విజయవంతమైన యంత్ర అభ్యాస నమూనా అధిక-నాణ్యత శిక్షణ డేటాతో ప్రారంభమవుతుంది. కానీ AI ప్రాజెక్ట్ ప్రారంభంలో బృందాలు అడిగే అత్యంత సాధారణ ప్రశ్నలలో ఒకటి: ఎంత శిక్షణ డేటా సరిపోతుంది?
నిజాయితీగల సమాధానం ఏమిటంటే, ప్రతి ప్రాజెక్ట్కు పనిచేసే స్థిర సంఖ్య లేదు. మీకు అవసరమైన డేటా మొత్తం పని, మోడల్ యొక్క సంక్లిష్టత, తరగతుల సంఖ్య, డేటా నాణ్యత, లేబుల్ ఖచ్చితత్వం మరియు మీరు చేరుకోవాలనుకుంటున్న పనితీరు ప్రమాణంపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
ఆచరణలో, శిక్షణ డేటా అవసరాలను అంచనా వేయడానికి ఉత్తమ మార్గం ఏమిటంటే, ప్రతినిధి నమూనాతో ప్రారంభించి, క్రమంగా పెద్ద ఉపసమితులపై శిక్షణ ఇవ్వడం మరియు మోడల్ పనితీరు ఎప్పుడు సమం కావడం ప్రారంభిస్తుందో కొలవడం. ఇది ఖర్చు, కాలక్రమం, ఉల్లేఖన ప్రయత్నం మరియు ఆశించిన ఫలితాల గురించి జట్లు సమాచారంతో కూడిన నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి సహాయపడుతుంది.
ఈ బ్లాగులో, శిక్షణ డేటా వాల్యూమ్ను ప్రభావితం చేసే ప్రధాన అంశాలను మేము విభజిస్తాము, ఆచరణలో అవసరాలను ఎలా అంచనా వేయాలో వివరిస్తాము మరియు మీ AI రోడ్మ్యాప్ను ఆలస్యం చేయకుండా మీకు ఎక్కువ డేటా అవసరమైనప్పుడు ఏమి చేయాలో చూపుతాము.
శిక్షణ డేటా ఎందుకు ముఖ్యమైనది
శిక్షణ డేటా ప్రతి యంత్ర అభ్యాస వ్యవస్థకు పునాది. అల్గోరిథం ఎంత అధునాతనమైనా, దానికి శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే డేటాలో ఉన్న నమూనాలను మాత్రమే అది నేర్చుకోగలదు. డేటా అసంపూర్ణంగా, పక్షపాతంగా, ధ్వనించేదిగా లేదా చాలా పరిమితంగా ఉంటే, మోడల్ వాస్తవ ప్రపంచంలో సాధారణీకరించడానికి కష్టపడుతుంది.
బలమైన శిక్షణ డేటా జట్లకు సహాయపడుతుంది:
- మోడల్ ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచండి
- పక్షపాతం మరియు అంధ మచ్చలను తగ్గించండి
- ప్రాజెక్ట్ ఖర్చు మరియు సాధ్యాసాధ్యాలను మరింత ఖచ్చితంగా అంచనా వేయడం
- మోడల్ పునరావృతం సమయంలో తిరిగి పనిని తగ్గించండి
- మరింత నమ్మకమైన ధ్రువీకరణ మరియు పరీక్ష పైప్లైన్లను నిర్మించడం
అందుకే AI ప్రాజెక్టులలో డేటా సేకరణ, శుభ్రపరచడం, లేబులింగ్ మరియు ధ్రువీకరణ తరచుగా అత్యధిక కృషిని తీసుకుంటాయి. డేటా బలహీనంగా ఉంటే, అంచనాలు కూడా బలహీనంగా ఉంటాయి.
సార్వత్రిక సంఖ్య లేదు - కానీ దానిని అంచనా వేయడానికి ఒక ఆచరణాత్మక మార్గం ఉంది.
చాలా వ్యాసాలు ఈ ప్రశ్నకు ఒకే సంఖ్యతో సమాధానం ఇవ్వడానికి ప్రయత్నిస్తాయి. అది చాలా అరుదుగా ఉపయోగపడుతుంది.
సాధారణ బైనరీ వర్గీకరణ కోసం ఒక నమూనా సాపేక్షంగా చిన్న డేటాసెట్తో బాగా పని చేయవచ్చు, అయితే పెద్ద భాషా నమూనా ఫైన్-ట్యూనింగ్ వర్క్ఫ్లో లేదా అంచు కేసుల కోసం కంప్యూటర్ విజన్ సిస్టమ్కు గణనీయంగా మరిన్ని ఉదాహరణలు అవసరం కావచ్చు. మంచి ప్రశ్న "మ్యాజిక్ నంబర్ ఏమిటి?" కాదు కానీ:
ఈ వినియోగ సందర్భం కోసం లక్ష్య పనితీరును చేరుకోవడానికి అవసరమైన అధిక-నాణ్యత, ప్రాతినిధ్య శిక్షణ డేటా కనీస మొత్తం ఎంత?
