تم بناء نموذج يعمل بالذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات صلبة وموثوقة وديناميكية. بدون غنية ومفصلة بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي في متناول اليد ، ليس من الممكن بالتأكيد بناء حل ذكاء اصطناعي قيم وناجح. نحن نعلم أن تعقيد المشروع يملي ويحدد الجودة المطلوبة للبيانات. لكننا لسنا متأكدين تمامًا من مقدار بيانات التدريب التي نحتاجها لبناء النموذج المخصص.
لا توجد إجابة مباشرة لما هو المبلغ الصحيح بيانات التدريب للتعلم الآلي وهناك حاجة. بدلاً من العمل على شكل كرة أرضية ، نعتقد أن عددًا كبيرًا من الأساليب يمكن أن يمنحك فكرة دقيقة عن حجم البيانات التي قد تحتاجها. ولكن قبل ذلك ، دعنا نفهم سبب أهمية بيانات التدريب لنجاح مشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك.
أهمية بيانات التدريب
قال أرفيند كريشنا ، الرئيس التنفيذي لشركة آي بي إم ، في حديثه في صحيفة وول ستريت جورنال ، إنه يقترب من ذلك 80٪ من العمل في مشروع الذكاء الاصطناعي يتعلق بجمع البيانات وتنقيتها وإعدادها. وكان يرى أيضًا أن الشركات تتخلى عن مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بها لأنها لا تستطيع مواكبة التكلفة والعمل والوقت اللازم لجمع بيانات التدريب القيمة.
تحديد البيانات حجم العينة يساعد في تصميم الحل. كما أنه يساعد في تقدير التكلفة والوقت والمهارات المطلوبة للمشروع بدقة.
إذا تم استخدام مجموعات بيانات غير دقيقة أو غير موثوقة لتدريب نماذج ML ، فلن يوفر التطبيق الناتج تنبؤات جيدة.
ما هو حجم البيانات الكافية؟
هذا يعتمد.
تعتمد كمية البيانات المطلوبة على عدة عوامل ، بعضها:
- تعقيد ال مشروع التعلم الآلي أنت تتعهد
- تعقيد المشروع و ميزانية حدد أيضًا طريقة التدريب التي تستخدمها.
- احتياجات وضع العلامات والتعليقات التوضيحية لمشروع معين.
- ديناميكيات وتنوع مجموعات البيانات المطلوبة لتدريب مشروع قائم على الذكاء الاصطناعي بدقة.
- احتياجات جودة البيانات للمشروع.
عمل التخمينات المتعلمة
لا يوجد رقم سحري فيما يتعلق بالحد الأدنى من البيانات المطلوبة ، ولكن هناك بعض القواعد العامة التي يمكنك استخدامها للوصول إلى رقم منطقي.
حكم 10
ك حكم التجربةمن أجل تطوير نموذج فعال للذكاء الاصطناعي ، يجب أن يكون عدد مجموعات البيانات التدريبية المطلوبة أكبر بعشر مرات من كل معلمة نموذجية ، وتسمى أيضًا درجات الحرية. تهدف قواعد "العشر" إلى الحد من التباين وزيادة تنوع البيانات. على هذا النحو ، يمكن أن تساعدك هذه القاعدة الأساسية في بدء مشروعك من خلال إعطائك فكرة أساسية عن الكمية المطلوبة من مجموعات البيانات.
تعلم عميق
تساعد طرق التعلم العميق في تطوير نماذج عالية الجودة إذا تم توفير المزيد من البيانات للنظام. من المقبول عمومًا أن وجود 5000 صورة مصنفة لكل فئة يجب أن يكون كافيًا لإنشاء خوارزمية التعلم العميق التي يمكن أن تعمل على قدم المساواة مع البشر. لتطوير نماذج معقدة بشكل استثنائي ، يلزم ما لا يقل عن 10 ملايين عنصر مصنّف.
رؤية الكمبيوتر
إذا كنت تستخدم التعلم العميق لتصنيف الصور ، فهناك إجماع على أن مجموعة البيانات المكونة من 1000 صورة معنونة لكل فئة هي رقم معقول.
منحنيات التعلم
تُستخدم منحنيات التعلم لإثبات أداء خوارزمية التعلم الآلي مقابل كمية البيانات. من خلال امتلاك مهارة النموذج على المحور الصادي ومجموعة بيانات التدريب على المحور السيني ، من الممكن فهم كيفية تأثير حجم البيانات على نتيجة المشروع.
عيوب نقص البيانات
قد تعتقد أنه من الواضح إلى حد ما أن المشروع يحتاج إلى كميات كبيرة من البيانات ، ولكن في بعض الأحيان ، حتى الشركات الكبيرة التي لديها إمكانية الوصول إلى البيانات المنظمة تفشل في الحصول عليها. التدريب على كميات بيانات محدودة أو ضيقة يمكن أن يوقف نماذج التعلم الآلي من تحقيق إمكاناتهم الكاملة وزيادة مخاطر تقديم تنبؤات خاطئة.
