機械学習におけるトレーニングデータとは：定義、メリット、課題、事例、データセット
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イントロダクション
人工知能と機械学習の世界では、データトレーニングは避けられません。 これは、機械学習モジュールを正確、効率的、完全に機能させるプロセスです。 この投稿では、AIトレーニングデータとは何か、トレーニングデータの品質、データの収集とライセンスなどについて詳しく説明します。
平均して、成人は過去の学習に基づいて人生や日常のことを決定すると推定されています。 これらは、順番に、状況や人々によって形作られた人生経験から来ています。 文字通りの意味では、状況、インスタンス、および人々は、私たちの心に与えられるデータに他なりません。 私たちが長年のデータを経験の形で蓄積するにつれて、人間の心はシームレスな決定を下す傾向があります。
これは何を伝えますか？ そのデータは学習において避けられません。
子供がA、B、C、Dの文字を理解するためにアルファベットと呼ばれるラベルを必要とするのと同様に、機械も受信するデータを理解する必要があります。
まさにそれが人工知能（AI）のトレーニングの本質です。機械は、これから教えられることをまだ学んでいない子供と何ら変わりません。機械は、猫と犬、バスと車を区別することができません。なぜなら、それらの対象をまだ経験していないか、それらがどのようなものかを教えられていないからです。
自動運転車を開発する上で、まず追加すべき主要機能は、車両が遭遇する可能性のあるあらゆる日常的な要素をシステムが理解し、それらを識別して適切な運転判断を下せるようにすることです。ここでAIの学習データが重要な役割を果たします。
今日、人工知能モジュールは、レコメンデーションエンジン、ナビゲーション、自動化などの形で多くの便利さを提供してくれます。 これらはすべて、アルゴリズムの構築中にアルゴリズムをトレーニングするために使用されたAIデータトレーニングが原因で発生します。
AIのトレーニングデータは、機械学習やAIアルゴリズムを構築する上で不可欠なプロセスです。これらの技術コンセプトに基づいたアプリを開発する場合、処理を最適化するために、システムがデータ要素を理解できるようにトレーニングする必要があります。トレーニングを行わないと、AIモデルは非効率的で欠陥があり、場合によっては無意味なものになってしまいます。
データサイエンティストは、機械学習モデルを訓練するために、時間の80%以上をデータ準備とデータ拡充に費やしていると推定されている。
そのため、ベンチャーキャピタリスト、野心的なプロジェクトに取り組んでいるソロプレナー、高度なAIを始めたばかりの技術愛好家から資金を調達したいと考えている方のために、このガイドを作成して、 AIトレーニングデータ。
ここでは、AIトレーニングデータとは何か、プロセスでそれが避けられない理由、実際に必要なデータの量と質などについて説明します。
AIトレーニングデータとは何ですか？
簡単です。機械学習モデルのトレーニングに使用されるデータはトレーニング データと呼ばれます。トレーニング データセットの構造には、モデルがパターンを検出して学習できるようにするラベル付きまたは注釈付きの属性が含まれます。注釈付きデータは、学習フェーズでモデルが確率を区別、比較、相関させることができるため、データ トレーニングでは非常に重要です。質の高いトレーニング データには、人間が承認したデータセットが含まれます。データは厳格な品質チェックを経ており、注釈が正確で正しいことが保証されています。注釈が明確であればあるほど、データの品質は高くなります。
機械学習ではトレーニングデータはどのように使用されますか?
