Un modelo de IA funcional se basa en conjuntos de datos sólidos, confiables y dinámicos. Sin rico y detallado Datos de entrenamiento de IA a la mano, ciertamente no es posible construir una solución de IA valiosa y exitosa. Sabemos que la complejidad del proyecto dicta y determina la calidad requerida de los datos. Pero no estamos exactamente seguros de cuántos datos de entrenamiento necesitamos para construir el modelo personalizado.
No hay una respuesta directa a cuál es la cantidad correcta de datos de entrenamiento para el aprendizaje automático se necesita En lugar de trabajar con una cifra aproximada, creemos que una gran cantidad de métodos pueden darle una idea precisa del tamaño de los datos que podría necesitar. Pero antes de eso, entendamos por qué los datos de entrenamiento son cruciales para el éxito de su proyecto de IA.
La importancia de los datos de entrenamiento
Hablando en el festival Future of Everything de The Wall Street Journal, Arvind Krishna, CEO de IBM, dijo que casi 80% del trabajo en un proyecto de IA se trata de recopilar, limpiar y preparar datos.' Y también era de la opinión de que las empresas abandonan sus empresas de IA porque no pueden mantenerse al día con el costo, el trabajo y el tiempo necesarios para recopilar valiosos datos de capacitación.
Determinación de los datos tamaño de la muestra ayuda en el diseño de la solución. También ayuda a estimar con precisión el costo, el tiempo y las habilidades requeridas para el proyecto.
Si se utilizan conjuntos de datos inexactos o poco confiables para entrenar modelos de ML, la aplicación resultante no proporcionará buenas predicciones.
7 factores que determinan el volumen de datos de entrenamiento necesarios
Si bien los requisitos de datos en términos de volumen para entrenar modelos de IA son completamente subjetivos y deben analizarse caso por caso, existen algunos factores universales que influyen objetivamente. Veamos los más comunes.
Modelo de aprendizaje automático
El volumen de datos de entrenamiento depende de si el entrenamiento de su modelo se ejecuta con aprendizaje supervisado o no supervisado. Mientras que el primero requiere más datos de entrenamiento, el segundo no.
Aprendizaje supervisado
Esto implica el uso de datos etiquetados, lo que a su vez agrega complejidad al entrenamiento. Tareas como la clasificación o agrupamiento de imágenes requieren etiquetas o atribuciones para que las máquinas las descifren y diferencien, lo que genera la demanda de más datos.
Aprendizaje sin supervisión
El uso de datos etiquetados no es obligatorio en el aprendizaje no supervisado, lo que reduce la necesidad de volúmenes enormes de datos en comparación. Dicho esto, el volumen de datos seguiría siendo alto para que los modelos detecten patrones e identifiquen estructuras innatas y las correlacionen.
Variabilidad y diversidad
Para que un modelo sea lo más justo y objetivo posible, se debe eliminar por completo el sesgo innato. Esto solo se traduce en el hecho de que se requieren más volúmenes de conjuntos de datos diversos. Esto garantiza que un modelo aprenda multitud de probabilidades existentes, lo que le permite evitar generar respuestas unilaterales.
Aumento de datos y transferencia de aprendizaje
La obtención de datos de calidad para distintos casos de uso en distintas industrias y dominios no siempre es sencilla. En sectores sensibles como la atención sanitaria o las finanzas, los datos de calidad apenas están disponibles. En esos casos, la ampliación de datos mediante el uso de datos sintetizados se convierte en la única forma de avanzar en el entrenamiento de modelos.
Experimentación y validación
El entrenamiento iterativo es el equilibrio, donde el volumen de datos de entrenamiento requerido se calcula después de una experimentación y validación constantes de los resultados. A través de pruebas y monitoreo repetidos
El rendimiento del modelo permite a las partes interesadas evaluar si se requieren más datos de entrenamiento para optimizar la respuesta.
