机器学习的命脉:自定义数据集的6个关键步骤,你知道几个?

高质量数据是机器学习的命脉,创建合格的数据集对模型培养至关重要,本文将简要介绍自定义数据集的6个关键步骤:

选择收集方式

数据集收集有三种方式,第三方购买、开源平台收集、手动收集。

在手动收集方面,可以利用数据抓取工具帮助收集部分素材,也可使用自己的设备,如相机或传感器。

以手动收集自动驾驶自定义数据集为例,自动驾驶公司在车上配备摄像头、激光雷达传感器等设备,便驾驶多辆汽车在城市街道徘徊,收集视觉数据。

分层收集数据

在收集足量数据后,需将大数据分解为较小数据集。

分层可将小型数据集分批套入模型中,并适时调整,在模型性能及产生最佳结果所需的时间和成本方面,通常需要分三到四个层级的数据集才能实现最佳效果。

使用分层方法进行数据收集,将显着降低由低质量数据废弃模型的风险,防止数据中出现不必要的偏差,及时根据结论调整试验方向。

验证数据

验证数据集能确保数据质量合乎指标(即方差、质量、数量、密度) 。在开始标注前,这是防止因偏差导致再次收集数据的最佳时机。许多人会忽略这一步骤,但验证数据至关重要,数据收集质量可以确保接下来的操作步骤更加顺利。

标注数据

确认获得高质量数据后,下一步将开始项目中最耗时的任务:数据标注。

通常,数据标注的劳力有三种选择:

丨自己标注

丨第三方平台众包

丨拥有自身标注平台的技术类标注公司

数据标注依赖于优秀的标注平台,按标注类型可分为图像、点云、语音、视频等类型,以曼孚科技的SEED平台为例,SEED拥有几十种数据标注工具,以图像与点云标注为例,图像标注拥有2D框、多段线、语义分割、多边形、关键点、椭圆、曲线,点云标注拥有立体框、多变立体框、车道线,可实现全景语义分割、点云分割、连续帧、融合等多种技术。

标注数据是算法模型的养料,直接影响机器智能化进度,选择更加专业的技术类公司不仅可节省大量时间与精力,也会获得更高质量的成品数据。

验证模型

在获得标注完成的数据后,便可将其输入算法模型中,这是确定标注数据是否符合算法的关键步骤,也是检验算法质量的时机,进一步了解模型与预想结果的一致性。

此步骤可能会反复多次,原因在于不同标注数据类型套入模型的效果不一,算法模型也需随着数据不断改进。

重复

机器学习不是一次性的练习,优秀的数据集必定会经历反复收集、标注、验证的步骤,即使在模型走出实验室后也不能停下,以便应对日益更新的现实世界。

如2020年COVID-19的突然造访,给人来带来沉痛打击,人工智能也在此期间发挥了巨大作用,利用新数据集训练出的智能机器被应用至更多场景,最大限度降低了疫情扩散风险。只有不断更新数据与算法模型,才能跟上时代发展进程,为人类提供更多便利。

结语

创建数据集需要在反复训练与验证数据中找寻调整方向,需要对流程、人员分配、技术有足够的把握,在数据收集、数据标注、数据验证方面考虑的越周到,自定义的数据集质量也将越高。

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