Ein funktionierendes KI-Modell basiert auf soliden, zuverlässigen und dynamischen Datensätzen. Ohne reich und detailliert KI-Trainingsdaten Auf der Hand ist es sicherlich nicht möglich, eine wertvolle und erfolgreiche KI-Lösung zu bauen. Wir wissen, dass die Komplexität des Projekts die erforderliche Datenqualität diktiert und bestimmt. Wir sind uns jedoch nicht ganz sicher, wie viele Trainingsdaten wir zum Erstellen des benutzerdefinierten Modells benötigen.
Es gibt keine einfache Antwort auf die richtige Menge Trainingsdaten für maschinelles Lernen wird gebraucht. Anstatt mit einer ungefähren Zahl zu arbeiten, glauben wir, dass Ihnen eine Reihe von Methoden eine genaue Vorstellung von der erforderlichen Datengröße geben kann. Aber lassen Sie uns vorher verstehen, warum Trainingsdaten für den Erfolg Ihres KI-Projekts entscheidend sind.
Die Bedeutung von Trainingsdaten
Das sagte Arvind Krishna, CEO von IBM, auf dem Future of Everything Festival des Wall Street Journal 80 % der Arbeit in einem KI-Projekt geht es darum, Daten zu sammeln, zu bereinigen und aufzubereiten.' Und er war auch der Meinung, dass Unternehmen ihre KI-Projekte aufgeben, weil sie mit den Kosten, der Arbeit und der Zeit, die erforderlich sind, um wertvolle Trainingsdaten zu sammeln, nicht Schritt halten können.
Ermittlung der Daten Stichprobengröße hilft bei der Gestaltung der Lösung. Es hilft auch, die für das Projekt erforderlichen Kosten, Zeit und Fähigkeiten genau abzuschätzen.
Wenn ungenaue oder unzuverlässige Datensätze zum Trainieren von ML-Modellen verwendet werden, liefert die resultierende Anwendung keine guten Vorhersagen.
Wie viele Daten sind genug?
Es kommt darauf an.
Die erforderliche Datenmenge hängt von mehreren Faktoren ab, von denen einige sind:
- Die Komplexität der Projekt zum maschinellen Lernen du unternimmst
- Die Projektkomplexität u Haushalt Bestimmen Sie auch die Trainingsmethode, die Sie anwenden.
- Die Kennzeichnungs- und Anmerkungsanforderungen des jeweiligen Projekts.
- Dynamik und Vielfalt der Datensätze, die erforderlich sind, um ein KI-basiertes Projekt genau zu trainieren.
- Die Anforderungen an die Datenqualität des Projekts.
Gebildete Vermutungen anstellen
Es gibt keine magische Zahl bezüglich der erforderlichen Mindestdatenmenge, aber es gibt ein paar Faustregeln, die Sie verwenden können, um zu einer rationalen Zahl zu gelangen.
Die Regel von 10
Als ein Faustregel, um ein effizientes KI-Modell zu entwickeln, sollte die Anzahl der benötigten Trainingsdatensätze zehnmal größer sein als jeder Modellparameter, auch Freiheitsgrade genannt. Die „10“-Regeln zielen darauf ab, die Variabilität zu begrenzen und die Vielfalt der Daten zu erhöhen. Daher kann Ihnen diese Faustregel beim Start Ihres Projekts helfen, indem sie Ihnen eine grundlegende Vorstellung von der erforderlichen Menge an Datensätzen gibt.
Tiefes Lernen
Deep-Learning-Methoden helfen bei der Entwicklung hochwertiger Modelle, wenn dem System mehr Daten zur Verfügung gestellt werden. Es ist allgemein anerkannt, dass 5000 beschriftete Bilder pro Kategorie ausreichen sollten, um einen Deep-Learning-Algorithmus zu erstellen, der mit Menschen auf Augenhöhe arbeiten kann. Um außergewöhnlich komplexe Modelle zu entwickeln, sind mindestens 10 Millionen gekennzeichnete Artikel erforderlich.
Computer Vision
Wenn Sie Deep Learning für die Bildklassifizierung verwenden, besteht Einigkeit darüber, dass ein Datensatz von 1000 gekennzeichneten Bildern für jede Klasse eine angemessene Zahl ist.
Lernkurven
Lernkurven werden verwendet, um die Leistung des maschinellen Lernalgorithmus gegenüber der Datenmenge zu demonstrieren. Indem die Modellkompetenz auf der Y-Achse und der Trainingsdatensatz auf der X-Achse angezeigt wird, ist es möglich zu verstehen, wie sich die Größe der Daten auf das Ergebnis des Projekts auswirkt.
Die Nachteile von zu wenig Daten
Sie denken vielleicht, dass es ziemlich offensichtlich ist, dass ein Projekt große Datenmengen benötigt, aber manchmal scheitern selbst große Unternehmen mit Zugang zu strukturierten Daten daran, diese zu beschaffen. Das Training auf begrenzte oder enge Datenmengen kann das verhindern Modelle des maschinellen Lernens daran hindern, ihr volles Potenzial auszuschöpfen, und erhöhen das Risiko, falsche Vorhersagen zu treffen.
