där datakänslighet är nyckeln.
Bias
Människor är medfödda partiska och vad vi matar in i en modell är vad modellen bearbetar och levererar också. Genom att kombinera detta med bristen på kvalitetsdata kan modeller utvecklas
partiskhet, vilket leder till orättvisa och fördomsfulla resultat.
Övermontering
Detta kan jämföras med en modells autoimmuna sjukdom, där dess egen perfektion fungerar som en flaskhals för att tackla överraskningar och mångfald i uppmaningar. Sådana fall kan leda till AI-hallucinationer,
där den inte vet hur den ska svara på uppmaningar eller frågor anpassar den sig inte tillbaka till sina träningsdatauppsättningar.
Etik och förklaring
En av de andra komplikationerna med AI-träning är förklarande. Vi kan också referera till det som ansvarighet, där vi är osäkra på hur en modell kom fram till ett visst svar när det gäller rationalitet. Konversationer om att göra AI-beslutsfattandet mer transparent pågår för närvarande och framöver kommer vi att se fler protokoll om XAI (Explainable AI).
Förstå skillnaden mellan tränings- och testdata
Skillnaden mellan tränings- och testdata är densamma som skillnaden mellan förberedelse och examination.
| Aspect | Utbildningsdata | Testa data |
|---|---|---|
| Syfte | Lär en modell att lära sig avsedda begrepp | Validerar hur väl modellen har lärt sig |
| Roll | FÖRBEREDNING | Undersökning |
| Bedömning | Används inte för prestationsbedömning | Kritiskt för att bedöma prestanda (snabbhet, relevans, noggrannhet, bias) |
| Optimering | Hjälper till med modellträning | Säkerställer modelloptimering och informerar om mer träningsdata behövs |
| Beslutsfattande för intressenter | Används för att bygga modellen | Används för att besluta om vidareutbildning eller justeringar baserat på modellpoäng |
Use Cases
Smartphone-applikationer
Det har blivit vanligt att telefonappar drivs av AI. När en modell tränas med solid AI-träningsdata kan appar bättre förstå användarpreferenser och beteende, förutsäga åtgärder, låsa upp telefoner, svara bättre på röstkommandon och mer.
Detaljhandeln
Shoppingupplevelser för kunder och engagemang med leads är otroligt optimerade genom AI. Möjligheterna är obegränsade, från realtidsrabatter på övergivna vagnar till prediktiv försäljning.
Sjukvård
Sjukvården har nog mest nytta av AI och ML. Från medföljande forskning inom området onkologi och hjälp med läkemedelsupptäckt och kliniska prövningar till att upptäcka anomalier i medicinsk bildbehandling, kan AI-modeller tränas för att utföra nischfunktioner.
Säkerhet
Med den ökande ökningen av cyberattacker kan AI användas för att mildra sofistikerade attacker genom optimerat nätverksskydd, anomalidetektering, applikationssäkerhet, fixa koder med buggar och kryphål i säkerheten, automatisera patchutveckling och mer.
Finans
AI hjälper finansvärlden genom avancerade metoder för upptäckt av bedrägerier, automatisering av skadereglering, användning av chatbots för att genomföra KYC-formaliteter och mer. BFSI-företag utnyttjar också AI för att stärka sina nätverk och system genom optimala cybersäkerhetsåtgärder.
Försäljning och marknadsföring
Att förstå användarbeteende, avancerad målgruppssegmentering, rykteshantering online och generering av kopior för sociala medier, simuleringar av sociala medier och andra fördelar är vanliga för sälj- och marknadsföringsproffs.
Hur mycket data krävs för att träna ML-modeller?
De säger att det inte finns något slut på inlärning och den här frasen är idealisk i AI-utbildningens dataspektrum. Ju mer data, desto bättre blir resultaten. Men ett svar så vagt som detta räcker inte för att övertyga alla som vill starta en AI-driven app. Men verkligheten är att det inte finns någon allmän tumregel, en formel, ett index eller en mätning av den exakta datamängden man behöver för att träna sina AI-datamängder.
En maskininlärningsexpert skulle komiskt avslöja att en separat algoritm eller modul måste byggas för att härleda datamängden som krävs för ett projekt. Det är tyvärr också verkligheten.