దీనికి సమాధానం చెప్పడానికి ఒక ఆచరణాత్మక మార్గం ఏమిటంటే అభ్యాస వక్రతలను ఉపయోగించడం: పెరుగుతున్న డేటా పరిమాణాలపై మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వడం మరియు ప్రతి దశతో పనితీరు ఎంత మెరుగుపడుతుందో గమనించడం. మెరుగుదల చదునుగా ప్రారంభమైనప్పుడు, ఎక్కువ డేటాను సేకరించడం పెట్టుబడికి విలువైనదేనా అనే దాని గురించి మీకు చాలా స్పష్టమైన సంకేతం ఉంటుంది. ఈ విధానం సాధారణంగా ఆచరణాత్మక ML వర్క్ఫ్లోలలో సిఫార్సు చేయబడింది.
మీకు ఎంత శిక్షణ డేటా అవసరమో నిర్ణయించే 7 అంశాలు
1. మోడల్ రకం: క్లాసికల్ ML vs డీప్ లెర్నింగ్
డేటా అవసరాలపై మోడల్ రకం ప్రధాన ప్రభావాన్ని చూపుతుంది. లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్, డెసిషన్ ట్రీలు లేదా గ్రేడియంట్ బూస్టింగ్ వంటి క్లాసికల్ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లు తరచుగా చిన్న స్ట్రక్చర్డ్ డేటాసెట్లపై బాగా పనిచేస్తాయి, ప్రత్యేకించి ఫీచర్లు బాగా ఇంజనీరింగ్ చేయబడినప్పుడు.
డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ సాధారణంగా ఎక్కువ డేటా అవసరం ఎందుకంటే అవి ఫీచర్లను స్వయంచాలకంగా నేర్చుకుంటాయి మరియు అనేక ఇతర పారామితులను కలిగి ఉంటాయి. ఇమేజ్, ఆడియో మరియు భాషా పనుల కోసం, డీప్ మోడల్స్ సాధారణంగా అదనపు డేటా వాల్యూమ్ మరియు వైవిధ్యం నుండి గణనీయంగా ప్రయోజనం పొందుతాయి.
2. పర్యవేక్షించబడిన vs పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం
పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసానికి లేబుల్ చేయబడిన డేటా అవసరం, ఇది తరచుగా సేకరించడం కష్టం మరియు ఖరీదైనది. మీ మోడల్కు చిత్రాలను వ్యాఖ్యానించడానికి, ఆడియోను లిప్యంతరీకరించడానికి, ఎంటిటీలను ట్యాగ్ చేయడానికి లేదా పత్రాలను వర్గీకరించడానికి మానవుల అవసరం ఉంటే, డేటా అవసరం పరిమాణం మరియు లేబులింగ్ ప్రయత్నం రెండింటినీ పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి.
పర్యవేక్షణ లేని అభ్యాసానికి లేబుల్ చేయబడిన డేటా అవసరం లేదు, కానీ అది ఇప్పటికీ పెద్ద, ప్రాతినిధ్య డేటాసెట్ల నుండి ప్రయోజనం పొందుతుంది. లేబుల్లు లేకుండా కూడా, అర్థవంతమైన నమూనాలు మరియు నిర్మాణాన్ని గుర్తించడానికి మోడల్కు తగినంత కవరేజ్ అవసరం.
3. టాస్క్ సంక్లిష్టత మరియు తరగతుల సంఖ్య
ఒక సాధారణ బైనరీ వర్గీకరణ పని బహుళ-తరగతి వైద్య ఇమేజింగ్ సమస్య లేదా బహుభాషా ప్రసంగ గుర్తింపు వ్యవస్థ నుండి చాలా భిన్నంగా ఉంటుంది.
పని సంక్లిష్టత పెరిగేకొద్దీ, శిక్షణ డేటా అవసరాలు సాధారణంగా పెరుగుతాయి ఎందుకంటే మోడల్ నేర్చుకోవాలి:
- మరిన్ని తరగతులు
- వర్గాల మధ్య సూక్ష్మమైన తేడాలు
- మరిన్ని అధునాతన కేసులు
- మరింత సందర్భోచిత వైవిధ్యం
ఉదాహరణకు, లైటింగ్ పరిస్థితులు, కెమెరా కోణాలు మరియు నేపథ్యాలలో డజన్ల కొద్దీ దృశ్యపరంగా సారూప్యమైన ఉత్పత్తి లోపాలను గుర్తించడం కంటే “పిల్లి” vs “కుక్క” మధ్య తేడాను గుర్తించడం చాలా సులభం.
