每个人都知道并理解不断发展的人工智能市场的巨大范围。 这就是为什么当今的企业都渴望在 AI 中开发应用程序并从中获益。 然而，大多数人并不了解 AI 模型背后的技术。 它需要创建复杂的算法，使用数千个经过训练的数据集来构建成功的 AI 应用程序。
需要使用 正确的AI训练数据 构建人工智能应用程序仍然被低估了。 企业主通常认为开发 AI 训练数据是一项轻松的工作。 不幸的是，为任何 AI 模型寻找相关的 AI 训练数据都具有挑战性并且需要时间。 通常，获取和评估正确的 AI 训练数据的过程涉及 4 个步骤：
定义数据
它通常定义您希望输入到 AI 应用程序或模型中的数据类型。
清理数据
这是删除不必要数据并得出是否需要更多数据的结论的过程？
积累数据
这是您为 AI 应用程序手动或以编程方式收集的实际数据。
标记数据
最后，对收集到的数据进行标记，以便在训练阶段准确地提供给 AI 模型。
AI 训练数据对于制作准确且成功的 AI 应用程序至关重要。 如果没有正确质量的训练数据，开发的人工智能程序将导致错误和不准确的结果，最终导致模型失败。 因此，避免为您的程序使用质量差的数据是必要的，因为它可能会导致
- 更高的维护需求和成本。
- 训练有素的 AI 模型产生不准确、缓慢或不相关的结果。
- 你的产品信誉不好。
- 财政资源浪费较高。
评估训练数据时要考虑的因素
使用不良数据训练 AI 模型当然不是一个好主意。 但是，问题是如何评估坏的和正确的 AI 训练数据。 各种因素可以帮助您识别 AI 应用程序的正确和错误数据。 以下是其中一些因素：
数据质量和准确性
最重要的是，您将用于训练模型的数据质量应该给予最高重视。 使用不良数据来训练算法会导致数据级联（开发管道中的不合格效果）和结果不准确。 因此，始终使用可以识别为- 收集、存储和负责任地使用数据。
- 产生准确结果的数据。
- 类似应用程序的可重用数据。
- 经验和不言自明的数据。
数据代表
众所周知，数据集永远不可能是绝对的。 然而，我们必须着眼于开发能够毫不费力地预测并提供精确结果的多样化人工智能数据。 例如，如果建立一个人工智能模型来识别人脸，就应该为它提供大量不同的数据，以提供准确的结果。 数据必须代表用户提供给它的所有分类。
数据的多样性和平衡
您的数据集必须在输入数据量方面保持适当的平衡。 提供给该程序的数据必须多样化，并且从不同的地理位置收集，包括讲不同语言和方言的男性和女性，他们属于不同的社区、收入水平等。不添加多样化的数据通常会导致训练集过度拟合或欠拟合.这意味着人工智能模型要么变得过于具体，要么在提供新数据时无法正常运行。 因此，请始终确保与您的团队就程序进行概念性讨论和示例，以获得所需的结果。
与手头任务的相关性
最后，要获得良好的训练数据，请确保数据与您的 AI 程序相关。 您只需要收集与手头任务直接或间接相关的数据。 收集应用程序相关性低的不必要数据可能会导致应用程序效率低下。
最重要的是，您将用于训练模型的数据质量应该给予最高重视。 使用不良数据来训练算法会导致数据级联（开发管道中的不合格效果）和结果不准确。 因此，始终使用可以识别为
您的数据集必须在输入数据量方面保持适当的平衡。 提供给该程序的数据必须多样化，并且从不同的地理位置收集，包括讲不同语言和方言的男性和女性，他们属于不同的社区、收入水平等。不添加多样化的数据通常会导致训练集过度拟合或欠拟合.
最后，要获得良好的训练数据，请确保数据与您的 AI 程序相关。 您只需要收集与手头任务直接或间接相关的数据。 收集应用程序相关性低的不必要数据可能会导致应用程序效率低下。学习通过 6 个简单步骤简化您的 AI 训练数据收集过程 – 现在读！
评估训练数据的方法
要为您的 AI 程序选择正确的数据，您必须评估正确的 AI 训练数据。 这可以通过
- 以更高的准确性识别高质量数据：
要识别优质数据，您必须确保提供的内容与应用程序上下文相关。 此外，您需要弄清楚收集的数据是否冗余且有效。 数据可以通过各种标准质量测试，如Cronbach's alpha测试、gold set方法等，可以为您提供质量好的数据。 - 利用工具评估数据代表和多样性
如上所述，数据的多样性是在数据模型中实现所需准确性的关键。 有一些工具可以生成详细的投影并在多维级别跟踪数据结果。 这有助于您确定您的 AI 模型是否可以区分不同的数据集并提供正确的输出。 - 评估训练数据的相关性
训练数据必须只包含为您的 AI 模型提供有意义信息的属性。 为确保选择正确的数据，请创建您的 AI 模型应该理解的基本属性列表。 让这些数据集熟悉模型，并将这些特定数据集添加到您的数据库中。
如何为您的 AI 模型选择合适的训练数据？
很明显，在训练您的 AI 模型时，数据至高无上。 我们在博客的前面讨论了如何为您的程序找到合适的 AI 训练数据。 让我们来看看它们：
- 数据定义： 第一步是定义程序所需的数据类型。 它隔离了所有其他数据选项，并将您引导到一个方向。
- 数据积累： 接下来是收集您正在寻找的数据，并从中制作与您的需求相关的多个数据集。
- 数据清洗： 然后彻底清理数据，这涉及检查重复项、移除异常值、修复结构错误以及检查缺失数据间隙等做法。
- 数据标注： 最后，对您的 AI 模型有用的数据被正确标记。 标记可降低误解的风险，并为 AI 训练模型提供更高的准确性。
除了这些做法之外，在处理有限或有偏见的训练数据时，您还必须考虑一些注意事项。 有偏见的数据是人工智能基于错误的假设生成的输出。 数据增强和数据标记等方法对减少偏见非常有帮助。 这些技术用于通过添加对现有数据稍作修改的副本并提高数据集的多样性来规范数据。
总结
人工智能训练数据是人工智能应用成功的最重要方面。 这就是为什么在开发 AI 程序时必须给予它最大的重要性和重要性。 拥有正确的 AI 训练数据可确保您的程序可以接受许多不同的输入并仍然产生正确的结果。 联系我们的 Shaip 团队 了解AI训练数据 并为您的程序创建高质量的 AI 数据。
