机器学习要求多大的数据量?我做的东西到底是不是 ... | 就愛喝咖啡
重点回答头一个问题,因为这也是很多机器学习研究者普遍存在的问题:“我的项目需要多少训练数据?”高性能模型与低性能模型之间区别的一个重要原因就是训练数据的质量 ...
重点回答头一个问题,因为这也是很多机器学习研究者普遍存在的问题:“我的项目需要多少训练数据?”
高性能模型与低性能模型之间区别的一个重要原因就是训练数据的质量。因此,为了确保你的 AI 应用能够具有最大性能,必须弄明白你需要多少训练数据。
然而,这个问题经常让不少开发者非常苦恼。实际上,这个问题回答起来比看上去要复杂的多,因为其中要涉及到很多因素,比如你使用的模型类型,模型在实际业务中的用途等等。下面我们看看围绕需要多少训练数据出现的痛点,然后探讨针对自己的项目需要多少训练数据。
为何很难预估你的数据集大小?
确定目标数据量的许多困难源于训练过程的目标。有很多文章都讲到了模型训练过程的工作原理,但要记住,我们训练的目的是构建一个能理解数据背后模式和关系的模型,而不仅仅是理解数据本身。收集数据时,我们需要确保所拥有的数据数量能教会算法数据中的关系,以及数据和结果之间的关系。
这看起来很容易预测。但实际上机器学习项目的目标多种多样,可以产生大量的训练数据类型。因此,每个项目都有各自独特的多种因素,这使得提前计算数据需求变得非常困难,可能包括以下部分或全部内容:
模型的复杂度:模型为完成任务而必须考虑的每个参数都会增加训练所需的数据量。例如,用于识别特定汽车品牌的模型具有少量的参数,主要与车辆的形状相关。而如果是一个必须从长远考虑汽车成本的模型,不仅要顾及到包括汽车品牌和状况的因素,还有经济和社会因素。由于这种复杂程度更高,第二个模型需要比第一个模型更多的数据。 训练方法:由于模型必须理解更多的互连参数,由此导致的复杂性使得训练模型的方式也被迫发生改变。传统的机器学习算法使用结构化学习,这意味着它们很快就会出现附加数据投入产出比很低的...
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