Nu finns det en anledning till att det är extremt svårt att sätta ett tak på den datamängd som krävs för AI-utbildning. Detta beror på komplexiteten i själva träningsprocessen. En AI-modul består av flera lager av sammankopplade och överlappande fragment som påverkar och kompletterar varandras processer.
Låt oss till exempel överväga att du utvecklar en enkel app för att känna igen ett kokospalmer. Ur utsikterna låter det ganska enkelt, eller hur? Ur ett AI-perspektiv är det dock mycket mer komplext.
I början är maskinen tom. Det vet inte vad ett träd är i första hand än mindre ett högt, regionspecifikt, tropiskt fruktbärande träd. För det måste modellen utbildas i vad ett träd är, hur man skiljer sig från andra höga och smala föremål som kan visas i ramar som gatlampor eller elektriska stolpar och sedan gå vidare för att lära det nyanser av ett kokosnötsträd. När maskininlärningsmodulen väl har lärt sig vad ett kokosnötsträd är, kan man säkert anta att det vet hur man känner igen ett.
Men bara när du matar en bild av ett banyanträd skulle du inse att systemet har identifierat ett banyanträd för ett kokosnötsträd. För ett system är allt som är högt med hopklumpat lövverk ett kokosnötsträd. För att eliminera detta måste systemet nu förstå varje träd som inte är ett kokosnötsträd för att exakt identifiera. Om detta är processen för en enkel enkelriktad app med bara ett resultat kan vi bara föreställa oss komplexiteten i appar som är utvecklade för vård, ekonomi och mer.
Bortsett från detta, vad påverkar också mängden data som krävs för utbildning innehåller aspekter som anges nedan:
- Utbildningsmetod, där skillnaderna i datatyper (strukturerad och ostrukturerad) påverkar behovet av datamängder
- Datamärkning eller annoteringstekniker
- Hur data matas till ett system
- Fel tolerans kvot, vilket helt enkelt betyder procentandelen av fel som är försumbar i din nisch eller domän
Verkliga exempel på träningsvolymer
Även om mängden data du behöver för att träna dina moduler beror på ditt projekt och de andra faktorerna vi diskuterade tidigare, lite inspiration eller referens skulle hjälpa till att få en omfattande uppfattning om data krav.
Följande är verkliga exempel på hur många datamängder som används för AI-utbildningsändamål av olika företag och företag.
- Ansiktsigenkänning - en provstorlek på över 450,000 XNUMX ansiktsbilder
- Bildanteckning - en provstorlek på över 185,000 XNUMX bilder med nära 650,000 XNUMX antecknade objekt
- Facebook-sentimentanalys - en provstorlek på över 9,000 kommentarer och 62,000 XNUMX inlägg
- Chatbot-utbildning - en provstorlek på över 200,000 XNUMX frågor med över 2 miljoner svar
- Översättning app - en provstorlek på över 300,000 XNUMX ljud eller tal samling från icke-modersmål
Vad händer om jag inte har tillräckligt med data?
I AI & ML -världen är dataträning oundviklig. Det sägs med rätta att det inte finns något slut på att lära sig nya saker och detta stämmer när vi pratar om AI -utbildningens dataspektrum. Ju mer data, desto bättre resultat. Det finns dock fall där användningsfallet du försöker lösa avser en nischkategori, och att skaffa rätt dataset i sig är en utmaning. Så i det här scenariot, om du inte har tillräcklig data, är förutsägelserna från ML -modellen kanske inte korrekta eller kan vara partiska. Det finns sätt som dataförstoring och datakodning som kan hjälpa dig att övervinna bristerna, men resultatet kanske fortfarande inte är korrekt eller tillförlitligt.
Hur förbättrar du datakvaliteten?
Datakvaliteten är direkt proportionell mot kvaliteten på utdata. Därför kräver mycket noggranna modeller högkvalitativa datamängder för träning. Det finns dock en fångst. För ett koncept som är beroende av precision och noggrannhet är begreppet kvalitet ofta ganska vagt.
Högkvalitativa data låter starkt och trovärdigt men vad betyder det egentligen?
Vad är kvalitet i första hand?
