什么是机器学习中的训练数据：
定义、优势、挑战、示例和数据集
2023 年终极买家指南
介绍
在人工智能和机器学习的世界里，数据训练是不可避免的。 这是使机器学习模块准确、高效且功能齐全的过程。 在这篇文章中，我们将详细探讨什么是 AI 训练数据、训练数据质量、数据收集和许可等。
据估计，成年人平均根据过去的学习对生活和日常生活做出决定。 反过来，这些来自由情况和人塑造的生活经历。 从字面意义上讲，情况、实例和人只不过是输入我们思想的数据。 随着我们以经验的形式积累多年的数据，人类的思维往往会做出无缝的决策。
这说明了什么？ 这些数据在学习中是不可避免的。
类似于孩子需要一个称为字母表的标签来理解字母 A、B、C、D，机器也需要理解它接收的数据。
就是这样 DigiOps与人工智能 培训就是一切。 机器与尚未从将要教的东西中学习的孩子没有什么不同。 机器不知道区分猫和狗或公共汽车和汽车，因为它们还没有体验过这些物品，也没有被教过它们的样子。
因此，对于制造自动驾驶汽车的人来说，需要添加的主要功能是系统能够了解汽车可能遇到的所有日常元素，以便车辆能够识别它们并做出适当的驾驶决策。 这是哪里 人工智能训练数据 进场。
今天，人工智能模块以推荐引擎、导航、自动化等形式为我们提供了许多便利。 所有这一切都是由于 AI 数据训练而发生的，这些训练用于在构建算法时对其进行训练。
AI 训练数据是构建的一个基本过程 机器学习 和人工智能算法。 如果您正在开发基于这些技术概念的应用程序，您需要训练您的系统以理解数据元素以进行优化处理。 如果没有训练，您的 AI 模型将效率低下、存在缺陷并且可能毫无意义。
据估计，数据科学家花费超过 他们时间的80％ 在数据准备和丰富中以训练 ML 模型。
因此，对于那些希望从风险投资家、从事雄心勃勃的项目的个体创业者以及刚刚开始使用高级 AI 的技术爱好者那里获得资金的人，我们编写了本指南来帮助回答有关以下方面的最重要问题您的 AI 训练数据。
在这里，我们将探讨什么是 AI 训练数据，为什么在您的过程中不可避免，您实际需要的数据量和质量等等。
什么是人工智能训练数据？
AI 训练数据是经过精心策划和清理的信息，这些信息会被输入系统以进行训练。 这个过程会成就或破坏 AI 模型的成功。 它可以帮助理解图像中并非所有四足动物都是狗，或者它可以帮助模型区分愤怒的叫喊和欢乐的笑声。 这是构建人工智能模块的第一阶段，这些模块需要用勺子喂食数据来教机器基础知识，并使它们能够在输入更多数据时进行学习。 这再次为一个高效的模块让路，该模块可以为最终用户提供精确的结果。
将 AI 训练数据过程视为音乐家的练习课程，他们练习得越多，他们在歌曲或音阶上的表现就越好。 这里唯一的区别是，机器还必须首先了解乐器是什么。 与充分利用在舞台上练习的无数时间的音乐家类似，人工智能模型在部署时为消费者提供了最佳体验。
为什么需要 AI 训练数据？
为什么模型开发需要人工智能训练数据的最简单答案是，如果没有它，机器甚至不知道首先要理解什么。 就像接受过特定工作培训的个人一样，机器也需要一个信息库来服务于特定目的并提供相应的结果。
让我们再次考虑自动驾驶汽车的例子。 自动驾驶汽车中数 TB 的数据来自多个传感器、计算机视觉设备、雷达、激光雷达等。 如果汽车的中央处理系统不知道如何处理它们，那么所有这些海量数据将毫无意义。
例如，该 计算机视觉 汽车的一个单元可能会喷出大量有关道路元素的数据，例如行人、动物、坑洼等。 如果机器学习模块没有经过训练来识别它们，车辆就不会知道它们是遇到可能导致事故的障碍物。 这就是为什么必须对模块进行培训，了解道路中的每个元素是什么以及每个元素需要如何不同的驾驶决策。
