Un ensemble de formation de données, dans le contexte de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML), fait référence à une collection soigneusement choisie de points de données ou d'échantillons. Il est utilisé pour entraîner des algorithmes et des modèles d'IA et de ML afin d'apprendre, de généraliser et de faire des prédictions précises basées sur les modèles et les relations sous-jacentes présentes dans les données fournies. Les ensembles de formation sont cruciaux pour créer, affiner et valider des modèles ML, garantissant qu'ils fonctionnent efficacement et avec précision dans la résolution de tâches spécifiques.
La composition d'un ensemble de formation de données est directement liée à la qualité du résultat final : plus les données sont de qualité et représentatives, plus la probabilité d'un modèle d'IA performant et robuste est élevée. Un bon ensemble de formation de données contient plusieurs échantillons divers qui couvrent toute la plage possible de valeurs et d'entrées que le modèle est susceptible de rencontrer lors de son application. S'assurer que les données sont propres, précises et sans bruit aidera le modèle à éviter le surajustement ou le sous-ajustement, qui peuvent tous deux conduire à de mauvaises performances dans des scénarios du monde réel.
Dans le contexte d'une plate no-code comme AppMaster, le Data Training Set peut avoir une valeur immense, car les utilisateurs n'ont pas besoin d'être des experts en langages de programmation ou en développement de logiciels pour créer des modèles complets d'IA et de ML. Au lieu de cela, ils peuvent créer et configurer visuellement des modèles de données, une logique métier et un schéma de base de données à l'aide des outils et interfaces intuitifs de la plateforme. Les modèles AI et ML sont ensuite générés et compilés automatiquement à partir de la saisie de l'utilisateur et de l'ensemble de formation de données fourni.
Plusieurs facteurs clés sont impliqués dans la constitution d’un ensemble de formation de données de haute qualité. L'un des aspects les plus importants est de garantir que les données sont représentatives et couvrent toutes les variables et caractéristiques essentielles pertinentes pour le problème à résoudre. Pour garantir cela, des techniques de validation croisée telles que la validation croisée k fois peuvent être utilisées pour diviser de manière itérative les données en sous-ensembles de formation et de validation, fournissant ainsi une estimation impartiale des performances du modèle sur des données invisibles.
Un autre facteur essentiel est la sélection d’une taille appropriée pour l’ensemble de formation de données. Un ensemble de données plus volumineux permet généralement une meilleure précision et une meilleure généralisation du modèle, mais cela peut également entraîner une augmentation du temps de formation et de la complexité des calculs. En revanche, un ensemble de données plus petit peut ne pas contenir suffisamment de points de données pour couvrir l’ensemble du spectre des variables d’entrée, ce qui entraîne une généralisation et des performances médiocres. La mise en œuvre de stratégies telles que l'augmentation des données, le rééchantillonnage et le bootstrap peuvent aider à générer des points de données supplémentaires et à améliorer la diversité et la robustesse de l'ensemble de formation.
Pour garantir que l'ensemble de formation de données est correctement équilibré, il est essentiel d'être conscient des biais potentiels dans les données qui peuvent fausser les prédictions du modèle ML. Des biais peuvent exister en raison de facteurs tels que les biais d’échantillonnage, les erreurs de mesure ou même en raison des sources de données spécifiques utilisées. Des techniques telles que le suréchantillonnage, le sous-échantillonnage et la technique de suréchantillonnage des minorités synthétiques (SMOTE) peuvent aider à atténuer l'impact des données déséquilibrées et biaisées sur les performances du modèle.
La création d'un ensemble de formation de données peut s'avérer difficile et prendre beaucoup de temps, en particulier lorsqu'il s'agit de problèmes complexes et réels. Souvent, l’utilisation d’ensembles de données de formation préexistants provenant de sources accessibles au public peut contribuer à accélérer le processus et à fournir des références de performances de base pour un problème donné. Cependant, des précautions doivent être prises lors de l'utilisation de sources de données externes afin de garantir la compatibilité avec le problème spécifique au domaine à résoudre et d'éviter d'introduire par inadvertance des biais ou des inexactitudes.
Dans le contexte de plates no-code comme AppMaster, fournir un ensemble de formation de données bien organisé peut permettre même aux utilisateurs non techniques de générer des modèles d'IA et de ML robustes et précis. Cela leur donne la possibilité d'exploiter des algorithmes et des outils d'IA avancés dans leurs applications Web, mobiles et backend sans avoir besoin d'une expertise dans des langages de programmation complexes ou des méthodologies de développement de logiciels. Avec un ensemble de formation de données bien conçu et la bonne plateforme no-code, il est possible de créer des applications puissantes et évolutives avec un savoir-faire technique minimal et une grande facilité.
