浅谈机器学习中训练数据的重要性

人工智能技术发展至今,训练数据的重要性已经是我们老生常谈的问题。在重声训练数据为什么重要之前,我们先重新回顾下AI技术大爆炸的三大初始概念:机器学习是个什么?人工智能是个什么?训练数据又是什么?

机器学习和人工智能

简单来说,机器学习包含人工智能,人工智能属于机器学习的一部分。机器学习的成果就是某种形式的人工智能。机器学习就是不断输入基础资料、训练数据,以帮助其撷取特征,建立模型,得到答案的过程。如果你忘记了这部分知识,回顾下我们的机器学习的十大常见问题吧。

好了,回过头来,我们知道这一切的开端始于“数据”,这些“数据”也就是机器学习的“知识”。人类在不断的知识汲取和丰富的阅历熏陶下,获得不断的成长,也成为了一个个个性鲜明的高级“机器”。AI也同样如此,如果它们学习了“错误”的知识,想必会让我们哭笑不得甚至引起更为严重的道德问题。如果你还记得AI人脸识别董明珠躺枪事件,如果你还记得Uber自驾车撞死人的事件等等。因此,训练数据的重要性也会是是研究人员持续关注的对象。

 

机器学习训练数据的重要性

训练数据是什么

训练数据是什么?神经网络和其他人工智能程序需要一组初始数据,称为训练数据。

训练数据是算法工程师用来开发机器学习模型的资源。它通过向算法提供有关特定任务的全方位统一的信息来训练算法。训练数据通常由大量的数据点组成,每个数据点都有标签和其他元数据的格式。

监督式机器学习是用标签类数据的样本来训练机器,训练机器什么是正确信息和什么是错误信息。在经过几千到几百万的数据样本的训练之下,机器就能理解和观察模式。

另一方面,无监督学习是让机器自己去学习,根据提供的数据尝试识别模式。机器并没有被告知哪些数据是有用的与无用的,也没有被告知哪些数据是正确的。

在上述两种情况下,最重要的因素不是学习过程,而是数据的质量。我们知道错误的数据会造成错误的学习,机器逐渐就被训练成了“人工智障”可还行?

如何准备高质量的训练数据

澳鹏数据科学家们在经过7500多个人工智能项目的经验中,总结出:最耗时的部分并不是等待机器学习,而是准备训练机器所需的数据。如何准备机器所需的训练数据,也不离不开制定一套专业的数据采集和数据标注的解决方案。澳鹏作为全球AI训练数据服务的领军者,我们专注于提供广泛多元的采集标注方案,包括语音,文本,图像,音频和视频等各类数据采集。持续关注我们的AI与机器学习大本营或者联系我们直接与专家讨论适合你的AI解决方案吧。

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