4. డేటా నాణ్యత మరియు లేబుల్ ఖచ్చితత్వం
నాణ్యత తక్కువగా ఉంటే ఎక్కువ డేటా ఎల్లప్పుడూ మంచిది కాదు.
ఖచ్చితమైన లేబుల్లు, సమతుల్య ప్రాతినిధ్యం మరియు స్థిరమైన ఫార్మాటింగ్తో కూడిన చిన్న డేటాసెట్ పెద్ద కానీ ధ్వనించే డేటాసెట్ను అధిగమిస్తుంది. తక్కువ-నాణ్యత లేబుల్లు, నకిలీ రికార్డులు, బలహీనమైన తరగతి నిర్వచనాలు, తప్పిపోయిన మెటాడేటా మరియు అస్థిరమైన ఉల్లేఖన మార్గదర్శకాలు అన్నీ మోడల్ పనితీరును తగ్గిస్తాయి.
మరిన్ని డేటాను సేకరించే ముందు, బృందాలు వీటిని అడగాలి:
- లేబుల్స్ స్థిరంగా ఉన్నాయా?
- మేము అన్ని ముఖ్యమైన వినియోగదారు దృశ్యాలను కవర్ చేస్తున్నామా?
- ఆ డేటా ఉత్పత్తి పరిస్థితులకు ప్రతినిధిగా ఉందా?
- రైలు, ధ్రువీకరణ మరియు పరీక్ష సెట్లు సరిగ్గా వేరు చేయబడ్డాయా?
అనేక ప్రాజెక్టులకు, డేటా నాణ్యతను మెరుగుపరచడం వల్ల డేటా వాల్యూమ్ను పెంచడం కంటే వేగంగా లాభాలు వస్తాయి.
5. వైవిధ్యం, కవరేజ్ మరియు తరగతి సమతుల్యత
ఒక మోడల్ విస్తరణ తర్వాత ఎదుర్కొనే వాస్తవ-ప్రపంచ వైవిధ్యం నుండి నేర్చుకోవాలి. అంటే డేటాసెట్ విభిన్న దృశ్యాలు, వినియోగదారు సమూహాలు, పరికర రకాలు, యాసలు, వాతావరణాలు, డాక్యుమెంట్ ఫార్మాట్లు, ఇమేజ్ పరిస్థితులు మరియు అంచు కేసులను ప్రతిబింబించాలి.
ఒక తరగతి లేదా విభాగం తక్కువగా ప్రాతినిధ్యం వహిస్తే, ఆ మోడల్ మొత్తం మీద ఖచ్చితంగా కనిపించవచ్చు మరియు క్లిష్టమైన ఉప సమూహాలపై తీవ్రంగా విఫలమై ఉండవచ్చు. అందుకే వైవిధ్యం మరియు తరగతి సమతుల్యత ముడి పరిమాణంతో సమానంగా ముఖ్యమైనవి.
చాలా సందర్భాలలో, ప్రశ్న “మన దగ్గర తగినంత డేటా ఉందా?” కాదు, “మన దగ్గర తగినంత సరైన డేటా ఉందా?”
6. బదిలీ అభ్యాసం మరియు ముందస్తు శిక్షణ పొందిన నమూనాలు
మీరు ముందస్తు శిక్షణ పొందిన మోడల్ నుండి ప్రారంభిస్తుంటే, మీరు మొదటి నుండి శిక్షణ పొందే దానికంటే చాలా తక్కువ పని-నిర్దిష్ట డేటా అవసరం కావచ్చు.
ఇది ప్రత్యేకంగా వర్తిస్తుంది:
- దృష్టి వెన్నెముకలను ఉపయోగించి చిత్ర వర్గీకరణ
- ట్రాన్స్ఫార్మర్ ఆధారిత నమూనాలను ఉపయోగించి NLP పనులు
- కొత్త యాస లేదా డొమైన్కు అనుగుణంగా ప్రసంగ నమూనాలు
- డొమైన్ అనుసరణ వర్క్ఫ్లోలు
బదిలీ అభ్యాసం బృందాలు ఇప్పటికే ఉన్న పెద్ద డేటాసెట్లలో నేర్చుకున్న జ్ఞానాన్ని తిరిగి ఉపయోగించుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది, ఇది ఉల్లేఖన భారాన్ని నాటకీయంగా తగ్గిస్తుంది. అసలు వ్యాసం ఇప్పటికే దీనిని బాగా కవర్ చేసింది; ఇది అలాగే ఉండాలి, కానీ స్పష్టమైన ఉదాహరణలతో.
