작동하는 AI 모델은 견고하고 안정적이며 동적인 데이터 세트를 기반으로 합니다. 풍부하고 디테일하지 않고 AI 훈련 데이터 가치 있고 성공적인 AI 솔루션을 구축하는 것은 확실히 불가능합니다. 우리는 프로젝트의 복잡성이 요구되는 데이터 품질을 결정하고 결정한다는 것을 알고 있습니다. 그러나 사용자 지정 모델을 구축하는 데 얼마나 많은 훈련 데이터가 필요한지 정확히 확신할 수 없습니다.
적정량에 대한 정답은 없다. 머신 러닝을 위한 훈련 데이터 필요합니다. 야구장 수치로 작업하는 대신 다양한 방법을 통해 필요한 데이터 크기에 대한 정확한 아이디어를 얻을 수 있다고 믿습니다. 그러나 그 전에 AI 프로젝트의 성공에 훈련 데이터가 중요한 이유를 이해합시다.
훈련 데이터의 중요성
IBM CEO인 Arvind Krishna는 월스트리트 저널의 Future of Everything Festival에서 연설에서 거의 AI 프로젝트에서 작업의 80% 데이터를 수집하고 정리하고 준비하는 것입니다.' 또한 그는 기업이 귀중한 교육 데이터를 수집하는 데 필요한 비용, 작업 및 시간을 따라잡을 수 없기 때문에 AI 벤처를 포기한다는 의견도 있었습니다.
데이터 결정 표본의 크기 솔루션 설계에 도움이 됩니다. 또한 프로젝트에 필요한 비용, 시간 및 기술을 정확하게 추정하는 데 도움이 됩니다.
부정확하거나 신뢰할 수 없는 데이터 세트가 ML 모델을 훈련하는 데 사용되는 경우 결과 애플리케이션은 좋은 예측을 제공하지 않습니다.
얼마나 많은 데이터가 충분합니까?
그것은 달려있다.
필요한 데이터의 양은 여러 요인에 따라 달라지며 그 중 일부는 다음과 같습니다.
- 의 복잡성 머신러닝 프로젝트 당신은 착수
- 프로젝트 복잡성 및 예산 또한 사용 중인 교육 방법을 결정하십시오.
- 특정 프로젝트의 레이블 지정 및 주석 요구 사항.
- AI 기반 프로젝트를 정확하게 훈련시키는 데 필요한 데이터 세트의 역동성과 다양성.
- 프로젝트의 데이터 품질 요구 사항.
교육된 추측 만들기
필요한 최소 데이터 양에 관한 마법의 숫자는 없지만 유리수에 도달하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 경험 법칙이 있습니다.
10의 법칙
으로 엄지 손가락의 규칙, 효율적인 AI 모델을 개발하기 위해 필요한 훈련 데이터 세트의 수는 자유도라고도 하는 각 모델 매개변수의 10배 이상이어야 합니다. 'XNUMX' 배 규칙은 가변성을 제한하고 데이터의 다양성을 증가시키는 것을 목표로 합니다. 따라서 이 경험 법칙은 필요한 데이터 세트 양에 대한 기본 아이디어를 제공하여 프로젝트를 시작하는 데 도움이 될 수 있습니다.
깊은 학습
딥 러닝 방법은 시스템에 더 많은 데이터가 제공되면 고품질 모델을 개발하는 데 도움이 됩니다. 일반적으로 카테고리당 5000개의 레이블이 지정된 이미지가 있으면 인간과 동등하게 작동할 수 있는 딥 러닝 알고리즘을 만드는 데 충분해야 합니다. 매우 복잡한 모델을 개발하려면 최소 천만 개의 레이블이 지정된 항목이 필요합니다.
컴퓨터 비전
이미지 분류에 딥 러닝을 사용하는 경우 각 클래스에 대해 레이블이 지정된 1000개의 이미지 데이터 세트가 공정한 숫자라는 데 동의합니다.
학습 곡선
학습 곡선은 데이터 양에 대한 기계 학습 알고리즘 성능을 시연하는 데 사용됩니다. 모델 기술을 Y축에, 학습 데이터 세트를 X축에 둠으로써 데이터 크기가 프로젝트 결과에 어떤 영향을 미치는지 이해할 수 있습니다.
데이터가 너무 적음의 단점
프로젝트에 많은 양의 데이터가 필요하다는 것이 다소 명백하다고 생각할 수도 있지만, 때로는 구조화된 데이터에 액세스할 수 있는 대기업에서도 이를 조달하지 못하는 경우가 있습니다. 제한적이거나 좁은 데이터 양에 대한 교육으로 중단될 수 있음 기계 학습 모델 잠재력을 최대한 발휘하지 못하고 잘못된 예측을 제공할 위험이 높아집니다.