AI/ML モデルは幼児のようなものです。すべてを一から教える必要があります。小学生に人体の部位を教えるのと同じように、データセットのあらゆる側面を注釈を通じて説明する必要があります。この情報を通じてのみ、モデルは人間が定義した概念、名前、機能、その他の属性を取得します。これは、教師あり学習モデルと教師なし学習モデルの両方にとって重要です。ユースケースがよりニッチになるにつれて、その重要性は高まります。
AI トレーニング データが重要な理由
AI トレーニング データの品質は、機械学習モデルの出力の品質に直接反映されます。この相関関係は、人命が直接関わる医療や自動車などの分野では、さらに重要になります。さらに、AI トレーニング データは、出力のバイアス係数にも影響します。
たとえば、同じ人口統計や人間のペルソナから 1 つのクラスのサンプル セットのみを使用してトレーニングされたモデルでは、マシンがさまざまなタイプの確率は存在しないと想定してしまうことがよくあります。これにより、出力に不公平が生じ、最終的には企業に法的および評判上の結果をもたらす可能性があります。これを軽減するには、質の高いデータを入手し、それに基づいてモデルをトレーニングすることを強くお勧めします。
例: 自動運転車が AI トレーニング データを活用して安全に走行する方法
自動運転車は、カメラ、レーダー、ライダーなどのセンサーから大量のデータを取得します。このデータは、車のシステムが処理できなければ役に立ちません。たとえば、事故を避けるために、車は歩行者、動物、道路の穴を認識する必要があります。これらの要素を理解し、安全な運転判断を下せるように訓練する必要があります。
さらに、車は自然言語処理 (NLP) を使用して音声コマンドを理解する必要があります。たとえば、近くのガソリンスタンドを探すように求められた場合、正確に解釈して応答する必要があります。
AI トレーニングは、自動車だけでなく、Netflix の推奨機能など、パーソナライズされた提案を提供するために同様のデータ処理に依存するあらゆる AI システムにとっても重要です。
質の高いデータセットでモデルをトレーニングするメリット
高品質のデータセットを使用してモデルをトレーニングすると、次のような多くの利点が得られます。
- 関連性、正確性、迅速性に関するモデルのパフォーマンスの向上
- トレーニング時間の短縮
- 過剰適合を最小限に抑え、一般化を改善
- バイアスの軽減
- ブランドが存在感を確立し、市場のポジティブな感情などを獲得する機会
AIトレーニングデータの課題
AI トレーニングは高度で大規模な取り組みであり、独自の課題とボトルネックを伴います。まずは、最も一般的なハードルをいくつか見てみましょう。
適切なデータが入手できない
AI モデルは、利用可能なデータでトレーニングすることはできません。モデルに入力されるデータ セットは、ビジネス成果、ビジョン、プロンプトとの関連性、ドメイン、主題の専門知識などと一致する必要があります。
AI トレーニングに必要な量を考えると、理想的なデータの調達は難しい場合があります。データの機密性が重要となる医療や金融などの分野では、複雑さが増します。
バイアス
人間は生まれつき偏りがあり、モデルに入力したものはモデルが処理して提供するものと同じである。これと質の高いデータの欠如を組み合わせると、モデルは
偏見が生じ、不公平で偏見のある結果につながります。
過剰適合
これはモデルの自己免疫疾患に例えることができ、その完璧さが、プロンプトの驚きや多様性に対処するためのボトルネックとして機能します。このようなケースはAI幻覚につながる可能性があります。
プロンプトや質問にどのように応答すればよいかわからない場合は、トレーニング データセットに一致しません。
倫理と説明可能性
AI トレーニングのもう 1 つの複雑な点は、説明可能性です。説明可能性は説明責任とも呼ばれ、モデルが合理性の観点から特定の応答にどのように到達したかが不明な状態です。現在、AI による意思決定の透明性を高めるための話し合いが行われており、今後は XAI (説明可能な AI) に関するプロトコルがさらに増えていくでしょう。