Tja, precis som de data vi matar in i våra system, har kvalitet också många faktorer och parametrar associerade med det. Om du når ut till AI-experter eller maskininlärningsveteraner kan de dela vilken permutation som helst av högkvalitativ information är allt som är -
- Uniform - data som kommer från en viss källa eller enhetlighet i datamängder som kommer från flera källor
- Omfattande - data som täcker alla möjliga scenarier som ditt system är avsett att arbeta med
- Konsekvent - varje enskild byte av data har samma karaktär
- Relevant - den data du köper och matar liknar dina krav och förväntade resultat och
- diverse - du har en kombination av alla typer av data som ljud, video, bild, text och mer
Nu när vi förstår vad kvalitet i datakvalitet innebär, låt oss snabbt titta på de olika sätten vi kan säkerställa kvalitet på datainsamling och generation.
1. Håll utkik efter strukturerad och ostrukturerad data. Den förra är lätt att förstå av maskiner eftersom de har kommenterade element och metadata. Den senare är dock fortfarande rå utan värdefull information ett system kan använda. Det är här dataanmärkning kommer in.
2. Att eliminera partiskhet är ett annat sätt att säkerställa kvalitetsdata eftersom systemet tar bort fördomar från systemet och ger ett objektivt resultat. Bias snedvrider bara dina resultat och gör det meningslöst.
3. Rensa data i stor utsträckning eftersom detta alltid kommer att öka kvaliteten på dina utdata. Vilken datavetenskapare som helst skulle berätta att en stor del av deras arbetsroll är att rensa data. När du rensar dina data tar du bort dubbletter, brus, saknade värden, strukturfel etc.
Vad påverkar utbildningsdatakvaliteten?
Det finns tre huvudfaktorer som kan hjälpa dig att förutsäga vilken kvalitetsnivå du önskar för dina AI/ML -modeller. De tre nyckelfaktorerna är människor, process och plattform som kan skapa eller bryta ditt AI -projekt.
Plattform: En komplett human-in-the-loop-plattform krävs för att källa, transkribera och kommentera olika datamängder för att framgångsrikt kunna implementera de mest krävande AI- och ML-initiativen. Plattformen är också ansvarig för att hantera arbetstagare och maximera kvalitet och genomströmning
människor: För att få AI att tänka smartare krävs människor som är några av de smartaste sinnena i branschen. För att skala behöver du tusentals av dessa proffs över hela världen för att transkribera, märka och kommentera alla datatyper.
Process: Att leverera guldstandarddata som är konsekvent, fullständig och korrekt är komplext arbete. Men det är vad du alltid kommer att behöva leverera för att följa de högsta kvalitetsstandarderna samt stränga och beprövade kvalitetskontroller och kontrollpunkter.
Var hämtar du AI-träningsdata från?
Till skillnad från vårt tidigare avsnitt har vi en mycket exakt insikt här. För er som vill källa data
eller om du är i gång med videosamling, bildsamling, textinsamling och mer, finns det tre
primära vägar du kan källa dina data från.
Låt oss utforska dem individuellt.
Gratis källor
Gratis källor är vägar som är ofrivilliga arkiv med massiva datamängder. Det är data som helt enkelt ligger där på ytan gratis. Några av de fria resurserna inkluderar -
- Googles datamängder, där över 250 miljoner datauppsättningar släpptes 2020
- Forum som Reddit, Quora och mer, som är resursstarka källor för data. Dessutom kan datavetenskap och AI-gemenskaper i dessa forum också hjälpa dig med specifika datamängder när du når ut.
- Kaggle är en annan gratis källa där du kan hitta maskininlärningsresurser förutom gratis datamängder.
- Vi har också listat gratis öppna datamängder för att komma igång med att träna dina AI-modeller
Även om dessa vägar är gratis, är det tid och ansträngning du skulle spendera. Data från fria källor finns överallt och du måste lägga ned arbetstimmar på att skaffa, rengöra och skräddarsy den efter dina behov.
En av de andra viktiga punkterna att komma ihåg är att en del av informationen från fria källor inte kan användas för kommersiella ändamål också. Det kräver datalicensiering.
Dataskrapning
Som namnet antyder är dataskrapning processen att bryta data från flera källor med lämpliga verktyg. Från webbplatser, offentliga portaler, profiler, tidskrifter, dokument med mera kan verktyg skrapa data du behöver och få dem till din databas sömlöst.