虽然这只是为了视觉元素，但汽车也应该能够理解人类的指令 自然语言处理（NLP） 和 音频或语音收集 并作出相应回应。 例如，如果驾驶员命令车载信息娱乐系统寻找附近的加油站，它应该能够理解需求并抛出适当的结果。 然而，为此，它应该能够理解短语中的每个单词，将它们连接起来并能够理解问题。
虽然您可能会怀疑 AI 训练数据的过程是否仅仅因为它被部署用于自动驾驶汽车等重度用例而复杂，但事实是，即使 Netflix 推荐的下一部电影也会通过相同的过程为您提供个性化建议。 默认情况下，任何与 AI 相关联的应用、平台或实体都由 AI 训练数据提供支持。
我需要什么类型的数据？
为了有效地训练机器学习模型，需要 4 种主要类型的数据，即图像、视频、音频/语音或文本。 所需数据的类型取决于多种因素，例如手头的用例、要训练的模型的复杂性、使用的训练方法以及所需输入数据的多样性。
多少数据是足够的？
他们说学习无止境，这句话在人工智能训练数据范围内是理想的。 数据越多，结果越好。 然而，如此含糊的回应并不足以说服任何希望推出人工智能应用程序的人。 但现实情况是，对于训练其 AI 数据集所需的确切数据量，并没有一般的经验法则、公式、指数或衡量标准。
机器学习专家会滑稽地透露，必须构建一个单独的算法或模块来推断项目所需的数据量。 这也是可悲的现实。
现在，对 AI 训练所需的数据量设置上限是有原因的。 这是因为训练过程本身涉及复杂性。 一个 AI 模块由多层相互连接和重叠的片段组成，这些片段会影响和补充彼此的过程。
例如，假设您正在开发一个简单的应用程序来识别椰子树。 从外观上看，这听起来很简单，对吧？ 然而，从人工智能的角度来看，它要复杂得多。
一开始，机器是空的。 它首先不知道什么是树，更不用说高大的、特定地区的、热带水果树了。 为此，需要对模型进行训练，了解树是什么，如何区分可能出现在框架中的其他高大细长物体，如路灯或电线杆，然后继续教它椰子树的细微差别。 一旦机器学习模块了解了椰子树是什么，人们就可以安全地假设它知道如何识别椰子树。
但只有当你输入一张榕树的图像时，你才会意识到系统错误地将榕树识别为椰子树。 对于一个系统，任何高大的树叶都是椰子树。 为了消除这种情况，系统现在需要了解每一棵不是椰子树的树，以便准确识别。 如果这是一个只有一个结果的简单单向应用程序的过程，我们只能想象为医疗保健、金融等开发的应用程序所涉及的复杂性。
除此之外，还有什么会影响所需的数据量 培训包括以下方面：
- 训练方法，其中数据类型的差异（结构化 和非结构化）影响对大量数据的需求
- 数据标签 或注释技术
- 数据输入系统的方式
- 容错商数，简单地表示 在您的利基或领域中可以忽略的错误
训练量的真实示例
尽管训练模块所需的数据量取决于 关于你的项目和我们之前讨论的其他因素，一点点 灵感或参考将有助于对数据有一个广泛的了解 要求。
以下是使用的数据集数量的真实示例 用于不同公司和企业的 AI 培训目的。
- 面部识别 – 超过 450,000 张面部图像的样本量
- 图片标注 – 超过 185,000 张图像的样本大小 近 650,000 个带注释的对象
- 脸书情绪分析 – 超过 9,000 的样本量 评论和 62,000 个帖子
- 聊天机器人培训 – 超过 200,000 个问题的样本量 超过 2 万个答案
- 翻译应用 – 超过 300,000 个音频或语音的样本量 非母语人士的收藏
如果我没有足够的数据怎么办？