على الرغم من عدم وجود قاعدة ذهبية وعادة ما يتم إجراء التعميم التقريبي للتنبؤ باحتياجات بيانات التدريب ، فمن الأفضل دائمًا أن يكون لديك مجموعات بيانات كبيرة بدلاً من المعاناة من القيود. ستكون قيود البيانات التي يعاني منها نموذجك هي قيود مشروعك.
ماذا تفعل إذا كنت بحاجة إلى المزيد من مجموعات البيانات
على الرغم من رغبة الجميع في الوصول إلى مجموعات البيانات الكبيرة ، إلا أن قول ذلك أسهل من فعله. يعد الوصول إلى كميات كبيرة من مجموعات البيانات ذات الجودة والتنوع أمرًا ضروريًا لنجاح المشروع. نقدم لك هنا خطوات إستراتيجية لتسهيل عملية جمع البيانات.
افتح مجموعة البيانات
عادةً ما تُعتبر مجموعات البيانات المفتوحة "مصدرًا جيدًا" للبيانات المجانية. في حين أن هذا قد يكون صحيحًا ، فإن مجموعات البيانات المفتوحة ليست ما يحتاجه المشروع في معظم الحالات. هناك العديد من الأماكن التي يمكن شراء البيانات منها ، مثل المصادر الحكومية وبوابات البيانات المفتوحة في الاتحاد الأوروبي ومستكشفو البيانات العامة من Google والمزيد. ومع ذلك ، هناك العديد من عيوب استخدام مجموعات البيانات المفتوحة للمشاريع المعقدة.
عندما تستخدم مجموعات البيانات هذه ، فإنك تخاطر التدريب والاختبار نموذجك على بيانات غير صحيحة أو مفقودة. طرق جمع البيانات غير معروفة بشكل عام ، مما قد يؤثر على نتيجة المشروع. الخصوصية والموافقة وسرقة الهوية هي عيوب كبيرة لاستخدام مصادر البيانات المفتوحة.
مجموعة البيانات المعززة
عندما يكون لديك بعض كمية بيانات التدريب ولكن ليس كافيًا لتلبية جميع متطلبات مشروعك ، فأنت بحاجة إلى تطبيق تقنيات زيادة البيانات. يتم إعادة توجيه مجموعة البيانات المتاحة لتلبية احتياجات النموذج.
ستخضع عينات البيانات لتحولات مختلفة تجعل مجموعة البيانات غنية ومتنوعة وديناميكية. يمكن رؤية مثال بسيط لزيادة البيانات عند التعامل مع الصور. يمكن زيادة الصورة بعدة طرق - يمكن قصها وتغيير حجمها وعكسها وتحويلها إلى زوايا مختلفة ويمكن تغيير إعدادات الألوان.
البيانات التركيبية
عندما لا توجد بيانات كافية ، يمكننا اللجوء إلى مولدات البيانات التركيبية. تأتي البيانات التركيبية في متناول اليد من حيث نقل التعلم ، حيث يمكن تدريب النموذج أولاً على البيانات الاصطناعية ثم على مجموعة بيانات العالم الحقيقي لاحقًا. على سبيل المثال ، يمكن تدريب مركبة ذاتية القيادة تعتمد على الذكاء الاصطناعي أولاً على التعرف على الأشياء وتحليلها رؤية الكمبيوتر ألعاب الفيديو.
البيانات التركيبية مفيدة عندما يكون هناك نقص في الحياة الواقعية بيانات للتدريب واختبار نماذج مدربة. علاوة على ذلك ، يتم استخدامه أيضًا عند التعامل مع الخصوصية وحساسية البيانات.
جمع البيانات المخصصة
ربما يكون جمع البيانات المخصصة مثاليًا لإنشاء مجموعات البيانات عندما لا تحقق النماذج الأخرى النتائج المطلوبة. يمكن إنشاء مجموعات بيانات عالية الجودة باستخدام أدوات تجريف الويب وأجهزة الاستشعار والكاميرات وغيرها من الأدوات. عندما تحتاج إلى مجموعات بيانات مصممة خصيصًا لتحسين أداء نماذجك ، فقد يكون شراء مجموعات بيانات مخصصة هو الخطوة الصحيحة. يقدم العديد من مزودي خدمات الجهات الخارجية خبراتهم.
لتطوير حلول ذكاء اصطناعي عالية الأداء ، تحتاج النماذج إلى التدريب على مجموعات بيانات موثوقة وعالية الجودة. ومع ذلك ، ليس من السهل الحصول على مجموعات بيانات غنية ومفصلة تؤثر بشكل إيجابي على النتائج. ولكن عندما تشترك مع موفري بيانات موثوقين ، يمكنك بناء نموذج ذكاء اصطناعي قوي مع أساس بيانات قوي.
هل تفكر في مشروع رائع ولكنك تنتظر مجموعات بيانات مصممة خصيصًا لتدريب نماذجك أو تكافح من أجل الحصول على النتيجة الصحيحة من مشروعك؟ نحن نقدم مجموعات بيانات تدريبية مكثفة لمجموعة متنوعة من احتياجات المشروع. الاستفادة من إمكانات شيب من خلال التحدث إلى أحد علماء البيانات اليوم وفهم كيف قدمنا مجموعات بيانات عالية الأداء وعالية الجودة للعملاء في الماضي.