7. ధ్రువీకరణ వ్యూహం మరియు లక్ష్య పనితీరు
మీకు అవసరమైన డేటా మొత్తం కూడా మోడల్ ఎంత మంచిగా ఉండాలనే దానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
ఒక నమూనా తక్కువ మొత్తంలో డేటాతో పనిచేయవచ్చు. ఆరోగ్య సంరక్షణ, ఫైనాన్స్, బీమా, ఆటోమోటివ్ లేదా సమ్మతి-భారీ వాతావరణాలలో ఉత్పత్తి నమూనాకు బలమైన కవరేజ్, క్లీనర్ లేబుల్స్, మెరుగైన ధ్రువీకరణ మరియు అంచు కేసులలో మరింత నమ్మదగిన పనితీరు అవసరం. ఆమోదయోగ్యమైన ఎర్రర్ రేటు ఎంత కఠినంగా ఉంటే, మీ డేటాసెట్ అంత దృఢంగా ఉండాలి.
ఆచరణలో శిక్షణ డేటా అవసరాలను ఎలా అంచనా వేయాలి
ఊహించడానికి బదులుగా, నిర్మాణాత్మక అంచనా ప్రక్రియను ఉపయోగించండి.
దశ 1: ప్రతినిధి పైలట్ డేటాసెట్తో ప్రారంభించండి
సమస్యాత్మక స్థలం యొక్క చిన్న కానీ ప్రాతినిధ్య నమూనాను సేకరించండి. ముఖ్యమైన తరగతులు, ఫార్మాట్లు, వినియోగదారు రకాలు మరియు వాస్తవ ప్రపంచ వైవిధ్యాలను చేర్చండి.
దశ 2: డేటాను సరిగ్గా విభజించండి
ప్రత్యేక శిక్షణ, ధ్రువీకరణ మరియు పరీక్ష సెట్లను సృష్టించండి. పరీక్ష సెట్ ఉత్పత్తి పరిస్థితులను ప్రతిబింబిస్తుందని మరియు శిక్షణ సమయంలో ఎప్పుడూ ఉపయోగించబడదని నిర్ధారించుకోండి.
దశ 3: క్రమంగా పెద్ద నమూనాలపై శిక్షణ ఇవ్వండి
డేటాసెట్లోని పెరుగుతున్న భాగాలను ఉపయోగించి మోడల్కు శిక్షణ ఇవ్వండి, అంటే 10%, 20%, 40%, 60%, 80% మరియు 100%.
దశ 4: ఒక అభ్యాస వక్రతను రూపొందించండి
డేటాసెట్ పరిమాణం పెరిగేకొద్దీ ఖచ్చితత్వం, F1 స్కోర్, రీకాల్, ఖచ్చితత్వం లేదా పని-నిర్దిష్ట నాణ్యత కొలతలు వంటి పనితీరు కొలమానాలను ట్రాక్ చేయండి.
దశ 5: పీఠభూమి కోసం చూడండి
ఎక్కువ డేటాతో మోడల్ పనితీరు బాగా మెరుగుపడితే, మీకు బహుశా మరిన్ని అవసరం కావచ్చు. మెరుగుదలలు తగ్గితే, మీ అడ్డంకి ఇకపై వాల్యూమ్ కాకపోవచ్చు — అది లేబుల్ నాణ్యత, ఫీచర్ డిజైన్, మోడల్ ఎంపిక లేదా తరగతి అసమతుల్యత కావచ్చు.
దశ 6: సెగ్మెంట్-స్థాయి పనితీరును సమీక్షించండి
ఈ మోడల్ మొత్తం మీద మాత్రమే కాకుండా, ముఖ్యమైన తరగతులు మరియు అంచు సందర్భాలలో ఎలా పనిచేస్తుందో తనిఖీ చేయండి. ఒక మోడల్ మైనారిటీ విభాగాలలో చెడు పనితీరు కనబరుస్తూనే మొత్తం మీద స్థిరంగా ఉండవచ్చు. ఈ పద్ధతి వాటాదారులకు ఎంత అదనపు డేటాను సేకరించడం విలువైనదో మరింత వాస్తవిక అంచనాను ఇస్తుంది.
మీ దగ్గర తగినంత శిక్షణ డేటా ఉన్నప్పుడు ఎలా తెలుసుకోవాలి
మీకు ఈ క్రింది సందర్భాలలో తగినంత డేటా ఉండవచ్చు:
- మరిన్ని డేటా జోడించబడినందున మోడల్ పనితీరు స్వల్పంగా మాత్రమే మెరుగుపడుతుంది.
- బహుళ పరుగులు లేదా మడతలలో ధ్రువీకరణ ఫలితాలు స్థిరంగా ఉంటాయి.
- మెజారిటీ తరగతి మాత్రమే కాకుండా ముఖ్యమైన తరగతులు ఆమోదయోగ్యంగా పనిచేస్తాయి
- పనితీరు శుభ్రమైన, తాకబడని పరీక్షా సెట్పై నిలుపుకుంది.
- మిగిలిన లోపాలు ఉదాహరణలు లేకపోవడం వల్ల కాకుండా లేబుల్ శబ్దం లేదా అస్పష్టత వల్ల ఎక్కువగా సంభవిస్తాయి.