황금률이 없고 일반적으로 훈련 데이터 요구 사항을 예측하기 위해 대략적인 일반화가 이루어지지만 제한 사항으로 고통받는 것보다 큰 데이터 세트를 갖는 것이 항상 낫습니다. 모델이 겪는 데이터 제한은 프로젝트의 제한입니다.
더 많은 데이터 세트가 필요한 경우 수행할 작업
모든 사람이 대규모 데이터 세트에 액세스하기를 원하지만 말처럼 쉽지 않습니다. 프로젝트의 성공을 위해서는 품질과 다양성을 갖춘 대량의 데이터 세트에 액세스하는 것이 필수적입니다. 여기에서 데이터 수집을 훨씬 쉽게 하기 위한 전략적 단계를 제공합니다.
데이터세트 열기
개방형 데이터 세트는 일반적으로 무료 데이터의 '좋은 소스'로 간주됩니다. 이것이 사실일 수도 있지만 대부분의 경우 프로젝트에 필요한 것은 개방형 데이터세트가 아닙니다. 정부 출처, EU Open 데이터 포털, Google Public 데이터 탐색기 등과 같이 데이터를 조달할 수 있는 곳이 많이 있습니다. 그러나 복잡한 프로젝트에 개방형 데이터 세트를 사용하면 많은 단점이 있습니다.
이러한 데이터 세트를 사용하면 위험 훈련과 시험 정확하지 않거나 누락된 데이터에 대한 모델. 데이터 수집 방법은 일반적으로 알려져 있지 않으므로 프로젝트 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. 개인 정보 보호, 동의 및 신원 도용은 개방형 데이터 소스 사용의 중요한 단점입니다.
증강 데이터 세트
당신이 약간을 가지고있을 때 훈련 데이터의 양 그러나 모든 프로젝트 요구 사항을 충족하기에 충분하지 않으면 데이터 증강 기술을 적용해야 합니다. 사용 가능한 데이터 세트는 모델의 요구 사항을 충족하도록 용도가 변경됩니다.
데이터 샘플은 데이터 세트를 풍부하고 다양하며 동적으로 만드는 다양한 변환을 거칩니다. 이미지를 다룰 때 데이터 증대의 간단한 예를 볼 수 있습니다. 이미지는 자르고, 크기를 조정하고, 미러링하고, 다양한 각도로 변환하고, 색상 설정을 변경할 수 있는 등 다양한 방법으로 이미지를 확대할 수 있습니다.
합성 데이터
데이터가 충분하지 않으면 합성 데이터 생성기를 사용할 수 있습니다. 합성 데이터는 모델이 먼저 합성 데이터에서 훈련되고 나중에 실제 데이터 세트에서 훈련될 수 있기 때문에 전이 학습 측면에서 편리합니다. 예를 들어, AI 기반 자율주행 차량은 먼저 사물을 인식하고 분석하도록 훈련될 수 있습니다. 컴퓨터 비전 비디오 게임.
합성 데이터는 실생활이 부족할 때 유용합니다. 훈련할 데이터 그리고 당신의 테스트 훈련된 모델. 또한 개인 정보 및 데이터 민감도를 다룰 때도 사용됩니다.
맞춤 데이터 수집
사용자 지정 데이터 수집은 다른 양식이 필요한 결과를 가져오지 않을 때 데이터 집합을 생성하는 데 이상적일 수 있습니다. 웹 스크래핑 도구, 센서, 카메라 및 기타 도구를 사용하여 고품질 데이터 세트를 생성할 수 있습니다. 모델의 성능을 향상시키는 맞춤형 데이터 세트가 필요한 경우 사용자 지정 데이터 세트를 조달하는 것이 올바른 조치일 수 있습니다. 여러 타사 서비스 제공업체가 전문 지식을 제공합니다.
고성능 AI 솔루션을 개발하려면 신뢰할 수 있는 양질의 데이터 세트에 대해 모델을 교육해야 합니다. 그러나 결과에 긍정적인 영향을 미치는 풍부하고 상세한 데이터 세트를 확보하는 것은 쉽지 않습니다. 그러나 신뢰할 수 있는 데이터 제공업체와 파트너 관계를 맺으면 강력한 데이터 기반으로 강력한 AI 모델을 구축할 수 있습니다.
훌륭한 프로젝트를 염두에 두고 있지만 맞춤형 데이터 세트가 모델을 훈련하기를 기다리거나 프로젝트에서 올바른 결과를 얻기 위해 고군분투하고 있습니까? 다양한 프로젝트 요구 사항에 맞는 광범위한 교육 데이터 세트를 제공합니다. 잠재력 활용 샤이프 우리 중 한 명과 이야기함으로써 데이터 과학자 오늘 우리가 과거에 고객을 위해 고성능의 고품질 데이터 세트를 제공한 방법을 이해합니다.
