実用的なAIモデルは、堅牢で信頼性が高く、動的なデータセットに基づいて構築されています。 リッチで詳細なし AIトレーニングデータ 手元では、価値のある成功したAIソリューションを構築することは確かに不可能です。 プロジェクトの複雑さが、必要なデータの品質を決定し、決定することを私たちは知っています。 ただし、カスタムモデルを構築するために必要なトレーニングデータの量は正確にはわかりません。
適切な量の量に対する簡単な答えはありません 機械学習のトレーニングデータ が必要です。 球場の図を使用する代わりに、多数の方法で、必要になる可能性のあるデータサイズを正確に把握できると考えています。 しかしその前に、AIプロジェクトの成功にトレーニングデータが重要である理由を理解しましょう。
トレーニングデータの重要性
IBMのCEOであるArvindKrishnaは、ウォールストリートジャーナルのFuture of Everything Festivalで、ほぼ次のように述べています。 AIプロジェクトでの作業の80％ データの収集、クレンジング、準備についてです。」 また、貴重なトレーニングデータを収集するために必要なコスト、作業、時間に対応できないため、企業はAIベンチャーを放棄するという意見もありました。
データの決定 サンプルサイズ ソリューションの設計に役立ちます。 また、プロジェクトに必要なコスト、時間、スキルを正確に見積もるのにも役立ちます。
不正確または信頼性の低いデータセットを使用してMLモデルをトレーニングすると、結果のアプリケーションは適切な予測を提供しません。
どのくらいのデータで十分ですか？
場合によります。
必要なデータの量は、いくつかの要因によって異なります。その一部は次のとおりです。
- の複雑さ 機械学習プロジェクト あなたは着手しています
- プロジェクトの複雑さと 予算 また、採用しているトレーニング方法を決定します。
- 特定のプロジェクトのラベル付けと注釈のニーズ。
- AIベースのプロジェクトを正確にトレーニングするために必要なデータセットのダイナミクスと多様性。
- プロジェクトのデータ品質のニーズ。
教育を受けた推測をする
必要なデータの最小量に関するマジックナンバーはありませんが、有理数に到達するために使用できるいくつかの目安があります。
三つのルール
として 経験則、効率的なAIモデルを開発するには、必要なトレーニングデータセットの数は、自由度とも呼ばれる各モデルパラメーターの10倍である必要があります。 「XNUMX」回のルールは、変動を制限し、データの多様性を高めることを目的としています。 そのため、この経験則は、必要なデータセットの量に関する基本的なアイデアを提供することで、プロジェクトを開始するのに役立ちます。
深層学習
より多くのデータがシステムに提供される場合、深層学習手法は高品質のモデルの開発に役立ちます。 人間と同等に機能する深層学習アルゴリズムを作成するには、カテゴリごとに5000個のラベル付き画像があれば十分であると一般に認められています。 非常に複雑なモデルを開発するには、少なくとも10万個のラベル付きアイテムが必要です。
コンピュータビジョン
画像分類にディープラーニングを使用している場合、クラスごとに1000個のラベル付き画像のデータセットが適切な数であるというコンセンサスがあります。
学習曲線
学習曲線は、データ量に対する機械学習アルゴリズムのパフォーマンスを示すために使用されます。 Y軸にモデルスキル、X軸にトレーニングデータセットを設定することで、データのサイズがプロジェクトの結果にどのように影響するかを理解できます。
データが少なすぎることのデメリット
プロジェクトに大量のデータが必要なことは明らかだと思われるかもしれませんが、構造化データにアクセスできる大企業でさえ、データを調達できない場合があります。 限られたデータ量または狭いデータ量でトレーニングすると、 機械学習モデル それらの潜在能力を最大限に発揮し、誤った予測を提供するリスクを高めます。
ゴールデンルールはなく、通常、トレーニングデータのニーズを予測するために大まかな一般化が行われますが、制限に悩まされるよりも、大きなデータセットを使用する方が常に優れています。 モデルが被るデータの制限は、プロジェクトの制限になります。
より多くのデータセットが必要な場合の対処方法
誰もが大きなデータセットにアクセスしたいと思っていますが、言うのは簡単です。 プロジェクトを成功させるには、質と多様性のある大量のデータセットにアクセスすることが不可欠です。 ここでは、データ収集をはるかに簡単にするための戦略的な手順を提供します。
データセットを開く
オープンデータセットは通常、無料データの「優れたソース」と見なされます。 これは真実かもしれませんが、ほとんどの場合、オープンデータセットはプロジェクトに必要なものではありません。 政府の情報源、EUオープンデータポータル、Googleパブリックデータエクスプローラーなど、データを入手できる場所はたくさんあります。 ただし、複雑なプロジェクトにオープンデータセットを使用することには多くの欠点があります。
このようなデータセットを使用すると、リスクが伴います トレーニングとテスト 不正確または欠落したデータのモデル。 データ収集方法は一般的に知られていないため、プロジェクトの結果に影響を与える可能性があります。 プライバシー、同意、個人情報の盗難は、オープンデータソースを使用することの重大な欠点です。
拡張データセット
あなたがいくつかを持っているとき トレーニングデータの量 ただし、プロジェクトのすべての要件を満たすには不十分であるため、データ拡張手法を適用する必要があります。 利用可能なデータセットは、モデルのニーズを満たすために再利用されます。
データサンプルは、データセットを豊富で多様で動的にするさまざまな変換を受けます。 画像を扱うときのデータ拡張の簡単な例を見ることができます。 画像はさまざまな方法で拡張できます。切り取り、サイズ変更、ミラーリング、さまざまな角度への変換、色設定の変更などが可能です。
合成データ
データが不足している場合は、合成データジェネレーターを使用できます。 モデルは最初に合成データでトレーニングでき、後で実際のデータセットでトレーニングできるため、合成データは転移学習の観点から便利です。 たとえば、AIベースの自動運転車は、最初に、 コンピュータビジョン ビデオゲーム。
合成データは、実際のデータが不足している場合に役立ちます トレーニングするデータ そしてあなたのテスト 訓練されたモデル。 さらに、プライバシーやデータの機密性を扱うときにも使用されます。
カスタムデータ収集
カスタムデータ収集は、他のフォームで必要な結果が得られない場合にデータセットを生成するのにおそらく理想的です。 高品質のデータセットは、Webスクレイピングツール、センサー、カメラ、およびその他のツールを使用して生成できます。 モデルのパフォーマンスを向上させるオーダーメイドのデータセットが必要な場合は、カスタムデータセットを入手するのが適切な方法かもしれません。 いくつかのサードパーティサービスプロバイダーが専門知識を提供しています。
高性能のAIソリューションを開発するには、モデルを高品質で信頼性の高いデータセットでトレーニングする必要があります。 ただし、結果にプラスの影響を与える豊富で詳細なデータセットを入手するのは簡単ではありません。 しかし、信頼できるデータプロバイダーと提携すると、強力なデータ基盤を備えた強力なAIモデルを構築できます。
優れたプロジェクトを念頭に置いていますが、モデルをトレーニングするためのカスタマイズされたデータセットを待っているのですか、それともプロジェクトから正しい結果を得るのに苦労していますか？ さまざまなプロジェクトのニーズに対応する広範なトレーニングデータセットを提供しています。 の可能性を活用する シャイプ 私たちの一人と話すことによって データサイエンティスト 今日、過去にクライアントに高性能で高品質のデータセットを提供してきた方法を理解しています。