మీకు ఈ క్రింది సందర్భాలలో మరింత డేటా అవసరం కావచ్చు:
- అభ్యాస వక్రత ఇంకా పెరుగుతూనే ఉంది
- అరుదైన తరగతులు పేలవంగా పనిచేస్తాయి.
- సాధారణ వాస్తవ-ప్రపంచ వైవిధ్యాలపై మోడల్ విఫలమవుతుంది.
- పరుగుల మధ్య ఫలితాలు భారీగా హెచ్చుతగ్గులకు లోనవుతాయి
- ధ్రువీకరణ పనితీరుతో పోలిస్తే పరీక్ష పనితీరు బాగా పడిపోతుంది
శిక్షణ డేటా అవసరాలను ఎలా తగ్గించాలి
కొన్నిసార్లు సవాలు మోడల్ డిజైన్ కాదు - ఇది డేటా కొరత, బడ్జెట్ లేదా మార్కెట్కు సమయం. ఆ సందర్భాలలో, సరైన వ్యూహాలతో జట్లు భారీ డేటా వాల్యూమ్లపై ఆధారపడటాన్ని తగ్గించుకోవచ్చు.
డేటా ఆగ్మెంటేషన్
డేటా పెంపుదల అనేది ఇప్పటికే ఉన్న డేటా నుండి కొత్త శిక్షణ ఉదాహరణలను సృష్టిస్తుంది. కంప్యూటర్ దృష్టిలో, ఇందులో క్రాపింగ్, రొటేటింగ్, ఫ్లిప్పింగ్ లేదా బ్రైట్నెస్ సర్దుబాటు వంటివి ఉండవచ్చు. NLP మరియు స్పీచ్లో, పెంపుదల మరింత జాగ్రత్తగా ఉండాలి, కానీ నియంత్రిత పరివర్తనలు ఇప్పటికీ సహాయపడతాయి.
సరిగ్గా ఉపయోగించినట్లయితే, ఆగ్మెంటేషన్ దృఢత్వాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది మరియు మోడల్లను బాగా సాధారణీకరించడంలో సహాయపడుతుంది. పేలవంగా ఉపయోగించినట్లయితే, ఇది శబ్దం లేదా అవాస్తవిక ఉదాహరణలను పరిచయం చేస్తుంది.
బదిలీ అభ్యాసం
బదిలీ అభ్యాసం సున్నా నుండి శిక్షణ పొందే బదులు ఇప్పటికే ఉన్న నమూనాను కొత్త పనికి అనుగుణంగా మార్చడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. శిక్షణ డేటా అవసరాలను తగ్గించడానికి ఇది తరచుగా అత్యంత ప్రభావవంతమైన మార్గాలలో ఒకటి.
ముందుగా శిక్షణ పొందిన నమూనాలు
BERT లాంటి NLP నమూనాలు లేదా స్థిరపడిన దృష్టి వెన్నెముకలు వంటి ముందస్తు శిక్షణ పొందిన నమూనాలు బలమైన ప్రారంభ బిందువులను అందించగలవు. ప్రతిదీ మొదటి నుండి నేర్చుకునే బదులు, మోడల్ ఉపయోగకరమైన ముందస్తు జ్ఞానంతో ప్రారంభమవుతుంది.
యాక్టివ్ లెర్నింగ్
లేబులింగ్ ఖరీదైనది అయితే, యాక్టివ్ లెర్నింగ్ ముందుగా అత్యంత సమాచార ఉదాహరణలకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వడంలో సహాయపడుతుంది. ఇది ఉల్లేఖన సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది మరియు ఉపయోగకరమైన పనితీరును చేరుకోవడానికి అవసరమైన లేబుళ్ల సంఖ్యను తగ్గిస్తుంది.
సింథటిక్ డేటా
వాస్తవ ప్రపంచ డేటా కొరతగా, సున్నితంగా లేదా సేకరించడం కష్టంగా ఉన్నప్పుడు, ముఖ్యంగా ఆరోగ్య సంరక్షణ, ఆర్థికం, స్వయంప్రతిపత్తి వ్యవస్థలు మరియు ఎడ్జ్-కేస్ సిమ్యులేషన్ వంటి రంగాలలో సింథటిక్ డేటా ఉపయోగపడుతుంది. కానీ అది నిజమైన, ప్రాతినిధ్య డేటాను గుడ్డిగా భర్తీ చేయకూడదు - దానికి అనుబంధంగా ఉండాలి.
