נתוני אימוני AI

כמה הוא הנפח האופטימלי של נתוני אימון שאתה צריך עבור פרויקט AI?

מודל AI עובד בנוי על מערכי נתונים מוצקים, אמינים ודינמיים. בלי עשיר ומפורט נתוני אימוני AI בהישג יד, בהחלט לא ניתן לבנות פתרון AI בעל ערך ומוצלח. אנו יודעים שמורכבות הפרויקט מכתיבה, וקובעת את איכות הנתונים הנדרשת. אבל אנחנו לא בדיוק בטוחים כמה נתוני אימון אנחנו צריכים כדי לבנות את המודל המותאם אישית.

אין תשובה פשוטה מה הכמות הנכונה של נתוני אימון ללמידת מכונה נחוץ. במקום לעבוד עם דמות כדורסל, אנו מאמינים שמגוון שיטות יכול לתת לך מושג מדויק על גודל הנתונים שאתה עשוי לדרוש. אבל לפני כן, בואו נבין מדוע נתוני אימון חיוניים להצלחת פרויקט הבינה המלאכותית שלכם.

המשמעות של נתוני אימון 

בנאום בפסטיבל Future of Everything של הוול סטריט ג'ורנל אמר ארווינד קרישנה, ​​מנכ"ל יבמ, שכמעט 80% מהעבודה בפרויקט AI עוסק באיסוף, ניקוי והכנת נתונים״. והוא גם היה בדעה שעסקים מוותרים על מיזמי הבינה המלאכותית שלהם מכיוון שהם לא יכולים לעמוד בקצב העלות, העבודה והזמן הנדרשים לאיסוף נתוני הכשרה יקרי ערך.

קביעת הנתונים גודל המדגם עוזר בעיצוב הפתרון. זה גם עוזר להעריך במדויק את העלות, הזמן והמיומנויות הנדרשות לפרויקט.

אם נעשה שימוש במערכי נתונים לא מדויקים או לא אמינים לאימון מודלים של ML, היישום שיתקבל לא יספק תחזיות טובות.

כמה נתונים זה מספיק? 

זה תלוי.

כמות הנתונים הנדרשת תלויה במספר גורמים, חלקם:

  • המורכבות של פרויקט למידת מכונה אתה מתחייב
  • מורכבות הפרויקט ו תקציב גם לקבוע את שיטת ההכשרה שבה אתה משתמש. 
  • צרכי התיוג והביאור של הפרויקט הספציפי. 
  • דינמיקה וגיוון של מערכי נתונים הנדרשים כדי להכשיר פרויקט מבוסס AI בצורה מדויקת.
  • צרכי איכות הנתונים של הפרויקט.

ניחושים מושכלים

הערכת דרישת נתוני הדרכה

אין מספר קסם לגבי כמות הנתונים המינימלית הנדרשת, אבל יש כמה כללי אצבע שבהם אתה יכול להשתמש כדי להגיע למספר רציונלי. 

הכלל של 10

בְּתוֹר כלל אצבע, כדי לפתח מודל AI יעיל, מספר מערכי הנתונים הנדרשים לאימון צריך להיות פי עשרה מכל פרמטר של מודל, הנקרא גם דרגות חופש. כללי '10' פעמים מטרתם להגביל את השונות ולהגדיל את מגוון הנתונים. ככזה, כלל אצבע זה יכול לעזור לך להתחיל את הפרויקט שלך בכך שהוא נותן לך מושג בסיסי לגבי הכמות הנדרשת של מערכי נתונים.  

למידה עמוקה 

שיטות למידה עמוקה עוזרות לפתח מודלים באיכות גבוהה אם יותר נתונים מסופקים למערכת. מקובל בדרך כלל ש-5000 תמונות מתויגות לכל קטגוריה אמורות להספיק ליצירת אלגוריתם למידה עמוקה שיכול לעבוד בדומה לבני אדם. כדי לפתח מודלים מורכבים במיוחד, נדרשים לפחות 10 מיליון פריטים עם תווית. 

ראייה ממוחשבת

אם אתה משתמש בלמידה עמוקה לסיווג תמונות, ישנה הסכמה כי מערך נתונים של 1000 תמונות מתויגות עבור כל מחלקה הוא מספר הוגן. 

עקומות למידה

עקומות למידה משמשות להדגמת ביצועי אלגוריתם למידת מכונה מול כמות נתונים. על ידי מיומנות המודל על ציר ה-Y ומערך ההדרכה על ציר ה-X, ניתן להבין כיצד גודל הנתונים משפיע על תוצאת הפרויקט.

בואו נדון היום בדרישת נתוני ההכשרה שלך ב- AI.

החסרונות של פחות מדי נתונים 

אתה אולי חושב שזה די ברור שפרויקט צריך כמויות גדולות של נתונים, אבל לפעמים, אפילו עסקים גדולים עם גישה לנתונים מובנים לא מצליחים להשיג אותם. אימון על כמויות נתונים מוגבלות או מצומצמות יכול לעצור את מודלים ללימוד מכונה ממימוש מלוא הפוטנציאל שלהם ולהגדיל את הסיכון לספק תחזיות שגויות.