Cómo reducir los requisitos de volumen de datos de entrenamiento
Independientemente de si se trata de restricciones presupuestarias, la fecha límite de salida al mercado o la falta de disponibilidad de datos diversos, existen algunas opciones que las empresas pueden utilizar para reducir su dependencia de grandes volúmenes de datos de capacitación.
Aumento de datos
Los datos nuevos generados o sintetizados a partir de conjuntos de datos existentes son ideales para su uso como datos de entrenamiento. Estos datos se derivan de los datos originales y los imitan, es decir, son datos 100 % reales.
Transferir aprendizaje
Esto implica modificar los parámetros de un modelo existente para realizar y ejecutar una nueva tarea. Por ejemplo, si su modelo ha aprendido a identificar manzanas, puede utilizar el mismo modelo y modificar sus parámetros de entrenamiento existentes para que también identifique naranjas.
Modelos pre-entrenados
Dónde se puede utilizar el conocimiento existente como sabiduría para su nuevo proyecto. Esto podría ser ResNet para tareas asociadas con la identificación de imágenes o BERT para casos de uso de PNL.
Ejemplos reales de proyectos de aprendizaje automático con conjuntos de datos mínimos
Si bien puede parecer imposible que algunos proyectos ambiciosos de aprendizaje automático puedan ejecutarse con una cantidad mínima de materias primas, algunos casos son asombrosamente ciertos. Prepárese para sorprenderse.
| Informe de Kaggle | Asequible | Oncología clínica |
| Una encuesta de Kaggle revela que más del 70% de los proyectos de aprendizaje automático se completaron con menos de 10,000 muestras. | Con sólo 500 imágenes, un equipo del MIT entrenó un modelo para detectar neuropatía diabética en imágenes médicas de escáneres oculares. | Continuando con el ejemplo de la salud, un equipo de la Universidad de Stanford logró desarrollar un modelo para detectar el cáncer de piel con sólo 1000 imágenes. |
Hacer conjeturas educadas
No hay un número mágico con respecto a la cantidad mínima de datos requeridos, pero hay algunas reglas generales que puede usar para llegar a un número racional.
la regla de 10
Como regla de oro, para desarrollar un modelo de IA eficiente, la cantidad de conjuntos de datos de entrenamiento necesarios debe ser diez veces mayor que cada parámetro del modelo, también llamados grados de libertad. Las reglas de '10' tiempos tienen como objetivo limitar la variabilidad y aumentar la diversidad de datos. Como tal, esta regla general puede ayudarlo a comenzar su proyecto al brindarle una idea básica sobre la cantidad requerida de conjuntos de datos.
Aprendizaje profundo
Los métodos de aprendizaje profundo ayudan a desarrollar modelos de alta calidad si se proporcionan más datos al sistema. En general, se acepta que tener 5000 imágenes etiquetadas por categoría debería ser suficiente para crear un algoritmo de aprendizaje profundo que pueda funcionar a la par con los humanos. Para desarrollar modelos excepcionalmente complejos, se requiere al menos un mínimo de 10 millones de elementos etiquetados.
Visión por computador
Si está utilizando el aprendizaje profundo para la clasificación de imágenes, hay consenso en que un conjunto de datos de 1000 imágenes etiquetadas para cada clase es un número justo.
Curvas de aprendizaje
Las curvas de aprendizaje se utilizan para demostrar el rendimiento del algoritmo de aprendizaje automático frente a la cantidad de datos. Al tener la habilidad del modelo en el eje Y y el conjunto de datos de entrenamiento en el eje X, es posible comprender cómo el tamaño de los datos afecta el resultado del proyecto.
Las desventajas de tener muy pocos datos
Puede pensar que es bastante evidente que un proyecto necesita grandes cantidades de datos, pero a veces, incluso las grandes empresas con acceso a datos estructurados no logran obtenerlos. La capacitación en cantidades de datos limitadas o estrechas puede detener el modelos de aprendizaje automático de alcanzar su máximo potencial y aumentar el riesgo de proporcionar predicciones erróneas.
