机器学习中训练数据的重要性

人工智能技术发展至今，训练数据的重要性已经是我们老生常谈的问题。在重声训练数据为什么重要之前，我们先重新回顾下AI技术大爆炸的三大初始概念：机器学习是什么？人工智能是什么？训练数据又是什么？

机器学习和人工智能

简单来说，机器学习包含人工智能，人工智能属于机器学习的一部分。机器学习的成果就是某种形式的人工智能。机器学习就是不断输入基础资料、训练数据，以帮助其撷取特征，建立模型，得到答案的过程。如果你忘记了这部分知识，回顾下我们的机器学习的十大常见问题吧。 好了，回过头来，我们知道这一切的开端始于“数据”，这些“数据”也就是机器学习的“知识”。人类在不断的知识汲取和丰富的阅历熏陶下，获得不断的成长，也成为了一个个个性鲜明的高级“机器”。AI也同样如此，如果它们学习了“错误”的知识，想必会让我们哭笑不得甚至引起更为严重的道德问题。如果你还记得AI人脸识别董明珠躺枪事件，如果你还记得Uber自驾车撞死人的事件等等。因此，训练数据的重要性也会是是研究人员持续关注的对象。

训练数据是什么

训练数据是什么？神经网络和其他人工智能程序需要一组初始数据，称为训练数据。 训练数据是算法工程师用来开发机器学习模型的资源。它通过向算法提供有关特定任务的全方位统一的信息来训练算法。训练数据通常由大量的数据点组成，每个数据点都有标签和其他元数据的格式。 监督式机器学习是用标签类数据的样本来训练机器，训练机器什么是正确信息和什么是错误信息。在经过几千到几百万的数据样本的训练之下，机器就能理解和观察模式。 另一方面，无监督学习是让机器自己去学习，根据提供的数据尝试识别模式。机器并没有被告知哪些数据是有用的与无用的，也没有被告知哪些数据是正确的。 在上述两种情况下，最重要的因素不是学习过程，而是数据的质量。我们知道错误的数据会造成错误的学习，机器逐渐就被训练成了“人工智障”可还行？ 关于如何获得高质量的训练数据来完成您的机器学习和人工智能目标，我们总结经验制作了一本电子书，包含很多经验和落地的方法。点击了解《人工智能与机器学习的训练数据基本指南》。  

如何准备高质量的训练数据

澳鹏数据科学家们在经过7500多个人工智能项目的经验中，总结出：最耗时的部分并不是机器学习，而是准备训练机器所需的数据。如何准备机器所需的训练数据，也离不开制定一套专业的数据采集和数据标注的解决方案。澳鹏作为全球AI训练数据服务的领军者，我们专注于提供广泛多元的采集标注方案，包括语音，文本，图像，音频和视频等各类数据采集。联系我们了解我们可以如何帮助您获得高质量的训练数据。