אמנם אין כלל זהב והכללה גסה נעשית בדרך כלל כדי לחזות את צרכי נתוני ההדרכה, אבל תמיד עדיף להחזיק מערכי נתונים גדולים מאשר לסבול ממגבלות. מגבלת הנתונים שממנה סובל המודל שלך תהיה המגבלות של הפרויקט שלך.  

מה לעשות אם אתה צריך מערכי נתונים נוספים

טכניקות/מקורות לאיסוף נתונים

למרות שכולם רוצים לקבל גישה למערכי נתונים גדולים, קל יותר לומר מאשר לעשות. השגת גישה לכמויות גדולות של מערכי נתונים באיכות וגיוון חיונית להצלחת הפרויקט. כאן אנו מספקים לך צעדים אסטרטגיים כדי להפוך את איסוף הנתונים להרבה יותר קל.

פתח את מערך הנתונים 

מערכי נתונים פתוחים נחשבים בדרך כלל ל'מקור טוב' לנתונים חופשיים. למרות שזה עשוי להיות נכון, מערכי נתונים פתוחים אינם מה שהפרויקט צריך ברוב המקרים. ישנם מקומות רבים מהם ניתן לרכוש נתונים, כגון מקורות ממשלתיים, פורטלי נתונים פתוחים של האיחוד האירופי, חוקרי נתונים ציבוריים של Google ועוד. עם זאת, ישנם חסרונות רבים בשימוש במערכים פתוחים עבור פרויקטים מורכבים.

כשאתה משתמש במערכי נתונים כאלה, אתה מסתכן אימון ובדיקה המודל שלך על נתונים שגויים או חסרים. שיטות איסוף הנתונים בדרך כלל אינן ידועות, מה שעלול להשפיע על תוצאות הפרויקט. פרטיות, הסכמה וגניבת זהות הם חסרונות משמעותיים של שימוש במקורות נתונים פתוחים.

ערכת נתונים מוגברת 

כשיש לך כמה כמות נתוני האימון אבל לא מספיק כדי לעמוד בכל דרישות הפרויקט שלך, עליך ליישם טכניקות להגדלת נתונים. מערך הנתונים הזמין מיועד מחדש כדי לענות על צרכי המודל.

דגימות הנתונים יעברו טרנספורמציות שונות שיהפכו את מערך הנתונים לעשיר, מגוון ודינמי. ניתן לראות דוגמה פשוטה של ​​הגדלת נתונים כאשר עוסקים בתמונות. ניתן להגדיל תמונה בדרכים רבות - ניתן לחתוך אותה, לשנות אותה בגודלה, לשקף אותה, להפוך אותה לזוויות שונות ולשנות את הגדרות הצבע.

נתונים סינתטיים

כשאין מספיק נתונים, נוכל לפנות למחוללי נתונים סינתטיים. נתונים סינתטיים מועילים במונחים של למידת העברה, מכיוון שניתן לאמן את המודל תחילה על נתונים סינתטיים ומאוחר יותר על מערך הנתונים בעולם האמיתי. לדוגמה, תחילה ניתן לאמן רכב נהיגה עצמית מבוסס בינה מלאכותית לזהות ולנתח אובייקטים בתוכם ראיית מחשב משחקי וידאו.

נתונים סינתטיים מועילים כאשר יש חוסר בחיים האמיתיים נתונים לאימון ובדוק את שלך דגמים מאומנים. יתר על כן, הוא משמש גם כאשר עוסקים בפרטיות ורגישות לנתונים.

איסוף נתונים מותאם אישית 

איסוף נתונים מותאם אישית הוא אולי אידיאלי ליצירת מערכי נתונים כאשר טפסים אחרים אינם מביאים את התוצאות הנדרשות. ניתן ליצור מערכי נתונים באיכות גבוהה באמצעות כלי גירוד אינטרנט, חיישנים, מצלמות וכלים אחרים. כאשר אתה צריך מערכי נתונים מותאמים אישית המשפרים את הביצועים של המודלים שלך, רכישת מערכי נתונים מותאמים אישית עשויה להיות הצעד הנכון. מספר ספקי שירותים של צד שלישי מציעים את המומחיות שלהם.

כדי לפתח פתרונות AI בעלי ביצועים גבוהים, המודלים צריכים להיות מאומנים על מערכי נתונים אמינים באיכות טובה. עם זאת, לא קל להשיג מערכי נתונים עשירים ומפורטים שמשפיעים לטובה על התוצאות. אבל כשאתה שותף עם ספקי נתונים אמינים, אתה יכול לבנות מודל AI חזק עם בסיס נתונים חזק.

האם יש לך פרויקט נהדר בראש אבל אתה מחכה למערכי נתונים מותאמים אישית כדי לאמן את המודלים שלך או נאבק להשיג את התוצאה הנכונה מהפרויקט שלך? אנו מציעים מערכי הדרכה נרחבים עבור מגוון צרכי פרויקט. למנף את הפוטנציאל של שייפ על ידי שיחה עם אחד מאיתנו מדעני נתונים היום והבנה כיצד סיפקנו מערכי נתונים בעלי ביצועים גבוהים ואיכותיים עבור לקוחות בעבר.

שתף חברתי