Model AI yang berfungsi dibangun di atas kumpulan data yang solid, andal, dan dinamis. Tanpa kaya dan detail data pelatihan AI di tangan, tentu saja tidak mungkin untuk membangun solusi AI yang berharga dan sukses. Kita tahu bahwa kompleksitas proyek menentukan, dan menentukan kualitas data yang diperlukan. Tapi kami tidak yakin berapa banyak data pelatihan yang kami butuhkan untuk membangun model kustom.
Tidak ada jawaban langsung untuk berapa jumlah yang tepat dari data pelatihan untuk pembelajaran mesin dibutuhkan. Alih-alih bekerja dengan angka rata-rata, kami percaya banyak metode dapat memberi Anda gambaran akurat tentang ukuran data yang mungkin Anda butuhkan. Namun sebelum itu, mari kita pahami mengapa data pelatihan sangat penting untuk keberhasilan proyek AI Anda.
Pentingnya Data Pelatihan
Berbicara di The Wall Street Journal's Future of Everything Festival, Arvind Krishna, CEO IBM, mengatakan bahwa hampir 80% pekerjaan di Proyek AI adalah tentang mengumpulkan, membersihkan, dan menyiapkan data.' Dan dia juga berpendapat bahwa bisnis melepaskan usaha AI mereka karena mereka tidak dapat mengimbangi biaya, pekerjaan, dan waktu yang diperlukan untuk mengumpulkan data pelatihan yang berharga.
Menentukan data ukuran sampel membantu dalam merancang solusi. Ini juga membantu secara akurat memperkirakan biaya, waktu, dan keterampilan yang dibutuhkan untuk proyek tersebut.
Jika set data yang tidak akurat atau tidak dapat diandalkan digunakan untuk melatih model ML, aplikasi yang dihasilkan tidak akan memberikan prediksi yang baik.
Berapa Banyak Data yang Cukup?
Tergantung.
Jumlah data yang dibutuhkan tergantung pada beberapa faktor, beberapa di antaranya adalah:
- Kompleksitas dari Proyek pembelajaran mesin Anda sedang melakukan
- Kompleksitas proyek dan anggaran belanja juga menentukan metode pelatihan yang Anda gunakan.
- Pelabelan dan anotasi kebutuhan proyek tertentu.
- Dinamika dan keragaman kumpulan data diperlukan untuk melatih proyek berbasis AI secara akurat.
- Kebutuhan kualitas data proyek.
Membuat Tebakan Terdidik
Tidak ada angka ajaib mengenai jumlah minimum data yang diperlukan, tetapi ada beberapa aturan praktis yang dapat Anda gunakan untuk sampai pada angka rasional.
aturan 10
Sebagai rule of thumb, untuk mengembangkan model AI yang efisien, jumlah set data pelatihan yang diperlukan harus sepuluh kali lebih banyak dari setiap parameter model, juga disebut derajat kebebasan. Aturan waktu '10' bertujuan untuk membatasi variabilitas dan meningkatkan keragaman data. Dengan demikian, aturan praktis ini dapat membantu Anda memulai proyek dengan memberi Anda ide dasar tentang jumlah kumpulan data yang diperlukan.
Belajar mendalam
Metode pembelajaran mendalam membantu mengembangkan model berkualitas tinggi jika lebih banyak data diberikan ke sistem. Secara umum diterima bahwa memiliki 5000 gambar berlabel per kategori sudah cukup untuk membuat algoritme pembelajaran mendalam yang dapat bekerja setara dengan manusia. Untuk mengembangkan model yang sangat kompleks, setidaknya diperlukan minimal 10 juta item berlabel.
Visi Komputer
Jika Anda menggunakan pembelajaran mendalam untuk klasifikasi gambar, ada konsensus bahwa kumpulan data 1000 gambar berlabel untuk setiap kelas adalah angka yang wajar.
Kurva Pembelajaran
Kurva pembelajaran digunakan untuk mendemonstrasikan kinerja algoritme pembelajaran mesin terhadap kuantitas data. Dengan memiliki keterampilan model pada sumbu Y dan kumpulan data pelatihan pada sumbu X, dimungkinkan untuk memahami bagaimana ukuran data memengaruhi hasil proyek.
Kerugian Memiliki Data Terlalu Sedikit
Anda mungkin berpikir bahwa proyek membutuhkan data dalam jumlah besar, tetapi terkadang, bahkan bisnis besar dengan akses ke data terstruktur gagal mendapatkannya. Pelatihan tentang jumlah data yang terbatas atau sempit dapat menghentikan model pembelajaran mesin dari mencapai potensi penuh mereka dan meningkatkan risiko memberikan prediksi yang salah.