在 AI 和 ML 的世界中，数据训练是不可避免的。 正确地说，学习新事物是无止境的，当我们谈论 AI 训练数据范围时，这也是正确的。 数据越多，结果越好。 但是，在某些情况下，您尝试解决的用例属于小众类别，而采购正确的数据集本身就是一个挑战。 因此，在这种情况下，如果您没有足够的数据，ML 模型的预测可能不准确或有偏差。 有数据增强和数据标记等方法可以帮助您克服缺点，但结果可能仍然不准确或不可靠。
您如何提高数据质量？
数据的质量与输出的质量成正比。 这就是为什么高度准确的模型需要高质量的数据集进行训练。 但是，有一个问题。 对于依赖精确度和准确度的概念，质量的概念通常相当模糊。
高质量的数据听起来强大而可信，但它实际上意味着什么？
首先什么是质量？
好吧，就像我们输入系统的数据一样，质量也有很多相关的因素和参数。 如果您联系 AI 专家或机器学习资深人士，他们可能会分享任何高质量数据的排列——
- 校服 – 来自一个特定来源的数据或来自多个来源的数据集中的一致性
- 全面的 – 涵盖您的系统打算处理的所有可能场景的数据
- 一致： – 每个字节的数据本质上都是相似的
- 相应 – 您获取和提供的数据与您的要求和预期结果相似，并且
- 几 – 您拥有所有类型数据的组合，例如音频、视频、图像、文本等
现在我们了解了数据质量中的质量意味着什么，让我们快速看看我们可以确保质量的不同方法 数据采集 和一代。
1. 注意结构化和非结构化数据。 前者很容易被机器理解，因为它们有注释的元素和元数据。 然而，后者仍然是原始的，没有系统可以利用的有价值的信息。 这就是数据注释的用武之地。
2. 消除偏见是确保数据质量的另一种方法，因为系统会消除系统中的任何偏见并提供客观结果。 偏见只会扭曲你的结果，让它变得徒劳。
3. 广泛清理数据，因为这将始终提高输出的质量。 任何数据科学家都会告诉你，他们工作的主要部分是清理数据。 当您清理数据时，您正在删除重复项、噪声、缺失值、结构错误等。
什么影响训练数据质量？
有三个主要因素可以帮助您预测 AI/ML 模型所需的质量水平。 三个关键因素是人员、流程和平台，它们可以决定您的 AI 项目的成败。
平台： 需要一个完整的人在环专有平台来获取、转录和注释不同的数据集，以成功部署最苛刻的 AI 和 ML 计划。 该平台还负责管理工人，并最大限度地提高质量和吞吐量
人物： 要让 AI 思考得更聪明，需要一些业内最聪明的人才。 为了扩大规模，您需要全世界数以千计的这些专业人员来转录、标记和注释所有数据类型。
过程： 提供一致、完整和准确的黄金标准数据是一项复杂的工作。 但这是您始终需要交付的东西，以遵守最高质量标准以及严格且经过验证的质量控制和检查点。
您从哪里获取 AI 训练数据？
与我们之前的部分不同，我们在这里有一个非常精确的洞察力。 对于那些希望获得数据源的人
或者如果你在做视频采集、图片采集、文字采集等等，这里有三个
您可以从中获取数据的主要途径。
让我们分别探讨它们。
免费资源
免费资源是大量数据的非自愿存储库。 数据只是免费地躺在表面上。 一些免费资源包括 –
- Google 数据集，250 年发布了超过 2020 亿组数据
- Reddit、Quora 等论坛是资源丰富的数据来源。 此外，这些论坛中的数据科学和人工智能社区也可以帮助您处理特定的数据集。
- Kaggle 是另一个免费资源，您可以在其中找到除免费数据集之外的机器学习资源。
- 我们还列出了免费的开放数据集，以帮助您开始训练您的 AI 模型
虽然这些途径是免费的，但您最终会花费时间和精力。 来自免费来源的数据无处不在，您必须投入数小时的工作来采购、清理和定制数据以满足您的需求。
要记住的其他重要提示之一是，一些来自免费来源的数据也不能用于商业目的。 这个需要 数据许可.