Även om detta låter som en idealisk lösning, är dataskrapning endast lagligt när det gäller personligt bruk. Om du är ett företag som vill skrapa data med kommersiella ambitioner inblandade blir det knepigt och till och med olagligt. Det är därför du behöver ett juridiskt team för att titta på webbplatser, efterlevnad och villkor innan du kan skrapa data du behöver.
Externa leverantörer
När det gäller datainsamling för AI-utbildningsdata är outsourcing eller att nå ut till externa leverantörer för datamängder det mest idealiska alternativet. De tar ansvaret för att hitta datamängder för dina krav medan du kan fokusera på att bygga dina moduler. Detta beror specifikt på följande skäl -
- du behöver inte spendera timmar på att leta efter data
- det finns inga ansträngningar när det gäller datorrengöring och klassificering
- du får tillgång till uppsättningar av kvalitetsdata som exakt avkryssar alla faktorer som vi diskuterade för en tid tillbaka
- du kan få datamängder som är skräddarsydda för dina behov
- du kan kräva den datamängd du behöver för ditt projekt och mer
- och det viktigaste, de säkerställer också att deras datainsamling och själva data följer lokala regler.
Den enda faktorn som kan visa sig vara en brist beroende på din verksamhetsskala är att outsourcing innebär kostnader. Återigen, vad innebär inte kostnader.
Shaip är redan ledande inom datainsamlingstjänster och har ett eget arkiv med vårddata och tal- / ljuddata som kan licensieras för dina ambitiösa AI-projekt.
Öppna datamängder - Att använda eller inte använda?
Till exempel finns det Amazons produktdataset som innehåller över 142 miljoner användarrecensioner från 1996 till 2014. För bilder har du en utmärkt resurs som Google Open Images, där du kan källa datauppsättningar från över 9 miljoner bilder. Google har också en vinge som heter Machine Perception som erbjuder nära 2 miljoner ljudklipp som har en varaktighet på tio sekunder.
Trots tillgängligheten av dessa resurser (och andra) är den viktiga faktorn som ofta förbises de villkor som följer med deras användning. De är offentliga för säker men det finns en tunn gräns mellan överträdelse och rättvis användning. Varje resurs har sitt eget tillstånd och om du utforskar dessa alternativ föreslår vi försiktighet. Detta beror på att du i förevändning av att föredra fria vägar kan hamna i rättegångar och allierade utgifter.
De sanna kostnaderna för AI -utbildningsdata
Bara pengarna som du spenderar för att skaffa data eller generera data internt är inte vad du bör tänka på. Vi måste överväga linjära element som tid och ansträngningar för att utveckla AI-system och kosta ur ett transaktionsperspektiv. misslyckas med att komplimentera den andre.
Tid som läggs på att skaffa och kommentera data
Faktorer som geografi, marknadsdemografi och konkurrens inom din nisch hindrar tillgängligheten av relevanta datamängder. Den tid som spenderas manuellt för att söka efter data är slöseri med att träna ditt AI-system. När du lyckats källa dina data kommer du att försena träningen ytterligare genom att lägga tid på att kommentera data så att din maskin kan förstå vad den matas.
Priset för att samla in och kommentera data
Overheadkostnader (interna datainsamlare, annotatorer, underhållsutrustning, teknisk infrastruktur, prenumerationer på SaaS-verktyg, utveckling av proprietära applikationer) måste beräknas när AI-data anskaffas
Kostnaden för dåliga data
Dålig data kan kosta ditt företags team moral, din konkurrensfördel och andra påtagliga konsekvenser som inte går att märka. Vi definierar dålig data som varje datauppsättning som är oren, rå, irrelevant, föråldrad, felaktig eller full av stavfel. Dålig data kan förstöra din AI -modell genom att införa partiskhet och förstöra dina algoritmer med snedställda resultat.
Ledningskostnader
Alla kostnader för administration av din organisation eller företag, materiella och immateriella tillgångar utgör ledningskostnader som ofta är de dyraste.
Hur man väljer rätt AI Training Data Company och hur Shaip kan hjälpa dig?