కనిష్ట డేటాసెట్లతో మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రాజెక్ట్ల వాస్తవ-ప్రపంచ ఉదాహరణలు
కొన్ని ప్రతిష్టాత్మకమైన మెషీన్ లెర్నింగ్ ప్రాజెక్ట్లను కనీస ముడి పదార్థాలతో అమలు చేయడం అసాధ్యమని అనిపించినప్పటికీ, కొన్ని సందర్భాలు ఆశ్చర్యకరంగా నిజం. ఆశ్చర్యపోవడానికి సిద్ధం.
| కాగ్లే రిపోర్ట్ | ఆరోగ్య సంరక్షణ | క్లినికల్ ఆంకాలజీ |
| 70 కంటే తక్కువ నమూనాలతో మెషిన్-లెర్నింగ్ ప్రాజెక్ట్లలో 10,000% పైగా పూర్తయ్యాయని కాగ్లే సర్వే వెల్లడించింది. | కేవలం 500 చిత్రాలతో, కంటి స్కాన్ల నుండి వైద్య చిత్రాలలో డయాబెటిక్ న్యూరోపతిని గుర్తించడానికి MIT బృందం ఒక మోడల్కు శిక్షణ ఇచ్చింది. | హెల్త్కేర్తో ఉదాహరణను కొనసాగిస్తూ, స్టాన్ఫోర్డ్ విశ్వవిద్యాలయ బృందం కేవలం 1000 చిత్రాలతో చర్మ క్యాన్సర్ను గుర్తించే నమూనాను అభివృద్ధి చేసింది. |
విద్యావంతులైన అంచనాలను రూపొందించడం
అవసరమైన కనీస మొత్తం డేటాకు సంబంధించి మ్యాజిక్ సంఖ్య లేదు, కానీ మీరు హేతుబద్ధ సంఖ్యను చేరుకోవడానికి ఉపయోగించే కొన్ని నియమాలు ఉన్నాయి.
10 యొక్క నియమం
గా ముఖ్యనియమంగా, సమర్థవంతమైన AI మోడల్ను అభివృద్ధి చేయడానికి, శిక్షణ డేటాసెట్ల సంఖ్య ప్రతి మోడల్ పరామితి కంటే పది రెట్లు ఎక్కువగా ఉండాలి, దీనిని స్వేచ్ఛా డిగ్రీలు అని కూడా పిలుస్తారు. '10' సార్లు నియమాలు వైవిధ్యాన్ని పరిమితం చేయడం మరియు డేటా వైవిధ్యాన్ని పెంచడం లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాయి. అందుకని, అవసరమైన డేటాసెట్ల పరిమాణం గురించి మీకు ప్రాథమిక ఆలోచనను అందించడం ద్వారా మీ ప్రాజెక్ట్ను ప్రారంభించడంలో ఈ సూత్రం మీకు సహాయపడుతుంది.
డీప్ లెర్నింగ్
సిస్టమ్కు మరింత డేటా అందించబడితే డీప్ లెర్నింగ్ పద్ధతులు అధిక-నాణ్యత నమూనాలను అభివృద్ధి చేయడంలో సహాయపడతాయి. మానవులతో సమానంగా పని చేయగల లోతైన అభ్యాస అల్గారిథమ్ను రూపొందించడానికి ప్రతి వర్గానికి 5000 లేబుల్ చిత్రాలను కలిగి ఉండటం సరిపోతుందని సాధారణంగా అంగీకరించబడింది. అసాధారణమైన సంక్లిష్ట నమూనాలను అభివృద్ధి చేయడానికి, కనీసం 10 మిలియన్ లేబుల్ చేయబడిన అంశాలు అవసరం.
కంప్యూటర్ విజన్
మీరు చిత్ర వర్గీకరణ కోసం లోతైన అభ్యాసాన్ని ఉపయోగిస్తుంటే, ప్రతి తరగతికి 1000 లేబుల్ చిత్రాల డేటాసెట్ సరసమైన సంఖ్య అని ఏకాభిప్రాయం ఉంది.
వక్రతలు నేర్చుకోవడం
డేటా పరిమాణానికి వ్యతిరేకంగా మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ పనితీరును ప్రదర్శించడానికి లెర్నింగ్ వక్రతలు ఉపయోగించబడతాయి. Y-యాక్సిస్పై మోడల్ నైపుణ్యం మరియు X-యాక్సిస్పై శిక్షణ డేటాసెట్ను కలిగి ఉండటం ద్వారా, డేటా పరిమాణం ప్రాజెక్ట్ ఫలితాన్ని ఎలా ప్రభావితం చేస్తుందో అర్థం చేసుకోవచ్చు.
చాలా తక్కువ డేటాను కలిగి ఉండటం వల్ల కలిగే ఖర్చు
పరిమిత, ఇరుకైన లేదా పక్షపాత డేటాసెట్లపై జట్లు శిక్షణ పొందినప్పుడు, మోడల్ అభివృద్ధిలో ఆశాజనకంగా కనిపించవచ్చు కానీ ఉత్పత్తిలో విఫలమవుతుంది.