数据搜集
顾名思义，数据抓取是使用适当的工具从多个来源挖掘数据的过程。 从网站、公共门户、个人资料、期刊、文档等，工具可以抓取您需要的数据并将它们无缝地导入到您的数据库中。
虽然这听起来像是一个理想的解决方案，但数据抓取仅在涉及个人使用时才是合法的。 如果您是一家怀着商业野心想要抓取数据的公司，那么这将变得棘手甚至非法。 这就是为什么您需要一个法律团队来调查网站、合规性和条件，然后才能抓取所需的数据。
外部供应商
就人工智能训练数据的数据收集而言，将数据集外包或联系外部供应商是最理想的选择。 他们负责为您的需求查找数据集，而您可以专注于构建模块。 这具体是因为以下原因——
- 您不必花费数小时寻找数据途径
- 没有涉及数据清理和分类方面的努力
- 您可以获得高质量的数据集，这些数据集可以精确地检查我们前一段时间讨论过的所有因素
- 您可以获得适合您需求的数据集
- 您可能需要项目所需的数据量等等
- 最重要的是，他们还确保其数据收集和数据本身符合当地监管准则。
根据您的运营规模，唯一可以证明是缺点的因素是外包涉及费用。 再次，什么不涉及费用。
Shaip 已经是数据收集服务的领导者，并拥有自己的医疗保健数据和语音/音频数据集存储库，可以为您雄心勃勃的 AI 项目授权。
开放数据集——使用还是不使用？
开放数据集是可用于机器学习项目的公开可用数据集。 无论您需要音频、视频、图像还是基于文本的数据集，都有适用于所有形式和数据类别的开放数据集。
例如，亚马逊产品评论数据集拥有 142 年至 1996 年超过 2014 亿条用户评论。对于图像，您拥有 Google Open Images 等优秀资源，您可以从超过 9 万张图片中获取数据集。 谷歌还有一个名为 Machine Perception 的机翼，可提供近 2 万个时长为 XNUMX 秒的音频剪辑。
尽管这些资源（和其他资源）可用，但经常被忽视的重要因素是它们的使用条件。 它们肯定是公开的，但在违规和合理使用之间只有一线之隔。 每种资源都有其自身的条件，如果您正在探索这些选项，我们建议您谨慎行事。 这是因为以更喜欢免费途径为借口，您最终可能会招致诉讼和相关费用。
AI 训练数据的真实成本
只有你花在采购数据或内部生成数据的钱不是你应该考虑的。 我们必须考虑线性元素，例如开发人工智能系统所花费的时间和精力，以及 成本 从交易的角度来看。 无法恭维对方。
花在采购和注释数据上的时间
地理、市场人口统计和细分市场中的竞争等因素阻碍了相关数据集的可用性。 手动搜索数据所花费的时间会浪费在训练 AI 系统上。 一旦您设法获取数据来源，您将花费时间对数据进行注释，从而进一步延迟训练，以便您的机器可以了解它正在输入的内容。
收集和注释数据的代价
在获取 AI 数据时需要计算间接费用（内部数据收集器、注释器、维护设备、技术基础设施、SaaS 工具订阅、专有应用程序的开发）
坏数据的代价
糟糕的数据可能会降低公司团队的士气、竞争优势以及其他未被注意的有形后果。 我们将不良数据定义为任何不干净、原始、不相关、过时、不准确或充满拼写错误的数据集。 不良数据可能会通过引入偏差并以扭曲的结果破坏您的算法，从而破坏您的 AI 模型。
管理费用
涉及组织或企业管理、有形和无形资产的所有成本构成管理费用，这些费用通常是最昂贵的。
数据采购之后的下一步是什么？
一旦您掌握了数据集，下一步就是对其进行注释或标记。 在完成所有复杂的任务之后，您拥有的是干净的原始数据。 机器仍然无法理解您拥有的数据，因为它没有注释。 这是真正挑战的剩余部分开始的地方。