トレーニングデータとテストデータの違いを理解する
トレーニング データとテスト データの違いは、準備と試験の違いと同じです。| 側面 | トレーニングデータ | テストデータ |
|---|---|---|
| 目的 | 意図した概念を学習するためのモデルを教える | モデルがどれだけ学習したかを検証する |
| 職種 | 準備 | 検定試験 |
| アセスメント | パフォーマンス評価には使用されない | パフォーマンスを評価するために重要（迅速性、関連性、正確性、偏り） |
| 最適化 | モデルのトレーニングに役立ちます | モデルの最適化を保証し、さらにトレーニングデータが必要かどうかを通知します。 |
| ステークホルダーの意思決定 | モデルの構築に使用 | モデルスコアに基づいてさらなるトレーニングや調整を決定するために使用される |
適用例
スマートフォンアプリケーション
スマートフォンアプリが AI を搭載するのは一般的になっています。堅牢な AI トレーニング データを使用してモデルをトレーニングすると、アプリはユーザーの好みや行動をよりよく理解し、アクションを予測し、スマートフォンのロックを解除し、音声コマンドに適切に応答するなどできるようになります。
小売商
顧客のショッピング体験やリードとのエンゲージメントは、AI によって驚くほど最適化されます。カート放棄に対するリアルタイム割引から予測販売まで、可能性は無限です。
健康
ヘルスケアはおそらく AI と ML から最も恩恵を受ける分野です。腫瘍学の分野での研究の補助から、新薬の発見や臨床試験の支援、医療画像における異常の検出まで、AI モデルはニッチな機能を実行するようにトレーニングできます。
セキュリティ
サイバー攻撃が増加する中、AI は、ネットワーク保護の最適化、異常検出、アプリケーション セキュリティ、バグやセキュリティの抜け穴のあるコードの修正、パッチ開発の自動化などを通じて、高度な攻撃を軽減するために使用できます。
ファイナンス
AI は、高度な不正検出方法、請求決済の自動化、チャットボットを使用した KYC 手続きの実行などを通じて金融の世界に貢献しています。BFSI 企業も AI を活用し、最適なサイバー セキュリティ対策を通じてネットワークとシステムを強化しています。
セールス＆マーケティング
ユーザー行動の理解、高度なオーディエンスセグメンテーション、オンラインレピュテーション管理、ソーシャルメディアのコピーの生成、ソーシャルメディアキャンペーンのシミュレーションなどの利点は、営業およびマーケティングの専門家にとって一般的です。
ML モデルのトレーニングにはどのくらいのデータが必要ですか?
彼らは、学習に終わりはなく、このフレーズはAIトレーニングデータスペクトルにおいて理想的であると言います。 データが多いほど、結果は良くなります。 ただし、これほど漠然とした応答では、AIを利用したアプリの起動を検討している人を納得させるには不十分です。 しかし現実には、AIデータセットをトレーニングするために必要なデータの正確な量の一般的な経験則、式、インデックス、または測定値はありません。
機械学習の専門家は、プロジェクトに必要なデータの量を推測するために、別のアルゴリズムまたはモジュールを構築する必要があることをコミカルに明らかにします。 それは悲しいことに現実でもあります。
さて、AIトレーニングに必要なデータ量に上限を設けることが非常に難しいのには理由があります。 これは、トレーニングプロセス自体に伴う複雑さのためです。 AIモジュールは、相互に関連し、重なり合うフラグメントのいくつかのレイヤーで構成されており、互いのプロセスに影響を与え、補完します。
たとえば、ココナッツの木を認識する簡単なアプリを開発しているとしましょう。 見た目からすると、かなりシンプルに聞こえますよね？ ただし、AIの観点からは、はるかに複雑です。
