Роль наборов данных в создании алгоритма для машинного обучения

  • 13 декабря, 09:03
  • 4779
  • 0

Машинное обучение находится на пике популярности, потому что помогает компаниям открывать новые возможности, решать сложные проблемы и находить источники доходов.  Жизненный цикл любого проекта искусственного интеллекта состоит из разных этапов, и около 70% времени требуется на работу с наборами данных. Почему так? Подробно разберемся в этой статье. 

Что такое наборы данных и почему они важны для машинного обучения

Наборами данных называют хранилище информации, в котором находятся различные данные в цифровом формате (видео, фото, аудио и т.д.). Они объединены в один набор по определенному признаку. Структурированные наборы данных отлично подходят для различных бизнес-решений, а также для разработки моделей машинного обучения, выполняя нужные задачи. Например, распознавание лица, анализ настроений, классификация файлов, прогнозирование и т.д.

Наборы данных, как правило, связаны с определенным типом проблем. Модели машинного обучения создаются для решения этих проблем путем изучения данных. Поэтому это две неразрывные части целого.

Для обучения и тестирования алгоритма машинного обучения требуется большой объем наборов данных. Это нужно, чтобы алгоритм мог находить закономерности, взаимосвязь, устанавливать отношения и самостоятельно принимать решения. Без обучения они не смогут выполнять нужные действия.

Чем больше данных предоставлено для проекта машинного обучения, тем лучше будет работать алгоритм.

Бизнес-модели всегда основывались на данных, ведь важное значение имели сведения о популярности продуктов, количестве продаж, сезонности и т.д. С появлением машинного обучения потребность в таких данных увеличилась, что повлекло за собой потребность в создании наборов. Достаточные объемы данных помогают анализировать тенденции и принимать правильные решения. Однако это не так просто, как кажется. Работа с данными достаточно трудоемкая, потому что требует надлежащей обработки и подготовки для использования.

Важность источника данных для проектов ML и их качества

Поиск качественного набора данных – фундаментальное требование для любого проекта машинного обучения. Прежде чем собирать или искать набор данных, очень важно определить точную цель проекта. Поскольку от этого будет зависеть источник для получения данных. 

Колумбийский университет поделился историей о неверном выборе данных. Проект здравоохранения, который был нацелен на сокращение расходов на лечение пациентов с пневмонией, использовал машинное обучение для записи клиентов. Это нужно было для того, чтобы определить пациентов с низким риском смертности и тех, кому нужно пребывать в больнице. Для машинного обучения использовались исторические данные из клиник, поэтому алгоритм работал точно. 

Однако! В данных не было сказано о том, что астма является одним из самых опасных состояний, сопровождающих пневмонию. А так как врачи всегда направляют таких пациентов в реанимацию, смертность оказывается минимальной. То есть в категорию повышенного риска смертности пациенты с астмой просто не вошли. Поэтому машина добавляла таких людей в категорию с низким риском и отправляла на лечение домой. Это было неправильно, поскольку у таких пациентов высокий риск осложнений пневмонии. 

Чтобы создать лучшую модель машинного обучения, важно обращать внимание не только на количество данных, но и на их качество, а также актуальность.

Проблемы наборов данных, которые мешают создавать лучшие ИИ проекты

Важно понимать, что может помешать в создании качественного проекта искусственного интеллекта, когда речь идет о сборе данных для обучения и анализа:

  1. Недостаточное количество данных, которые нужны для создания алгоритма машинного обучения.
  2. Неорганизованность и не структурированность данных, что серьезно влияет на их качество.
  3. Ограничения на сбор данных из-за правил конфиденциальности источников, что существенно влияет на работу будущего приложения.

Чтобы избежать проблем, важно понимать, как создавать наборы данных или где их искать.

Как получить нужные наборы данных

Существует множество ресурсов, где можно получить наборы данных с открытым исходным кодом или за дополнительную оплату. Чтобы решить поставленные задачи при реализации проекта машинного обучения, можно использовать уже существующие наборы данных или создать новые. Готовые наборы данных – отличный выход в случаях, когда разрабатываются проекты для решения общей проблемы. Новые наборы можно собрать, если у вас предметная постановка задачи, которая требует определенного индивидуального решения.

Для задач машинного обучения можно использовать платформу набора данных Google, которая позволяет легко находить и загружать информацию для проведения экспериментов и реализации проектов ИИ. 

Компании и организации, которые открыты для обмена, предлагают общедоступные наборы данных. В них, как правило, содержится информация об общих процессах разных сфер жизни. Например, записи о погоде, коллекции переводов, данные об исследованиях и т.д. Если компания планирует использовать методы машинного обучения, то общедоступные наборы помогут обучить алгоритм распознаванию нужных изображений или текстов для реализации идеи. 

Подведем итоги

Данные – это ценный ресурс 21 века, который крайне важен для развития любых бизнес-проектов, в том числе и для создания алгоритмов машинного обучения. Мировой рынок решений для машинного обучения не стоит на месте и постоянно растет. По этой причине бизнес-лидеры должны внедрять проекты ИИ в свой бизнес, чтобы успешно конкурировать. Причиной неудачи проекта может стать неправильный набор данных, который использовался для обучения алгоритма. Поэтому очень важно уделять внимание выбору качественных и актуальных данных в достаточном объеме для реализации поставленной цели.


0 комментариев
Сортировка:
Добавить комментарий

IT Новости

Смотреть все