చాలా తక్కువ డేటా దీనికి దారితీస్తుంది:
- అతిగా అమర్చుట
- బలహీనమైన సాధారణీకరణ
- అస్థిర అంచనాలు
- మైనారిటీ తరగతుల్లో పేలవమైన పనితీరు
- అధిక పక్షపాత ప్రమాదం
- తరువాత మరిన్ని పునరావృత సమయం
మరో మాటలో చెప్పాలంటే, మీ శిక్షణ డేటాలోని పరిమితులు తరచుగా మీ ఉత్పత్తి యొక్క పరిమితులుగా మారతాయి.
మీకు మరిన్ని డేటాసెట్లు అవసరమైతే ఏమి చేయాలి
మీరు డేటా అంతరాన్ని గుర్తించినప్పుడు, పరిష్కారం ఎల్లప్పుడూ "ప్రతిదీ సేకరించడం" కాదు. డేటాసెట్ను వ్యూహాత్మకంగా విస్తరించడం తెలివైన విధానం.
1. ఓపెన్ డేటాసెట్లను జాగ్రత్తగా ఉపయోగించండి
ఓపెన్ డేటాసెట్లు ప్రోటోటైపింగ్ లేదా బెంచ్మార్కింగ్కు సహాయపడతాయి, కానీ అవి ఎల్లప్పుడూ ఉత్పత్తి వినియోగానికి తగినవి కావు. బృందాలు వాటిపై ఆధారపడే ముందు మూలం, సమ్మతి, నాణ్యత, ఔచిత్యం మరియు కవరేజీని సమీక్షించాలి.
2. మీ వినియోగ సందర్భం కోసం కస్టమ్ డేటాను సేకరించండి
లక్ష్య వాతావరణం చాలా నిర్దిష్టంగా ఉంటే, కస్టమ్ డేటా సేకరణ తరచుగా ఉత్తమ ఎంపిక. హెల్త్కేర్ AI, సంభాషణ AI, కంప్యూటర్ విజన్ ఎడ్జ్ కేసులు మరియు బహుభాషా వ్యవస్థలు వంటి డొమైన్-హెవీ వర్క్ఫ్లోలకు ఇది ప్రత్యేకంగా వర్తిస్తుంది.
3. ఉల్లేఖనం ద్వారా ఇప్పటికే ఉన్న డేటాను మెరుగుపరచండి
చాలా బృందాలు ఇప్పటికే ముడి డేటాను కలిగి ఉన్నాయి కానీ నిర్మాణం లేదు. ఉల్లేఖనం, రీలేబులింగ్, వర్గీకరణ శుభ్రపరచడం మరియు నాణ్యత సమీక్ష బ్రాండ్-కొత్త డేటాసెట్లను సేకరించడం కంటే వేగంగా విలువను అన్లాక్ చేయగలవు.
4. ప్రాతినిధ్యం తక్కువగా ఉన్న తరగతులను తిరిగి సమతుల్యం చేయండి
నిర్దిష్ట వర్గాలపై పనితీరు బలహీనంగా ఉంటే, మొత్తం డేటాసెట్ను సమానంగా విస్తరించడం కంటే ఆ అధిక-ప్రభావ అంతరాలపై సేకరణ మరియు లేబులింగ్పై దృష్టి పెట్టండి.
5. తగిన చోట సింథటిక్ లేదా ఆగ్మెంటెడ్ డేటాను జోడించండి
నిజమైన డేటా పరిమితంగా లేదా సున్నితంగా ఉన్నప్పుడు, సింథటిక్ మరియు ఆగ్మెంటెడ్ డేటా కవరేజీని మెరుగుపరచడంలో సహాయపడతాయి - కానీ దానిని వాస్తవ ప్రపంచ పంపిణీలతో జాగ్రత్తగా ధృవీకరించాలి.
6. ప్రత్యేక డేటా భాగస్వామితో పని చేయండి
ఉత్పత్తి AIని స్కేల్గా నిర్మించే బృందాల కోసం, అధిక-నాణ్యత శిక్షణ డేటాను సేకరించగల, లైసెన్స్ ఇవ్వగల, వ్యాఖ్యానించగల, ధృవీకరించగల మరియు నిర్వహించగల ప్రొవైడర్తో భాగస్వామ్యం చేసుకోవడం వలన ప్రాజెక్ట్ ప్రమాదాన్ని గణనీయంగా తగ్గించవచ్చు మరియు విస్తరణను వేగవంతం చేయవచ్చు.
ఫైనల్ థాట్స్
మెషిన్ లెర్నింగ్లో శిక్షణ డేటాకు మ్యాజిక్ నంబర్ లేదు. సరైన మొత్తం వినియోగ సందర్భం, మోడల్ రకం, డేటా నాణ్యత, తరగతి వైవిధ్యం, ధ్రువీకరణ వ్యూహం మరియు లక్ష్య పనితీరుపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
శిక్షణ డేటా అవసరాలను అంచనా వేయడానికి అత్యంత ప్రభావవంతమైన మార్గం ఏమిటంటే, ప్రతినిధి నమూనాతో ప్రారంభించడం, అభ్యాస వక్రతలను ఉపయోగించి పనితీరును కొలవడం మరియు మోడల్ ఇప్పటికీ ఎక్కడ విఫలమైందో దాని ఆధారంగా డేటాసెట్ను వ్యూహాత్మకంగా విస్తరించడం.