Meskipun tidak ada aturan emas dan generalisasi kasar biasanya dibuat untuk memperkirakan kebutuhan data pelatihan, selalu lebih baik memiliki kumpulan data besar daripada menderita keterbatasan. Keterbatasan data yang diderita model Anda akan menjadi batasan proyek Anda.
Apa yang harus dilakukan jika Anda Membutuhkan lebih banyak Dataset
Meskipun semua orang ingin memiliki akses ke kumpulan data besar, itu lebih mudah diucapkan daripada dilakukan. Mendapatkan akses ke sejumlah besar kumpulan data kualitas dan keragaman sangat penting untuk keberhasilan proyek. Di sini kami memberi Anda langkah-langkah strategis untuk mempermudah pengumpulan data.
Buka Kumpulan Data
Kumpulan data terbuka biasanya dianggap sebagai 'sumber yang baik' dari data gratis. Meskipun ini mungkin benar, set data terbuka bukanlah yang dibutuhkan proyek dalam banyak kasus. Ada banyak tempat dari mana data dapat diperoleh, seperti sumber pemerintah, portal data EU Open, penjelajah data Google Public, dan banyak lagi. Namun, ada banyak kerugian menggunakan kumpulan data terbuka untuk proyek yang kompleks.
Saat Anda menggunakan kumpulan data seperti itu, Anda berisiko pelatihan dan pengujian model Anda pada data yang salah atau hilang. Metode pengumpulan data umumnya tidak diketahui, yang dapat berdampak pada hasil proyek. Privasi, persetujuan, dan pencurian identitas adalah kelemahan signifikan dari penggunaan sumber data terbuka.
Kumpulan Data yang Diperbesar
Ketika Anda memiliki beberapa jumlah data pelatihan tetapi tidak cukup untuk memenuhi semua persyaratan proyek Anda, Anda perlu menerapkan teknik augmentasi data. Dataset yang tersedia digunakan kembali untuk memenuhi kebutuhan model.
Sampel data akan mengalami berbagai transformasi yang membuat dataset kaya, bervariasi, dan dinamis. Contoh sederhana dari augmentasi data dapat dilihat ketika berhadapan dengan gambar. Sebuah gambar dapat diperbesar dalam banyak cara – dapat dipotong, diubah ukurannya, dicerminkan, diubah menjadi berbagai sudut, dan pengaturan warna dapat diubah.
Data Sintetis
Ketika ada data yang tidak mencukupi, kita dapat beralih ke generator data sintetis. Data sintetis sangat berguna dalam hal pembelajaran transfer, karena model pertama-tama dapat dilatih pada data sintetis dan kemudian pada kumpulan data dunia nyata. Misalnya, kendaraan self-driving berbasis AI pertama-tama dapat dilatih untuk mengenali dan menganalisis objek di visi komputer video game.
Data sintetis bermanfaat ketika ada kekurangan dari kehidupan nyata data untuk dilatih dan uji model terlatih. Selain itu, ini juga digunakan ketika berhadapan dengan privasi dan sensitivitas data.
Pengumpulan Data Kustom
Pengumpulan data khusus mungkin ideal untuk menghasilkan kumpulan data ketika formulir lain tidak memberikan hasil yang diperlukan. Kumpulan data berkualitas tinggi dapat dihasilkan menggunakan alat pengikis web, sensor, kamera, dan alat lainnya. Saat Anda membutuhkan kumpulan data yang dibuat khusus untuk meningkatkan kinerja model Anda, pengadaan kumpulan data khusus mungkin merupakan langkah yang tepat. Beberapa penyedia layanan pihak ketiga menawarkan keahlian mereka.
Untuk mengembangkan solusi AI berperforma tinggi, model perlu dilatih dengan kumpulan data andal berkualitas baik. Namun, tidak mudah untuk mendapatkan kumpulan data yang kaya dan terperinci yang berdampak positif pada hasil. Namun, saat Anda bermitra dengan penyedia data yang andal, Anda dapat membangun model AI yang kuat dengan fondasi data yang kuat.
Apakah Anda memiliki proyek hebat dalam pikiran tetapi sedang menunggu kumpulan data yang dibuat khusus untuk melatih model Anda atau berjuang untuk mendapatkan hasil yang tepat dari proyek Anda? Kami menawarkan kumpulan data pelatihan ekstensif untuk berbagai kebutuhan proyek. Memanfaatkan potensi Shaip dengan berbicara dengan salah satu dari kami ilmuwan data hari ini dan memahami bagaimana kami telah memberikan kumpulan data berkinerja tinggi dan berkualitas untuk klien di masa lalu.
