Çalışan bir yapay zeka modeli, sağlam, güvenilir ve dinamik veri kümeleri üzerine kuruludur. Zengin ve ayrıntılı olmadan AI eğitim verileri değerli ve başarılı bir yapay zeka çözümü oluşturmak kesinlikle mümkün değildir. Projenin karmaşıklığının gerekli veri kalitesini belirlediğini ve belirlediğini biliyoruz. Ancak özel modeli oluşturmak için ne kadar eğitim verisine ihtiyacımız olduğundan tam olarak emin değiliz.
Doğru miktarın ne olduğuna dair net bir cevap yok. makine öğrenimi için eğitim verileri gereklidir. Bir basketbol sahası figürüyle çalışmak yerine, bir dizi yöntemin size gerek duyabileceğiniz veri boyutu hakkında doğru bir fikir verebileceğine inanıyoruz. Ancak bundan önce, AI projenizin başarısı için eğitim verilerinin neden önemli olduğunu anlayalım.
Eğitim Verilerinin Önemi
The Wall Street Journal'ın Her Şeyin Geleceği Festivali'nde konuşan IBM CEO'su Arvind Krishna, neredeyse Bir AI Projesinde çalışmanın %80'i veri toplamak, temizlemek ve hazırlamakla ilgilidir.' Ayrıca işletmelerin, değerli eğitim verilerini toplamak için gereken maliyet, iş ve zamana ayak uyduramadıkları için yapay zeka girişimlerinden vazgeçtiği görüşündeydi.
Verilerin Belirlenmesi örnek boyut çözümü tasarlamaya yardımcı olur. Ayrıca proje için gereken maliyeti, zamanı ve becerileri doğru bir şekilde tahmin etmeye yardımcı olur.
Makine öğrenimi modellerini eğitmek için yanlış veya güvenilmez veri kümeleri kullanılırsa, ortaya çıkan uygulama iyi tahminler sağlamayacaktır.
Ne Kadar Veri Yeterli?
Değişir.
Gerekli veri miktarı birkaç faktöre bağlıdır, bunlardan bazıları şunlardır:
- Karmaşıklığı Makine öğrenimi projesi üstleniyorsun
- Proje karmaşıklığı ve bütçe ayrıca kullandığınız eğitim yöntemini de belirleyin.
- Spesifik projenin etiketleme ve açıklama ihtiyaçları.
- Yapay zeka tabanlı bir projeyi doğru bir şekilde eğitmek için gereken veri kümelerinin dinamikleri ve çeşitliliği.
- Projenin veri kalitesi ihtiyaçları.
Eğitimli Tahminler Yapmak
Gerekli minimum veri miktarıyla ilgili sihirli bir sayı yoktur, ancak rasyonel bir sayıya ulaşmak için kullanabileceğiniz birkaç temel kural vardır.
10 kuralı
Olarak temel kural, verimli bir AI modeli geliştirmek için gereken eğitim veri kümelerinin sayısı, serbestlik derecesi olarak da adlandırılan her bir model parametresinden on kat daha fazla olmalıdır. '10' kez kuralları, değişkenliği sınırlamayı ve veri çeşitliliğini artırmayı amaçlar. Bu nedenle, bu temel kural, gerekli miktarda veri kümesi hakkında size temel bir fikir vererek projenizi başlatmanıza yardımcı olabilir.
Derin Öğrenme
Derin öğrenme yöntemleri, sisteme daha fazla veri sağlanırsa yüksek kaliteli modeller geliştirmeye yardımcı olur. İnsanlarla eşit düzeyde çalışabilen bir derin öğrenme algoritması oluşturmak için kategori başına 5000 etiketli görüntünün olması genel olarak kabul edilir. Olağanüstü karmaşık modeller geliştirmek için en az 10 milyon etiketli öğe gereklidir.
Bilgisayar görüşü
Görüntü sınıflandırması için derin öğrenme kullanıyorsanız, her sınıf için 1000 etiketli görüntüden oluşan bir veri kümesinin makul bir sayı olduğu konusunda bir fikir birliği vardır.
Öğrenme Eğrileri
Veri miktarına karşı makine öğrenimi algoritmasının performansını göstermek için öğrenme eğrileri kullanılır. Y ekseninde model becerisine ve X ekseninde eğitim veri kümesine sahip olarak, veri boyutunun projenin sonucunu nasıl etkilediğini anlamak mümkündür.
Çok Az Veriye Sahip Olmanın Dezavantajları
Bir projenin büyük miktarda veriye ihtiyaç duyduğunun oldukça açık olduğunu düşünebilirsiniz, ancak bazen, yapılandırılmış verilere erişimi olan büyük işletmeler bile onu tedarik edemez. Sınırlı veya dar veri miktarları üzerine eğitim, makine öğrenimi modelleri tam potansiyellerine ulaşmaktan ve yanlış tahminlerde bulunma riskini artırmaktan.