Si bien no existe una regla de oro y generalmente se hace una generalización aproximada para prever las necesidades de datos de entrenamiento, siempre es mejor tener grandes conjuntos de datos que sufrir limitaciones. La limitación de datos que sufre su modelo serían las limitaciones de su proyecto.
Qué hacer si necesita más conjuntos de datos
Aunque todo el mundo quiere tener acceso a grandes conjuntos de datos, es más fácil decirlo que hacerlo. Obtener acceso a grandes cantidades de conjuntos de datos de calidad y diversidad es esencial para el éxito del proyecto. Aquí le proporcionamos pasos estratégicos para que la recopilación de datos sea mucho más fácil.
Abrir conjunto de datos
Los conjuntos de datos abiertos generalmente se consideran una "buena fuente" de datos gratuitos. Si bien esto puede ser cierto, los conjuntos de datos abiertos no son lo que necesita el proyecto en la mayoría de los casos. Hay muchos lugares desde los que se pueden obtener datos, como fuentes gubernamentales, portales de datos abiertos de la UE, exploradores de datos públicos de Google y más. Sin embargo, existen muchas desventajas en el uso de conjuntos de datos abiertos para proyectos complejos.
Cuando utiliza dichos conjuntos de datos, corre el riesgo entrenamiento y prueba su modelo en datos incorrectos o faltantes. Los métodos de recopilación de datos generalmente no se conocen, lo que podría afectar el resultado del proyecto. La privacidad, el consentimiento y el robo de identidad son inconvenientes significativos del uso de fuentes de datos abiertas.
Conjunto de datos aumentado
cuando tienes algo cantidad de datos de entrenamiento pero no lo suficiente para cumplir con todos los requisitos de su proyecto, necesita aplicar técnicas de aumento de datos. El conjunto de datos disponible se reutiliza para satisfacer las necesidades del modelo.
Las muestras de datos sufrirán varias transformaciones que harán que el conjunto de datos sea rico, variado y dinámico. Un ejemplo simple de aumento de datos se puede ver cuando se trata de imágenes. Una imagen se puede aumentar de muchas maneras: se puede cortar, cambiar de tamaño, reflejar, girar en varios ángulos y se puede cambiar la configuración de color.
Datos sintéticos
Cuando no hay datos suficientes, podemos recurrir a generadores de datos sintéticos. Los datos sintéticos son útiles en términos de transferencia de aprendizaje, ya que el modelo puede entrenarse primero con datos sintéticos y luego con el conjunto de datos del mundo real. Por ejemplo, un vehículo autónomo basado en IA puede entrenarse primero para reconocer y analizar objetos en visión de computadora juegos de video.
Los datos sintéticos son beneficiosos cuando faltan datos de la vida real. datos para entrenar y prueba tu modelos entrenados. Además, también se utiliza cuando se trata de privacidad y sensibilidad de datos.
Recopilación de datos personalizados
La recopilación de datos personalizados es quizás ideal para generar conjuntos de datos cuando otros formularios no brindan los resultados requeridos. Se pueden generar conjuntos de datos de alta calidad utilizando herramientas de web scraping, sensores, cámaras y otras herramientas. Cuando necesite conjuntos de datos personalizados que mejoren el rendimiento de sus modelos, adquirir conjuntos de datos personalizados puede ser la decisión correcta. Varios proveedores de servicios externos ofrecen su experiencia.
Para desarrollar soluciones de IA de alto rendimiento, los modelos deben entrenarse en conjuntos de datos confiables de buena calidad. Sin embargo, no es fácil obtener conjuntos de datos ricos y detallados que impacten positivamente en los resultados. Pero cuando se asocia con proveedores de datos fiables, puede crear un modelo de IA potente con una base de datos sólida.
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