Um modelo de IA funcional é construído em conjuntos de dados sólidos, confiáveis e dinâmicos. Sem rico e detalhado Dados de treinamento de IA à mão, certamente não é possível construir uma solução de IA valiosa e bem-sucedida. Sabemos que a complexidade do projeto dita e determina a qualidade necessária dos dados. Mas não temos certeza de quantos dados de treinamento precisamos para construir o modelo personalizado.
Não há uma resposta direta sobre qual a quantidade certa de dados de treinamento para aprendizado de máquina é preciso. Em vez de trabalhar com um número aproximado, acreditamos que uma série de métodos pode fornecer uma ideia precisa do tamanho dos dados que você pode precisar. Mas antes disso, vamos entender por que os dados de treinamento são cruciais para o sucesso do seu projeto de IA.
A Importância dos Dados de Treinamento
Falando no Future of Everything Festival do The Wall Street Journal, Arvind Krishna, CEO da IBM, disse que quase 80% do trabalho em um projeto de IA é sobre coletar, limpar e preparar dados.' E ele também era da opinião de que as empresas desistem de seus empreendimentos de IA porque não conseguem acompanhar o custo, o trabalho e o tempo necessários para coletar dados valiosos de treinamento.
Determinando os dados tamanho da amostra ajuda a projetar a solução. Também ajuda a estimar com precisão o custo, o tempo e as habilidades necessárias para o projeto.
Se conjuntos de dados imprecisos ou não confiáveis forem usados para treinar modelos de ML, o aplicativo resultante não fornecerá boas previsões.
Quantos dados são suficientes?
Depende.
A quantidade de dados necessária depende de vários fatores, alguns dos quais são:
- A complexidade do Projeto de aprendizado de máquina você está empreendendo
- A complexidade do projeto e orçamento também determinar o método de treinamento que você está empregando.
- As necessidades de rotulagem e anotação do projeto específico.
- Dinâmica e diversidade de conjuntos de dados necessários para treinar um projeto baseado em IA com precisão.
- As necessidades de qualidade de dados do projeto.
Fazendo suposições educadas
Não existe um número mágico em relação à quantidade mínima de dados necessária, mas existem algumas regras práticas que você pode usar para chegar a um número racional.
A regra de 10
Como um regra de ouro, para desenvolver um modelo de IA eficiente, o número de conjuntos de dados de treinamento necessários deve ser dez vezes maior que cada parâmetro do modelo, também chamado de graus de liberdade. As regras de '10' vezes visam limitar a variabilidade e aumentar a diversidade de dados. Dessa forma, essa regra prática pode ajudá-lo a iniciar seu projeto, fornecendo uma ideia básica sobre a quantidade necessária de conjuntos de dados.
Aprendizagem profunda
Os métodos de aprendizado profundo ajudam a desenvolver modelos de alta qualidade se mais dados forem fornecidos ao sistema. É geralmente aceito que ter 5000 imagens rotuladas por categoria deve ser suficiente para criar um algoritmo de aprendizado profundo que possa funcionar em pé de igualdade com humanos. Para desenvolver modelos excepcionalmente complexos, são necessários pelo menos 10 milhões de itens rotulados.
Visão de Computador
Se você estiver usando aprendizado profundo para classificação de imagens, há um consenso de que um conjunto de dados de 1000 imagens rotuladas para cada classe é um número justo.
Curvas de Aprendizagem
As curvas de aprendizado são usadas para demonstrar o desempenho do algoritmo de aprendizado de máquina em relação à quantidade de dados. Com a habilidade do modelo no eixo Y e o conjunto de dados de treinamento no eixo X, é possível entender como o tamanho dos dados afeta o resultado do projeto.
As desvantagens de ter poucos dados
Você pode pensar que é bastante aparente que um projeto precisa de grandes quantidades de dados, mas às vezes até mesmo grandes empresas com acesso a dados estruturados não conseguem obtê-los. O treinamento em quantidades de dados limitadas ou estreitas pode interromper o modelos de aprendizado de máquina de atingir todo o seu potencial e aumentar o risco de fornecer previsões erradas.
Embora não exista uma regra de ouro e a generalização grosseira seja geralmente feita para prever as necessidades de dados de treinamento, é sempre melhor ter grandes conjuntos de dados do que sofrer limitações. A limitação de dados que seu modelo sofre seriam as limitações do seu projeto.
O que fazer se você precisar de mais conjuntos de dados
Embora todos queiram ter acesso a grandes conjuntos de dados, é mais fácil falar do que fazer. O acesso a grandes quantidades de conjuntos de dados de qualidade e diversidade é essencial para o sucesso do projeto. Aqui, fornecemos etapas estratégicas para tornar a coleta de dados muito mais fácil.
Abrir conjunto de dados
Conjuntos de dados abertos geralmente são considerados uma 'boa fonte' de dados gratuitos. Embora isso possa ser verdade, conjuntos de dados abertos não são o que o projeto precisa na maioria dos casos. Há muitos lugares de onde os dados podem ser adquiridos, como fontes governamentais, portais de dados abertos da UE, exploradores de dados públicos do Google e muito mais. No entanto, existem muitas desvantagens de usar conjuntos de dados abertos para projetos complexos.
Ao usar esses conjuntos de dados, você corre o risco de treinamento e teste seu modelo em dados incorretos ou ausentes. Os métodos de coleta de dados geralmente não são conhecidos, o que pode impactar no resultado do projeto. Privacidade, consentimento e roubo de identidade são desvantagens significativas do uso de fontes de dados abertas.
Conjunto de dados aumentado
Quando você tem algum quantidade de dados de treinamento mas não o suficiente para atender a todos os requisitos do seu projeto, você precisa aplicar técnicas de aumento de dados. O conjunto de dados disponível é reaproveitado para atender às necessidades do modelo.
As amostras de dados passarão por várias transformações que tornam o conjunto de dados rico, variado e dinâmico. Um exemplo simples de aumento de dados pode ser visto ao lidar com imagens. Uma imagem pode ser aumentada de várias maneiras – pode ser cortada, redimensionada, espelhada, transformada em vários ângulos e as configurações de cores podem ser alteradas.
Dados Sintéticos
Quando não há dados suficientes, podemos recorrer a geradores de dados sintéticos. Os dados sintéticos são úteis em termos de aprendizado de transferência, pois o modelo pode ser treinado primeiro em dados sintéticos e depois no conjunto de dados do mundo real. Por exemplo, um veículo autônomo baseado em IA pode primeiro ser treinado para reconhecer e analisar objetos em visão computacional jogos de vídeo.
Dados sintéticos são benéficos quando há falta de dados reais dados para treinar e teste seu modelos treinados. Além disso, também é usado ao lidar com privacidade e sensibilidade de dados.
Coleta de dados personalizados
A coleta de dados personalizada talvez seja ideal para gerar conjuntos de dados quando outros formulários não trazem os resultados necessários. Conjuntos de dados de alta qualidade podem ser gerados usando ferramentas de web scraping, sensores, câmeras e outras ferramentas. Quando você precisa de conjuntos de dados personalizados que melhoram o desempenho de seus modelos, adquirir conjuntos de dados personalizados pode ser a jogada certa. Vários provedores de serviços terceirizados oferecem seus conhecimentos.
Para desenvolver soluções de IA de alto desempenho, os modelos precisam ser treinados em conjuntos de dados confiáveis de boa qualidade. No entanto, não é fácil obter conjuntos de dados ricos e detalhados que impactam positivamente os resultados. Mas quando você faz parceria com provedores de dados confiáveis, pode criar um modelo de IA poderoso com uma base de dados sólida.
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