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。