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
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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？
很简单——用于训练机器学习模型的数据称为训练数据。训练数据集的结构包括标记或注释的属性，这些属性允许模型检测和学习模式。注释数据在数据训练中至关重要，因为它使模型能够在学习阶段区分、比较和关联概率。高质量的训练数据涉及人工批准的数据集，其中的数据经过严格的质量检查以确保注释准确无误。注释越清晰，数据质量越高。
训练数据如何用于机器学习？
AI/ML 模型就像一个婴儿。它需要从头开始学习一切。与我们教小学生认识人体各部位的方式类似，我们必须通过注释来展示数据集的各个方面。只有通过这些信息，模型才能掌握人类定义的概念、名称、功能和其他属性。这对于监督学习模型和无监督学习模型都至关重要。随着用例变得越来越小众，关键性也会随之增加。
为什么人工智能训练数据很重要？
人工智能训练数据的质量直接影响机器学习模型的输出质量。这种相关性在医疗保健和汽车等直接关系到人类生命的领域变得更加重要。此外，人工智能训练数据还会影响输出的偏差系数。
例如，如果模型只使用一类样本集进行训练，比如来自相同人口统计数据或人类角色的样本集，那么它通常会导致机器假设不存在不同类型的概率。这会导致输出不公平，最终可能给公司带来法律和声誉后果。为了缓解这种情况，强烈建议获取高质量数据并在此基础上训练模型。
示例：自动驾驶汽车如何使用人工智能训练数据安全导航
自动驾驶汽车使用来自摄像头、雷达和激光雷达等传感器的大量数据。如果汽车系统无法处理这些数据，那么这些数据就毫无用处。例如，汽车需要识别行人、动物和坑洼以避免事故。必须对汽车进行训练，使其理解这些元素并做出安全的驾驶决策。
此外，汽车还应使用自然语言处理 (NLP) 来理解口头命令。例如，如果要求查找附近的加油站，它应该准确解释并做出响应。
人工智能训练不仅对汽车至关重要，对任何人工智能系统也至关重要，例如 Netflix 推荐，它也依赖类似的数据处理来提供个性化建议。
使用高质量数据集训练模型的好处
使用高质量数据集训练模型有许多优点，例如：
- 提高模型在相关性、准确性和及时性方面的性能
- 减少培训时间
- 最小化过度拟合并提高泛化能力
- 减少偏见
- 为品牌提供树立影响力和树立积极市场情绪的机会等等
人工智能训练数据的挑战
人工智能训练是一项复杂而庞大的任务，它本身就存在一系列挑战和瓶颈。首先，让我们来看看一些最常见的障碍：
缺乏正确的数据
人工智能模型无法基于任何可用数据进行训练。输入到模型中的数据集应与业务成果、愿景、提示相关性、领域、主题专业知识等保持一致。
考虑到 AI 训练所需的数据量，获取理想的数据可能很棘手。医疗保健和金融等行业的数据敏感性至关重要，因此复杂性会增加。
偏见
人类天生就有偏见，我们输入模型的内容也是模型处理和交付的内容。再加上缺乏优质数据，模型可能会发展
偏见，导致不公平和有偏见的结果。
过度拟合
这可以比作模型的自身免疫性疾病，其自身的完美性成为应对提示中的意外和多样性的瓶颈。这种情况可能会导致人工智能产生幻觉，
它不知道如何响应提示或问题，它无法与其训练数据集对齐。
道德与可解释性
人工智能训练的另一个复杂因素是可解释性。我们也可以将其称为可问责性，即我们不确定模型如何从合理性角度得出特定响应。目前，人们正在讨论如何让人工智能决策更加透明，未来，我们将看到更多关于可解释人工智能（XAI）的协议。
了解训练数据和测试数据之间的差异
训练数据和测试数据之间的区别与准备数据和检查数据之间的区别相同。
| 方面 | 训练数据 | 测试数据 |
|---|---|---|
| 目的 | 教导模型学习预期概念 | 验证模型的学习效果 |
| 角色 | 准备 | 检查 |
| 评估方式 | 不用于绩效评估 | 对于评估绩效至关重要（及时性、相关性、准确性、偏见） |
| 优化 | 帮助模型训练 | 确保模型优化并告知是否需要更多训练数据 |
| 利益相关者决策 | 用于构建模型 | 根据模型分数决定是否进一步训练或调整 |
使用案例
智能手机应用
手机应用采用人工智能已经变得很普遍。当模型使用可靠的人工智能训练数据进行训练时，应用可以更好地理解用户的偏好和行为、预测动作、解锁手机、更好地响应语音命令等等。
Retail / 零售
通过人工智能，客户的购物体验和与潜在客户的互动得到了极大的优化。从购物车放弃的实时折扣到预测性销售，可能性无穷无尽。
医疗保健
医疗保健可能是 AI 和 ML 的最大受益者。从肿瘤学领域的辅助研究、药物研发和临床试验到检测医学影像中的异常，AI 模型可以接受训练以执行特定功能。
安全性
随着网络攻击日益增多，人工智能可以通过优化网络保护、异常检测、应用程序安全、修复有错误和安全漏洞的代码、自动化补丁开发等来减轻复杂的攻击。
金融
AI 通过先进的欺诈检测方法、自动理赔、使用聊天机器人进行 KYC 手续等方式帮助金融界。BFSI 公司还利用 AI 通过最佳网络安全措施来强化其网络和系统。
销售与市场营销
了解用户行为、高级受众细分、在线声誉管理、社交媒体副本生成、社交媒体活动模拟等优势对于销售和营销专业人士来说普遍存在。
训练 ML 模型需要多少数据？
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？
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。
如何选择正确的AI训练数据公司以及Shaip如何帮助您？
选择正确的 AI 训练数据提供商是确保您的 AI 模型在市场上表现良好的关键方面。他们的角色、对您项目的理解以及贡献可能会改变您的业务。在此过程中需要考虑的一些因素包括：
- 对要构建 AI 模型的领域的理解
- 他们以前曾参与过的任何类似项目
- 他们会提供样本训练数据或同意试点合作吗
- 他们如何处理大规模数据需求
- 他们的质量保证协议是什么
- 他们是否愿意在运营中采取敏捷方式
- 他们如何获取道德培训数据集等
或者，您可以跳过所有这些步骤，直接联系 Shaip。我们是提供优质、合乎道德的 AI 训练数据的领先提供商之一。我们在该行业工作多年，了解采购数据集的细微差别。我们专门的项目经理、质量保证专业人员团队和 AI 专家将确保您的企业愿景实现无缝、透明的合作。立即联系我们，进一步讨论范围。
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。
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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。