最初は、マシンは空です。 そもそも、背の高い、地域固有のトロピカルフルーツを生む木は言うまでもなく、木が何であるかはわかりません。 そのためには、モデルは、木が何であるか、街灯や電柱などのフレームに表示される可能性のある他の高くて細いオブジェクトと区別する方法についてトレーニングし、次にココナッツの木のニュアンスを教える必要があります。 機械学習モジュールがココナッツの木とは何かを学習すると、ココナッツの木を認識する方法を知っていると安全に推測できます。
しかし、ガジュマルの木の画像をフィードした場合にのみ、システムがガジュマルの木をココナッツの木と誤認していることに気付くでしょう。 システムの場合、葉が密集している背の高いものはすべてココナッツの木です。 これを排除するために、システムはココナッツの木ではないすべての木を正確に識別するために理解する必要があります。 これが、結果がXNUMXつしかない単純な一方向アプリのプロセスである場合、ヘルスケア、金融などのために開発されたアプリに伴う複雑さを想像することしかできません。
これ以外にも、トレーニングに必要なデータ量に影響を与える要因として、以下のようなものがあります。
- データ型の違い（構造化）のトレーニング方法 および非構造化）大量のデータの必要性に影響を与える
- データのラベル付け または注釈技術
- データがシステムに供給される方法
- エラー許容度の商、これは単にのパーセンテージを意味します あなたのニッチまたはドメインで無視できるエラー
トレーニングボリュームの実際の例
モジュールのトレーニングに必要なデータ量は、プロジェクトや先に述べたその他の要因によって異なりますが、少しのヒントや参考資料があれば、データ要件についてより包括的な理解が得られるでしょう。
以下は、様々な企業や事業体がAIトレーニング目的で使用しているデータセットの量を示す実例です。
- 顔認識 –450,000を超える顔画像のサンプルサイズ
- 画像注釈 –185,000を超える画像のサンプルサイズ 650,000近くの注釈付きオブジェクト
- Facebookの感情分析 –サンプルサイズが9,000を超える コメントと62,000件の投稿
- チャットボットトレーニング –サンプルサイズが200,000を超える質問 2万以上の回答
- 翻訳アプリ –300,000を超える音声または音声のサンプルサイズ 非ネイティブスピーカーからのコレクション
十分なデータがない場合はどうなりますか？
AIとMLの世界では、データトレーニングは避けられません。 新しいことを学ぶことに終わりはないと正しく言われていますが、これはAIトレーニングデータスペクトルについて話すときに当てはまります。 データが多いほど、結果は良くなります。 ただし、解決しようとしているユースケースがニッチなカテゴリに関連している場合があり、適切なデータセット自体を調達することが課題になります。 したがって、このシナリオでは、適切なデータがない場合、MLモデルからの予測が正確でないか、偏っている可能性があります。 欠点を克服するのに役立つデータ拡張やデータマークアップなどの方法がありますが、それでも結果は正確または信頼できない場合があります。
データ品質をどのように改善しますか？
データの品質は、出力の品質に正比例します。 そのため、高精度のモデルでは、トレーニングに高品質のデータセットが必要です。 ただし、落とし穴があります。 精度と正確さに依存する概念の場合、品質の概念はしばしばかなり曖昧です。
高品質のデータは強力で信頼できるように聞こえますが、実際にはどういう意味ですか？
そもそも品質とは？
私たちがシステムに提供するデータそのものと同様に、品質にも多くの要因とパラメーターが関連付けられています。 AIの専門家や機械学習のベテランに連絡すると、高品質のデータの順列を共有する可能性があります。
- 均一の – XNUMXつの特定のソースから供給されたデータ、または複数のソースから供給されたデータセットの均一性
- 包括的な –システムが取り組むことを意図しているすべての可能なシナリオをカバーするデータ
- 一貫性のある –データのすべてのバイトは本質的に類似しています