就像我们提到的，机器需要一种它可以理解的格式的数据。 这正是数据注释的作用。 它获取原始数据并添加标签和标签层，以帮助模块准确理解数据中的每个元素。
例如，在文本中，数据标记将告诉 AI 系统语法句法、词性、介词、标点符号、情感、情感和机器理解中涉及的其他参数。 这就是聊天机器人如何更好地理解人类对话的方式，并且只有当他们这样做时，他们才能通过他们的反应更好地模仿人类互动。
尽管听起来不可避免，但它也非常耗时和乏味。 无论您的业务规模或目标如何，注释数据所花费的时间都是巨大的。
这主要是因为如果您没有数据注释专家，您现有的员工需要在他们的日常安排中投入时间来注释数据。 因此，您需要召集您的团队成员并将其分配为附加任务。 延迟越多，训练 AI 模型所需的时间就越长。
虽然有免费的数据注释工具，但这并不能消除这个过程非常耗时的事实。
这就是像 Shaip 这样的数据注释供应商的用武之地。他们引入了一个专门的数据注释专家团队，专注于您的项目。 他们根据您的需要和要求以您想要的方式为您提供解决方案。 此外，您可以为他们设定一个时间表，并要求在该特定时间表内完成工作。
主要好处之一是，您的内部团队成员可以继续专注于对您的运营和项目更重要的事情，而专家则为您完成注释和标记数据的工作。
通过外包，可以确保最佳质量、最短时间和最大精度。
总结
这就是 AI 训练数据的全部内容。 从了解什么是训练数据到探索数据标注外包的免费资源和好处，我们都讨论了。 再一次，协议和政策在这个范围内仍然不稳定，我们始终建议您联系像我们这样的 AI 培训数据专家来满足您的需求。
从采购、去标识化到数据注释，我们将帮助您满足您的所有需求，因此您只能致力于构建您的平台。 我们了解数据来源和标记所涉及的复杂性。 这就是为什么我们重申您可以将困难的任务交给我们并利用我们的解决方案这一事实。
立即联系我们，了解您的所有数据注释需求。
我们聊聊吧
常见问题
如果您想创建智能系统，您需要提供清洁、策划和可操作的信息，以促进监督学习。 标记信息称为 AI 训练数据，包括市场元数据、ML 算法以及任何有助于决策的信息。
每台由人工智能驱动的机器的能力都受到其历史地位的限制。 这意味着机器只能在之前使用可比较的数据集进行过训练的情况下预测所需的结果。 训练数据有助于监督训练，其数量与 AI 模型的效率和准确性成正比。
需要不同的训练数据集来训练特定的机器学习算法，以帮助 AI 驱动的设置在考虑上下文的情况下做出重要决策。 例如，如果您计划向机器添加计算机视觉功能，则需要使用带注释的图像和更多市场数据集来训练模型。 同样，对于 NLP 能力，大量的语音收集作为训练数据。
训练一个称职的 AI 模型所需的训练数据量没有上限。 数据量越大，模型识别和分离元素、文本和上下文的能力就越好。
尽管有大量可用数据，但并非每个块都适合训练模型。 为了让算法发挥最佳效果，您需要全面、一致和相关的数据集，这些数据集是统一提取的，但仍然足够多样化以涵盖广泛的场景。 无论您打算使用什么数据，最好对其进行清理和注释以改进学习。
如果你有一个特定的 AI 模型，但训练数据不够，你必须首先删除异常值，配对迁移和迭代学习设置，限制功能，并让设置开源让用户继续添加数据逐步、及时地训练机器。 您甚至可以遵循有关数据增强和迁移学习的方法来充分利用受限制的数据集。
开放数据集始终可用于收集训练数据。 但是，如果您寻求更好地训练模型的排他性，您可以依靠外部供应商、Reddit、Kaggle 等免费资源，甚至数据抓取来有选择地从配置文件、门户和文档中挖掘见解。 无论采用哪种方法，都需要在使用前对获取的数据进行格式化、缩减和清理。