アルゴリズムはデータから学習します。アルゴリズムは、結果として得られるトレーニング データ内の関係を見つけ、理解を形成し、意思決定を行い、自信を評価します。トレーニング データが優れているほど、モデルのパフォーマンスも向上します。実際、トレーニング データの質と量は、アルゴリズム自体と同じくらいデータ プロジェクトの成功に関係します。さて、適切に構造化されたデータを大量に保存したとしても、それがモデルのトレーニング データセットとして何らかの方法でラベル付けされていない可能性があります。たとえば、自動運転車には道路の写真だけでなく、すべての車、歩行者、道路標識にラベルが付けられたラベル付きの写真も必要です。感情分析プロジェクトには、誰かがスラングや皮肉を使用していることをアルゴリズムが理解できるようにするためのタグが必要です。チャットボットには、生の言語だけでなく、エンティティの抽出と注意深い構文分析が必要です。言い換えれば、トレーニングに使用するデータは通常、強化またはラベル付けする必要があります。また、アルゴリズムをサポートするためにさらに多くのデータを収集する必要がある場合があります。保存したデータが機械学習アルゴリズムをトレーニングする準備ができていない可能性があります。優れたモデルを構築するには、強固な基盤、つまり大量のトレーニング データが必要です。私たちはそれについて何かを知っています。結局のところ、私たちは世界で最も革新的な企業の 50 億行以上のデータにラベルを付けてきました。画像、テキスト、音声、またはその他の種類のデータであっても、モデルの成功を促進するトレーニング データセットの作成をお手伝いします。
トレーニングデータに関するよくある質問
トレーニングデータとは何ですか?
- ニューラル ネットワークやその他の人工知能プログラムには、その後の応用や使用の基礎として、トレーニング データと呼ばれる初期データ セットが必要です。このデータは、プログラムの成長を続ける情報リポジトリの基盤です。
テストセットとは何ですか?
- トレーニング セットでモデルをトレーニングした後、通常はテスト セットで評価されます。通常、アルゴリズムの信頼性と精度を向上させるためにトレーニング セットにラベルを付けるか強化する必要がありますが、テスト セットはすべて同じデータセットから抽出されます。
データセットをテスト セットとトレーニング セットに分割するにはどうすればよいですか?
- 通常、トレーニング データは、事前にわかっている重要なクラスを確実にキャプチャしながら、ほぼランダムに割り当てられます。たとえば、さまざまな店舗からのレシートの画像を読み取ることができるモデルを作成している場合、1 つのフランチャイズ加盟店のみからの画像でアルゴリズムをトレーニングすることは避けたいでしょう。これにより、モデルがより堅牢になり、過剰適合を防ぐことができます。
トレーニング データはどれくらいあれば十分ですか?
- 実際には、必要なトレーニング データの量について厳密なルールはありません。結局のところ、ユースケースが異なれば、必要なデータ量も異なります。モデル (自動運転車など) に非常に信頼性が必要な場合は大量のデータが必要ですが、狭いテキストベースの感情モデルに必要なデータははるかに少なくなります。ただし、一般に、想定よりも多くのデータが必要です。
トレーニングデータとビッグデータの違いは何ですか?
- ビッグデータとトレーニングデータは同じものではありません。Gartner によれば、ビッグデータには「大量、高速、および/または多様性」などの特徴があり、真に役立つためには何らかの方法で処理する必要があることがよくあります。前述したように、トレーニング データは、AI モデルまたは機械学習アルゴリズムを教えるために使用されるラベル付きデータです。
データセットと カスタム コレクションのアノテーション
基本的なトレーニング、特に一般的な機械学習の初期トレーニングには高価なカスタム データが必要ない場合があります。市場には多くのオープンソース データセットと完成したデータセットがあり、最初の選択肢として使用できます。ニーズが明確で、適切な既製のデータセットが見つからない場合は、要件に応じて収集からラベル付けまで トレーニング データをカスタマイズする必要があります。