「数据标注」训练数据与测试数据：为什么要拆分？丨曼孚科技

众所周知，机器处理和存储知识的速度比人类快很多，且对“知识”的需求量也远超过人类，对于机器学习模型，通过数十甚至数百张图像可能仍无法准确识别一种物体。因此如何最大限度利用机器处理一些“智能任务”?答案是用和这些智能任务相关的数据来“喂养”机器，让机器从这些数据中学习，这些相关数据也称训练数据。

机器能从提供的训练数据中学习。训练数据通过为算法模型提供养料，确保机器吸收高质量样本集，因此训练数据的质量会对机器学习算法模型的成败产生重大影响。

训练数据与测试数据：为什么要拆分数据?

训练数据与测试数据对于教授机器算法都是必不可少的。如果说训练数据是用于训练机器的习题册，测试数据则是用于检查机器学习的最终测试。测试数据最大的作用是校验训练数据对机器学习的算法结果。因此，划分的数据应该是随机的，否则训练出来的机器将一无是处。而由于模型必须经过全面的训练才能产生精确的结果，因此很可能会反复遇到相同的样本数据。

为了避免这种情况，同时不混合训练和测试数据，就需要再次拆分训练数据以进行数据验证，这就是验证数据。通过这种方式，就可通过最小化的盲点数量快速促进模型性能的改进。因此其实完整的数据集共有三种，分别为训练数据、测试数据与验证数据。

训练数据需要多少数据集

不同领域对算法数据的需求不同，没有具体的方法或公式来衡量确定给定项目所需的数据量，因此训练数据的数量在很大程度上取决于模型的复杂性。但总体而言，机器学习领域普遍认为，数据越多，模型的准确度和重复调用性越好。

如何获得训练数据集

收集大量的训练数据对于公司或少数项目组的人来说会耗费算法研究人员的大量精力，因此，利用专业供应商提供基础数据服务是AI公司普遍的选择，不管是需要2D框、点、图像分割或任何形状的训练，都可通过数据标注快速获得高精度，高重复利用率的训练数据。

训练数据应用的场景有哪些

训练数据可用于自动驾驶的道路检测。

用于人脸面部识别。

用于像素级场景理解。

用于汽车图片故障检测为保险理赔提供依据。

总言之，训练数据质量将直接决定机器学习成果，借助优秀的AI训练数据平台才能最大限度提升训练数据效率。SEED数据标注平台在多维度数据层面可实现视觉、语音、文本、点云等全品类支撑，全面支持3D点云标注、3D矩形框选、语义分割、目标跟踪(用于标注点云连续帧)、2D与3D融合标注等工具的使用,保证数据标注的流畅性和时效性,以及行业内领先的数据标注精准度。