కొన్ని ప్రాజెక్టులకు, నిరాడంబరమైన, అధిక-నాణ్యత డేటాసెట్ సరిపోతుంది. మరికొన్నింటికి, ముఖ్యంగా అధిక-స్టేక్స్ లేదా అధిక వేరియబుల్ వాతావరణాలకు, విజయం పెద్ద, జాగ్రత్తగా నిర్వహించబడిన మరియు బాగా వ్యాఖ్యానించబడిన డేటాసెట్లపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
అతి ముఖ్యమైన విషయం ఏమిటంటే కేవలం ఎక్కువ డేటాను కలిగి ఉండటం కాదు - కానీ కలిగి ఉండటం సరైన డేటా.
మీరు గొప్ప ప్రాజెక్ట్ని దృష్టిలో ఉంచుకుని, మీ మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి టైలర్మేడ్ డేటాసెట్ల కోసం ఎదురు చూస్తున్నారా లేదా మీ ప్రాజెక్ట్ నుండి సరైన ఫలితాన్ని పొందడానికి కష్టపడుతున్నారా? మేము వివిధ రకాల ప్రాజెక్ట్ అవసరాల కోసం విస్తృతమైన శిక్షణ డేటాసెట్లను అందిస్తున్నాము. యొక్క సంభావ్యతను ఉపయోగించుకోండి షేప్ మాలో ఒకరితో మాట్లాడటం ద్వారా డేటా శాస్త్రవేత్తలు ఈ రోజు మరియు మేము గతంలో క్లయింట్ల కోసం అధిక-పనితీరు గల, నాణ్యమైన డేటాసెట్లను ఎలా పంపిణీ చేసామో అర్థం చేసుకోవడం.
మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం ఎంత శిక్షణ డేటా సరిపోతుంది?
స్థిర సంఖ్య లేదు. సరైన మొత్తం పని, మోడల్ సంక్లిష్టత, లేబుల్ నాణ్యత, తరగతి సమతుల్యత మరియు లక్ష్య ఖచ్చితత్వంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. దానిని అంచనా వేయడానికి అత్యంత నమ్మదగిన మార్గం ఏమిటంటే, పెరుగుతున్న ఉపసమితులపై శిక్షణ ఇవ్వడం మరియు పనితీరు మెరుగుదలలను కొలవడం.
నాకు మరిన్ని శిక్షణ డేటా అవసరమైతే నాకు ఎలా తెలుస్తుంది?
డేటా పరిమాణం పెరిగేకొద్దీ మోడల్ పనితీరు మెరుగుపడుతుంటే, అరుదైన తరగతులు పేలవంగా పనిచేస్తే లేదా పరుగుల అంతటా ఫలితాలు అస్థిరంగా ఉంటే మీకు మరిన్ని శిక్షణ డేటా అవసరం కావచ్చు.
బదిలీ అభ్యాసం శిక్షణ డేటా అవసరాలను తగ్గించగలదా?
అవును. బదిలీ అభ్యాసం గతంలో శిక్షణ పొందిన వ్యవస్థల నుండి జ్ఞానాన్ని తిరిగి ఉపయోగించుకోవడానికి నమూనాలను అనుమతిస్తుంది, ఇది అవసరమైన పని-నిర్దిష్ట లేబుల్ చేయబడిన డేటా మొత్తాన్ని గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది.
మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం ఎక్కువ డేటా ఎల్లప్పుడూ మంచిదేనా?
తప్పనిసరిగా కాదు. తక్కువ నాణ్యత గల లేదా పేలవంగా లేబుల్ చేయబడిన డేటా పనితీరును దెబ్బతీస్తుంది. చాలా సందర్భాలలో, వాల్యూమ్ను పెంచడం కంటే డేటా నాణ్యత, సమతుల్యత మరియు ప్రాతినిధ్యం మెరుగుపరచడం చాలా విలువైనది.
లోతైన అభ్యాసానికి నాకు ఎంత డేటా అవసరం?
డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్స్కు సాధారణంగా క్లాసికల్ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ కంటే ఎక్కువ డేటా అవసరం, ముఖ్యంగా ఇమేజ్, స్పీచ్ మరియు లాంగ్వేజ్ టాస్క్ల కోసం. అయితే, ప్రీ-ట్రైన్డ్ మోడల్స్ మరియు ట్రాన్స్ఫర్ లెర్నింగ్ ఈ అవసరాన్ని తగ్గించగలవు.