Att välja rätt leverantör av AI-träningsdata är en kritisk aspekt för att säkerställa att din AI-modell fungerar bra på marknaden. Deras roll, förståelse för ditt projekt och bidrag kan förändra ditt företags spel. Några av faktorerna att överväga i denna process inkluderar:
- förståelsen för den domän som din AI-modell ska byggas
- liknande projekt som de tidigare har arbetat med
- skulle de tillhandahålla exempel på utbildningsdata eller gå med på ett pilotsamarbete
- hur hanterar de datakrav i stor skala
- vilka är deras kvalitetssäkringsprotokoll
- är de öppna för att vara agila i verksamheten
- hur hämtar de datauppsättningar för etisk utbildning och mer
Eller så kan du hoppa över allt detta och ta direkt kontakt med oss på Shaip. Vi är en av de ledande leverantörerna av högkvalitativ etiskt framställd AI-utbildningsdata. Efter att ha varit i branschen i flera år förstår vi nyanserna som är involverade i inköpsdatauppsättningar. Våra dedikerade projektledare, team av kvalitetssäkringspersonal och AI-experter kommer att säkerställa ett sömlöst och öppet samarbete för dina företagsvisioner. Kontakta oss för att diskutera omfattningen vidare idag.
Inslag Up
Det var allt om AI -träningsdata. Från att förstå vad utbildningsdata är till att utforska fria resurser och fördelar med outsourcing av dataannotering, diskuterade vi dem alla. Återigen, protokoll och policyer är fortfarande fläckiga i detta spektrum och vi rekommenderar alltid att du kommer i kontakt med AI -utbildningsexperter som oss för dina behov.
Från inköp, avidentifiering till dataanmärkning, vi skulle hjälpa dig med alla dina behov så att du bara kan arbeta med att bygga din plattform. Vi förstår det invecklade med datainsamling och märkning. Det är därför vi upprepar det faktum att du kan lämna de svåra uppgifterna åt oss och använda våra lösningar.
Hör av dig till oss för alla dina dataannotationsbehov idag.
Låt oss prata
Vanliga frågor (FAQ)
Om du vill skapa intelligenta system måste du mata in ren, kuraterad och användbar information för att underlätta övervakat lärande. Den märkta informationen kallas AI -utbildningsdata och innehåller marknadsmetadata, ML -algoritmer och allt som hjälper till med beslutsfattande.
Varje AI-driven maskin har kapacitet begränsad av dess historiska ställning. Detta innebär att maskinen bara kan förutsäga det önskade resultatet om den tidigare har tränats med jämförbara datamängder. Träningsdata hjälper till med övervakad träning med volymen direkt proportionell mot AI -modellernas effektivitet och noggrannhet.
Olika träningsdatauppsättningar är nödvändiga för att träna specifika maskininlärningsalgoritmer för att hjälpa AI-drivna inställningar att ta viktiga beslut med sammanhanget i åtanke. Till exempel, om du planerar att lägga till Computer Vision -funktionalitet till en maskin, måste modellerna tränas med kommenterade bilder och fler marknadsdatauppsättningar. På samma sätt, för NLP -förmåga, fungerar stora volymer av talsamling som träningsdata.
Det finns ingen övre gräns för mängden utbildningsdata som krävs för att utbilda en kompetent AI -modell. Större datavolymen blir modellens förmåga att identifiera och segregera element, texter och sammanhang.
Även om det finns mycket data tillgängligt, är inte alla bitar lämpliga för träningsmodeller. För att en algoritm ska fungera som bäst behöver du omfattande, konsekventa och relevanta datamängder, som är enhetligt extraherade men ändå tillräckligt olika för att täcka ett brett spektrum av scenarier. Oavsett vilken data du planerar att använda, är det bättre att rengöra och kommentera samma för förbättrat lärande.
Om du har en viss AI-modell i åtanke men träningsdata inte är tillräckligt, måste du först ta bort outliers, para in överförings- och iterativa inlärningsinställningar, begränsa funktionaliteter och göra installationen öppen källkod för användarna att fortsätta lägga till data för träna maskinen, gradvis, i tid. Du kan till och med följa tillvägagångssätt angående dataförstoring och överföringsinlärning för att få ut det mesta av begränsade datamängder.
Öppna datamängder kan alltid användas för att samla in utbildningsdata. Men om du söker exklusivitet för att utbilda modellerna bättre kan du lita på externa leverantörer, gratis källor som Reddit, Kaggle och mer, och till och med dataskrapning för att selektivt utvinna insikter från profiler, portaler och dokument. Oavsett tillvägagångssätt är det nödvändigt att formatera, minska och rengöra de inhämtade uppgifterna innan de används.