- 関連性 –ソースおよびフィードするデータは、要件および期待される結果と類似しており、
- 雑多 –オーディオ、ビデオ、画像、テキストなど、あらゆる種類のデータの組み合わせがあります
データ品質における「品質」の意味を理解したところで、質の高いデータ収集と生成を確保するためのさまざまな方法を簡単に見ていきましょう。
1.構造化データと非構造化データに注意しましょう。前者は、注釈付きの要素やメタデータが含まれているため、機械が容易に理解できます。一方、後者は未加工のままで、システムが利用できる貴重な情報は何もありません。ここでデータ注釈が重要になります。
3.データを徹底的にクリーニングしてください。そうすることで、出力の品質が確実に向上します。データサイエンティストなら誰でも、仕事の大部分はデータのクリーニングだと答えるでしょう。データをクリーニングすると、重複、ノイズ、欠損値、構造エラーなどを取り除くことができます。
トレーニングデータの品質に影響を与えるものは何ですか？
AI / MLモデルに求める品質のレベルを予測するのに役立つ3つの主な要因があります。 XNUMXつの重要な要素は、AIプロジェクトを成功または失敗させる可能性のある人、プロセス、およびプラットフォームです。
プラットフォーム： 最も要求の厳しいAIおよびMLイニシアチブを正常に展開するには、多様なデータセットを調達、転記、および注釈を付けるために、完全なヒューマンインザループ独自のプラットフォームが必要です。 プラットフォームは、ワーカーを管理し、品質とスループットを最大化する役割も果たします
人材： AIの思考能力を向上させるには、業界屈指の優秀な人材が必要です。規模を拡大するには、世界中の何千人もの専門家が、あらゆる種類のデータの文字起こし、ラベル付け、注釈付けを行う必要があります。
プロセス：一貫性、完全性、正確性を備えた最高水準のデータを提供することは複雑な作業です。しかし、最高品質基準、厳格で実績のある品質管理およびチェックポイントを遵守するためには、常にこのようなデータを提供する必要があります。
AIトレーニングデータはどこから入手しますか？
前のセクションとは異なり、ここには非常に正確な洞察があります。 ソースデータをお探しの方へ
または、ビデオ収集、画像収集、テキスト収集などの過程にある場合は、XNUMXつあります
データを入手できる主要な手段。
それらを個別に調べてみましょう。
無料のソース
無料のソースは、大量のデータの非自発的なリポジトリである手段です。 ただ無料で表面に横たわっているだけのデータです。 無料のリソースには次のものがあります–
- 250年に2020億XNUMX万セット以上のデータがリリースされたGoogleデータセット
- Reddit、Quoraなどのフォーラム。これらはデータの豊富なソースです。 さらに、これらのフォーラムのデータサイエンスとAIコミュニティは、連絡があったときに特定のデータセットを支援することもできます。
- Kaggleは、無料のデータセットとは別に機械学習リソースを見つけることができるもうXNUMXつの無料のソースです。
- AIモデルのトレーニングを開始するための無料のオープンデータセットもリストされています
これらの手段は無料ですが、最終的に費やすのは時間と労力です。 無料のソースからのデータはいたるところにあり、ニーズに合わせてデータの調達、クリーニング、調整に何時間も費やす必要があります。
もう一つ重要な点として、無料のデータソースの中には、商用目的で使用できないものもあるということを覚えておいてください。データライセンスが必要になります。
データスクレイピング
名前が示すように、データスクレイピングは、適切なツールを使用して複数のソースからデータをマイニングするプロセスです。 ツールは、Webサイト、公開ポータル、プロファイル、ジャーナル、ドキュメントなどから、必要なデータをスクレイピングして、データベースにシームレスに取得できます。
