一个 AI 项目需要多少训练数据？

数据太少的缺点 

您可能认为一个项目需要大量数据是相当明显的，但有时，即使是能够访问结构化数据的大型企业也无法获得这些数据。 对有限或狭窄数据量的训练可以阻止 机器学习模型 发挥其全部潜力并增加提供错误预测的风险。

虽然没有黄金法则，并且通常会进行粗略的概括来预测训练数据的需求，但拥有大型数据集总比受到限制要好。 您的模型遭受的数据限制将是您项目的限制。  

如果您需要更多数据集怎么办

尽管每个人都想访问大型数据集，但说起来容易做起来难。 获得大量质量和多样性的数据集对于项目的成功至关重要。 在这里，我们为您提供战略步骤，使数据收集变得更加容易。

打开数据集 

开放数据集通常被认为是免费数据的“良好来源”。 虽然这可能是真的，但在大多数情况下，项目并不需要开放数据集。 可以从许多地方获取数据，例如政府来源、欧盟开放数据门户、谷歌公共数据浏览器等。 但是，将开放数据集用于复杂项目有许多缺点。

当您使用此类数据集时，您将面临风险 培训和测试 您的模型基于不正确或缺失的数据。 数据收集方法通常是未知的，这可能会影响项目的结果。 隐私、同意和身份盗用是使用开放数据源的重大缺陷。

增强数据集 

当你有一些 训练数据量 但不足以满足您的所有项目要求，您需要应用数据增强技术。 可用的数据集被重新利用以满足模型的需求。

数据样本将经历各种转换，使数据集变得丰富、多样和动态。 在处理图像时可以看到一个简单的数据增强示例。 可以通过多种方式增强图像 - 可以剪切、调整大小、镜像、转换为各种角度，并且可以更改颜色设置。

综合数据

当数据不足时，我们可以求助于合成数据生成器。 合成数据在迁移学习方面派上用场，因为该模型可以首先在合成数据上进行训练，然后在现实世界数据集上进行训练。 例如，可以首先训练基于 AI 的自动驾驶车辆识别和分析物体 计算机视觉 视频游戏。

当缺乏现实生活时，合​​成数据是有益的 训练数据 并测试你的 训练有素的模型. 此外，它还用于处理隐私和数据敏感性。

自定义数据收集 

当其他形式没有带来所需的结果时，自定义数据收集可能是生成数据集的理想选择。 可以使用网络抓取工具、传感器、相机和其他工具生成高质量的数据集。 当您需要定制数据集来提高模型性能时，采购自定义数据集可能是正确的选择。 一些第三方服务提供商提供他们的专业知识。

为了开发高性能的人工智能解决方案，模型需要在质量可靠的数据集上进行训练。 然而，要获得对结果产生积极影响的丰富而详细的数据集并不容易。 但是，当您与可靠的数据提供商合作时，您可以构建具有强大数据基础的强大 AI 模型。

您是否有一个伟大的项目，但正在等待定制的数据集来训练您的模型或努力从您的项目中获得正确的结果？ 我们为各种项目需求提供广泛的培训数据集。 发挥潜力 夏普 通过与我们的一位交谈 数据科学家 今天并了解我们过去如何为客户提供高性能、高质量的数据集。