מה זה נתוני אימון בלמידת מכונה:
הגדרה, יתרונות, אתגרים, דוגמה ומערכי נתונים

אם ברצונך ליצור מערכות חכמות, עליך להזין מידע נקי, אוצר וניתן לפעולה כדי להקל על למידה בפיקוח. המידע המסומן נקרא נתוני אימון AI וכולל מטא נתונים של שוק, אלגוריתמים ML וכל מה שעוזר בקבלת החלטות.

לכל מכונה המונעת על ידי AI יש יכולות מוגבלות על פי מקומה ההיסטורי. המשמעות היא שהמכונה יכולה לחזות את התוצאה הרצויה רק ​​אם הוכשרה בעבר עם מערכות נתונים דומות. נתוני אימון מסייעים באימון בפיקוח עם עוצמת הקול ביחס ישיר ליעילות והדיוק של דגמי ה- AI.

מערכי נתונים שונים של הכשרה נחוצים לצורך אימון אלגוריתמים ספציפיים של למידת מכונה, על מנת לסייע למערכות המופעלות על ידי AI לקחת החלטות חשובות בהתחשב בהקשרים. לדוגמה, אם אתה מתכנן להוסיף פונקציונליות Computer Vision למכונה, צריך להכשיר את הדגמים עם תמונות עם הערות ומערכי נתוני שוק נוספים. באופן דומה, ליכולת NLP, כמויות גדולות של איסוף דיבור משמשות כנתוני אימון.

אין גבול עליון לנפח נתוני האימון הנדרש להכשרת מודל AI מוכשר. נפח הנתונים גדול יותר יהיה היכולת של המודל לזהות ולהפריד אלמנטים, טקסטים והקשרים.

למרות שיש הרבה נתונים זמינים, לא כל נתח מתאים לאימון דגמים. כדי שאלגוריתם יעבוד במיטבו, תזדקק למערכות נתונים מקיפות, עקביות ורלוונטיות, שחולצות בצורה אחידה אך עדיין מגוונות מספיק כדי לכסות מגוון רחב של תרחישים. ללא קשר לנתונים שבהם אתה מתכנן להשתמש, עדיף לנקות ולערות אותו על למידה משופרת.

אם יש לך מחשבה על מודל AI מסוים אך נתוני האימון אינם מספיקים, תחילה עליך להסיר חריגים, להתאים הגדרות למידה העברה ואיטרטיביות, להגביל את הפונקציונליות ולהפוך את ההתקנה לקוד פתוח למשתמשים כדי להמשיך להוסיף נתונים עבור אימון המכונה, בהדרגה, בזמן. אתה יכול אפילו לעקוב אחר גישות הנוגעות להגדלת נתונים ולמידת העברות כדי להפיק את המרב ממערכות נתונים מוגבלות.

תמיד ניתן להשתמש במערכי נתונים פתוחים לאיסוף נתוני הדרכה. עם זאת, אם אתה מחפש בלעדיות להכשרת הדגמים טוב יותר, תוכל להסתמך על ספקים חיצוניים, מקורות בחינם כמו Reddit, Kaggle ועוד, ואפילו גרידת נתונים לצורך כריית תובנות סלקטיביות מפרופילים, פורטלים ומסמכים. ללא קשר לגישה, יש צורך לעצב, להקטין ולנקות את הנתונים שנרכשו לפני השימוש.