これは理想的な解決策のように聞こえますが、データのスクレイピングは個人的な使用に関してのみ合法です。 商業的な野心を持ってデータをスクレイピングしようとしている企業の場合、それはトリッキーになり、違法にさえなります。 そのため、必要なデータを取得する前に、法務チームがWebサイト、コンプライアンス、および条件を調査する必要があります。
外部ベンダー
AIトレーニングデータのデータ収集に関する限り、データセットについて外部ベンダーにアウトソーシングまたは連絡することが最も理想的なオプションです。 モジュールの構築に集中できる一方で、要件に合ったデータセットを見つける責任があります。 これは特に次の理由によるものです–
- データの手段を探すのに何時間も費やす必要はありません
- データのクレンジングと分類に関する取り組みはありません
- しばらく前に説明したすべての要素を正確にチェックする品質データセットを手に入れます
- ニーズに合わせたデータセットを取得できます
- プロジェクトに必要な量のデータなどを要求できます
- そして最も重要なことは、データ収集とデータ自体が地域の規制ガイドラインに準拠していることも確認することです。
業務の規模によっては欠点となる可能性がある唯一の要因は、アウトソーシングには費用がかかることです。 繰り返しますが、費用を伴わないもの。
Shaipはすでにデータ収集サービスのリーダーであり、野心的なAIプロジェクトのライセンスを取得できるヘルスケアデータと音声/音声データセットの独自のリポジトリを持っています。
データセットを開く–使用するか使用しないか？
たとえば、142年から1996年までの2014億9万件を超えるユーザーレビューを特徴とするAmazon製品レビューデータセットがあります。画像については、2万件を超える写真からデータセットを入手できるGoogle OpenImagesのような優れたリソースがあります。 Googleには、XNUMX秒の長さのXNUMX万近くのオーディオクリップを提供するMachinePerceptionと呼ばれるウィングもあります。
これらのリソース（およびその他）が利用可能であるにもかかわらず、見過ごされがちな重要な要素は、それらの使用に伴う条件です。 それらは確かに公開されていますが、違反とフェアユースの間には細い線があります。 各リソースには独自の条件があり、これらのオプションを検討している場合は注意が必要です。 これは、無料の手段を好むという口実で、訴訟や関連費用が発生する可能性があるためです。
AIトレーニングデータの真のコスト
データの取得や社内でのデータ生成に費やす費用だけを考慮すべきではありません。AI システムの開発に費やした時間や労力、取引の観点からのコストといった線形要素も考慮する必要があります。一方は他方を補完しません。
データの調達と注釈付けに費やされた時間
地理、市場の人口統計、ニッチ内の競争などの要因が、関連するデータセットの可用性を妨げています。 データを手動で検索するために費やされる時間は、AIシステムのトレーニングに時間を浪費します。 データを調達できたら、データに注釈を付けることに時間を費やしてトレーニングをさらに遅らせ、マシンがデータの供給内容を理解できるようにします。
データの収集と注釈付けの価格
AIデータを調達する際には、諸経費（社内データコレクター、アノテーター、機器の保守、技術インフラストラクチャ、SaaSツールのサブスクリプション、独自のアプリケーションの開発）を計算する必要があります。
悪いデータのコスト
悪いデータは、会社のチームの士気、競争力、および見過ごされてしまうその他の具体的な結果を犠牲にする可能性があります。 不良データとは、汚れた、生の、無関係な、時代遅れの、不正確な、またはスペルミスに満ちたデータセットと定義します。 悪いデータは、バイアスを導入し、歪んだ結果でアルゴリズムを破壊することにより、AIモデルを台無しにする可能性があります。
管理費
組織または企業、有形資産、および無形資産の管理に関連するすべてのコストは、非常に多くの場合最も高価な管理コストを構成します。
適切な AI トレーニング データ会社を選択する方法と Shaip がどのように役立つか?