Obwohl es keine goldene Regel gibt und normalerweise eine grobe Verallgemeinerung vorgenommen wird, um den Bedarf an Trainingsdaten vorherzusehen, ist es immer besser, große Datensätze zu haben, als unter Einschränkungen zu leiden. Die Datenbeschränkung, unter der Ihr Modell leidet, wären die Beschränkungen Ihres Projekts.
Was zu tun ist, wenn Sie mehr Datensätze benötigen
Obwohl jeder Zugriff auf große Datensätze haben möchte, ist dies leichter gesagt als getan. Der Zugang zu großen Mengen an Datensätzen von Qualität und Vielfalt ist für den Erfolg des Projekts von entscheidender Bedeutung. Hier stellen wir Ihnen strategische Schritte vor, um die Datenerfassung erheblich zu vereinfachen.
Datensatz öffnen
Offene Datensätze werden normalerweise als „gute Quelle“ für kostenlose Daten angesehen. Dies mag zwar zutreffen, aber offene Datasets sind in den meisten Fällen nicht das, was das Projekt benötigt. Es gibt viele Orte, von denen Daten beschafft werden können, z. B. Regierungsquellen, EU-Portale für offene Daten, Google Public Data Explorer und mehr. Die Verwendung offener Datensätze für komplexe Projekte hat jedoch viele Nachteile.
Wenn Sie solche Datensätze verwenden, gehen Sie ein Risiko ein Schulung und Prüfung Ihr Modell auf falsche oder fehlende Daten. Die Datenerhebungsmethoden sind im Allgemeinen nicht bekannt, was sich auf das Ergebnis des Projekts auswirken könnte. Datenschutz, Zustimmung und Identitätsdiebstahl sind erhebliche Nachteile bei der Verwendung offener Datenquellen.
Erweiterter Datensatz
Wenn du welche hast Menge an Trainingsdaten aber nicht ausreicht, um alle Ihre Projektanforderungen zu erfüllen, müssen Sie Techniken zur Datenerweiterung anwenden. Der verfügbare Datensatz wird umfunktioniert, um die Anforderungen des Modells zu erfüllen.
Die Datenbeispiele werden verschiedenen Transformationen unterzogen, die den Datensatz reich, vielfältig und dynamisch machen. Ein einfaches Beispiel für Datenvermehrung ist der Umgang mit Bildern. Ein Bild kann auf viele Arten erweitert werden – es kann geschnitten, in der Größe geändert, gespiegelt, in verschiedene Winkel gedreht und die Farbeinstellungen geändert werden.
Synthetische Daten
Wenn nicht genügend Daten vorhanden sind, können wir uns an synthetische Datengeneratoren wenden. Synthetische Daten sind beim Transferlernen praktisch, da das Modell zunächst mit synthetischen Daten und später mit dem realen Datensatz trainiert werden kann. Beispielsweise kann ein KI-basiertes selbstfahrendes Fahrzeug zunächst darauf trainiert werden, Objekte darin zu erkennen und zu analysieren Computer Vision Videospielen.
Synthetische Daten sind vorteilhaft, wenn es an der Realität mangelt Daten zu trainieren und teste dein ausgebildete Modelle. Darüber hinaus wird es auch im Umgang mit Datenschutz und Datensensibilität verwendet.
Benutzerdefinierte Datenerfassung
Die benutzerdefinierte Datenerfassung ist möglicherweise ideal zum Generieren von Datensätzen, wenn andere Formulare nicht die erforderlichen Ergebnisse liefern. Hochwertige Datensätze können mit Web-Scraping-Tools, Sensoren, Kameras und anderen Tools generiert werden. Wenn Sie maßgeschneiderte Datensätze benötigen, die die Leistung Ihrer Modelle verbessern, ist die Beschaffung benutzerdefinierter Datensätze möglicherweise der richtige Schritt. Mehrere Drittanbieter bieten ihr Fachwissen an.
Um leistungsstarke KI-Lösungen zu entwickeln, müssen die Modelle auf qualitativ hochwertigen, zuverlässigen Datensätzen trainiert werden. Es ist jedoch nicht einfach, an reichhaltige und detaillierte Datensätze zu gelangen, die sich positiv auf die Ergebnisse auswirken. Wenn Sie jedoch mit zuverlässigen Datenanbietern zusammenarbeiten, können Sie ein leistungsstarkes KI-Modell mit einer starken Datengrundlage erstellen.
Haben Sie ein großartiges Projekt im Sinn, warten aber auf maßgeschneiderte Datensätze, um Ihre Modelle zu trainieren, oder haben Schwierigkeiten, das richtige Ergebnis aus Ihrem Projekt zu erzielen? Wir bieten umfangreiche Trainingsdatensätze für eine Vielzahl von Projektanforderungen. Nutzen Sie das Potenzial von Saip indem Sie mit einem unserer sprechen Datenwissenschaftler heute und verstehen, wie wir in der Vergangenheit leistungsstarke, hochwertige Datensätze für Kunden geliefert haben.