Altın bir kural olmamasına ve genellikle eğitim verisi ihtiyaçlarını öngörmek için kaba bir genelleme yapılmasına rağmen, sınırlamalardan muzdarip olmaktansa büyük veri kümelerine sahip olmak her zaman daha iyidir. Modelinizin maruz kaldığı veri sınırlaması, projenizin sınırlamaları olacaktır.
Daha fazla Veri Kümesine ihtiyacınız varsa ne yapmalısınız?
Herkes büyük veri kümelerine erişmek istese de, bunu söylemek yapmaktan daha kolaydır. Büyük miktarda kalite ve çeşitlilikteki veri setlerine erişim sağlamak, projenin başarısı için esastır. Burada size veri toplamayı çok daha kolay hale getirmek için stratejik adımlar sunuyoruz.
Veri Kümesini Aç
Açık veri kümeleri genellikle ücretsiz verilerin 'iyi bir kaynağı' olarak kabul edilir. Bu doğru olsa da, çoğu durumda projenin ihtiyaç duyduğu şey açık veri kümeleri değildir. Devlet kaynakları, AB Açık veri portalları, Google Public veri kaşifleri ve daha fazlası gibi verilerin temin edilebileceği birçok yer vardır. Ancak, karmaşık projeler için açık veri kümelerini kullanmanın birçok dezavantajı vardır.
Bu tür veri kümelerini kullandığınızda, risk eğitim ve test modeliniz yanlış veya eksik verilerde. Projenin sonucunu etkileyebilecek veri toplama yöntemleri genellikle bilinmemektedir. Gizlilik, izin ve kimlik hırsızlığı, açık veri kaynaklarını kullanmanın önemli dezavantajlarıdır.
Artırılmış Veri Kümesi
Biraz aldığın zaman eğitim verisi miktarı ancak tüm proje gereksinimlerinizi karşılamaya yetmez, veri artırma tekniklerini uygulamanız gerekir. Mevcut veri kümesi, modelin ihtiyaçlarını karşılamak için yeniden tasarlanmıştır.
Veri örnekleri, veri kümesini zengin, çeşitli ve dinamik hale getiren çeşitli dönüşümlerden geçecektir. Görüntülerle uğraşırken basit bir veri büyütme örneği görülebilir. Bir görüntü birçok şekilde büyütülebilir – kesilebilir, yeniden boyutlandırılabilir, yansıtılabilir, çeşitli açılara çevrilebilir ve renk ayarları değiştirilebilir.
Sentetik Veriler
Yetersiz veri olduğunda sentetik veri üreteçlerine dönebiliriz. Model ilk önce sentetik veriler üzerinde ve daha sonra gerçek dünya veri setinde eğitilebildiğinden, sentetik veriler aktarım öğrenimi açısından kullanışlıdır. Örneğin, yapay zeka tabanlı kendi kendini süren bir araç, önce nesneleri tanımak ve analiz etmek için eğitilebilir. Bilgisayar görüşü video oyunları.
Sentetik veriler, gerçek yaşam eksikliği olduğunda faydalıdır eğitmek için veri ve testini yap eğitimli modeller. Ayrıca, gizlilik ve veri hassasiyeti ile uğraşırken de kullanılır.
Özel Veri Toplama
Özel veri toplama, diğer formlar gerekli sonuçları getirmediğinde veri kümeleri oluşturmak için ideal olabilir. Web kazıma araçları, sensörler, kameralar ve diğer araçlar kullanılarak yüksek kaliteli veri kümeleri oluşturulabilir. Modellerinizin performansını artıran özel yapım veri kümelerine ihtiyacınız olduğunda, özel veri kümeleri tedarik etmek doğru hareket olabilir. Birkaç üçüncü taraf hizmet sağlayıcısı uzmanlıklarını sunar.
Yüksek performanslı yapay zeka çözümleri geliştirmek için modellerin kaliteli güvenilir veri kümeleri üzerinde eğitilmesi gerekir. Ancak, sonuçları olumlu yönde etkileyen zengin ve ayrıntılı veri kümelerini elde etmek kolay değildir. Ancak güvenilir veri sağlayıcılarla ortak olduğunuzda, güçlü bir veri temeli ile güçlü bir yapay zeka modeli oluşturabilirsiniz.
Aklınızda harika bir proje var, ancak modellerinizi eğitmek için özel olarak hazırlanmış veri kümelerini mi bekliyorsunuz veya projenizden doğru sonucu almak için mücadele mi ediyorsunuz? Çeşitli proje ihtiyaçları için kapsamlı eğitim veri kümeleri sunuyoruz. potansiyelinden yararlanın Saip bizden biriyle konuşarak veri bilimcileri bugün ve geçmişte müşteriler için yüksek performanslı, kaliteli veri kümelerini nasıl sağladığımızı anlamak.