適切な AI トレーニング データ プロバイダーを選択することは、AI モデルが市場で優れたパフォーマンスを発揮するために非常に重要です。プロバイダーの役割、プロジェクトに対する理解、貢献は、ビジネスに大きな変化をもたらす可能性があります。このプロセスで考慮すべき要素には、次のようなものがあります。
- AIモデルを構築するドメインの理解
- 過去に携わった類似のプロジェクト
- サンプルトレーニングデータを提供するか、パイロットコラボレーションに同意するか
- 大規模なデータ要件をどのように処理するか
- 品質保証プロトコルは何ですか
- オペレーションを機動的に行うことに前向きであるか
- 倫理的なトレーニングデータセットなどをどのように入手するのか
あるいは、これらすべてをスキップして、Shaip まで直接ご連絡ください。当社は、倫理的に調達された最高品質の AI トレーニング データを提供する大手プロバイダーの 1 つです。長年この業界に携わってきた当社は、データセットの調達に伴う微妙な違いを理解しています。当社の専任プロジェクト マネージャー、品質保証の専門家チーム、AI の専門家が、お客様の企業ビジョンに向けたシームレスで透明性の高いコラボレーションを実現します。今すぐ当社にご連絡いただき、範囲についてさらにご相談ください。
以上がAIトレーニングデータに関するすべてです。トレーニングデータとは何かを理解することから、無料のリソースの活用、データアノテーションのアウトソーシングのメリットまで、すべて網羅しました。繰り返しになりますが、この分野におけるプロトコルやポリシーは依然として不安定な部分が多く、ニーズに応じてShaipのようなAIトレーニングデータの専門家に相談することをお勧めします。
ソーシング、匿名化からデータ注釈まで、プラットフォームの構築にのみ取り組むことができるように、すべてのニーズに対応します。 私たちは、データの調達とラベリングに伴う複雑さを理解しています。 だからこそ、あなたが難しい仕事を私たちに任せて、私たちのソリューションを利用することができるという事実を繰り返します。
今日のすべてのデータ注釈のニーズについては、私たちに連絡してください。
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よくある質問（FAQ）
インテリジェントシステムを作成する場合は、教師あり学習を促進するために、クリーンでキュレーションされた実用的な情報を入力する必要があります。 ラベル付けされた情報はAIトレーニングデータと呼ばれ、市場メタデータ、MLアルゴリズム、および意思決定に役立つすべてのもので構成されます。
すべてのAI搭載マシンには、その歴史的な根拠によって制限された機能があります。 つまり、マシンは、同等のデータセットを使用して以前にトレーニングされている場合にのみ、望ましい結果を予測できます。 トレーニングデータは、AIモデルの効率と精度に正比例する量の教師ありトレーニングに役立ちます。
AIを利用したセットアップがコンテキストを念頭に置いて重要な決定を下すのを支援するために、特定の機械学習アルゴリズムをトレーニングするには、異なるトレーニングデータセットが必要です。 たとえば、コンピュータビジョン機能をマシンに追加することを計画している場合、モデルは注釈付きの画像とより多くの市場データセットでトレーニングする必要があります。 同様に、NLPの能力については、大量の音声収集がトレーニングデータとして機能します。
有能なAIモデルをトレーニングするために必要なトレーニングデータの量に上限はありません。 データ量が多いほど、要素、テキスト、およびコンテキストを識別および分離するモデルの機能が向上します。
利用可能なデータはたくさんありますが、すべてのチャンクがモデルのトレーニングに適しているわけではありません。 アルゴリズムが最高の状態で機能するためには、包括的で一貫性のある関連性のあるデータセットが必要です。これらのデータセットは均一に抽出されますが、幅広いシナリオをカバーするのに十分な多様性があります。 データに関係なく、使用する予定がある場合は、学習を改善するために、同じものをクリーンアップして注釈を付けることをお勧めします。
特定のAIモデルを念頭に置いているが、トレーニングデータが十分でない場合は、最初に外れ値を削除し、転送と反復学習のセットアップをペアにして、機能を制限し、ユーザーがデータを追加し続けることができるようにセットアップをオープンソースにする必要があります。時間内に、徐々に、マシンをトレーニングします。 制限されたデータセットを最大限に活用するために、データ拡張と転送学習に関するアプローチに従うこともできます。
オープンデータセットは、トレーニングデータの収集にいつでも使用できます。 ただし、モデルをより適切にトレーニングするための独占権を求める場合は、外部ベンダー、Reddit、Kaggleなどの無料ソース、さらにはプロファイル、ポータル、ドキュメントから洞察を選択的にマイニングするためのデータスクレイピングに頼ることができます。 アプローチに関係なく、使用する前に、調達したデータをフォーマット、削減、およびクリーンアップする必要があります。
