Zbiór uczący danych w kontekście sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) odnosi się do starannie wybranego zbioru punktów danych lub próbek. Służy do uczenia algorytmów i modeli AI i ML w celu uczenia się, uogólniania i dokonywania dokładnych przewidywań w oparciu o podstawowe wzorce i relacje obecne w danych. Zestawy szkoleniowe mają kluczowe znaczenie przy tworzeniu, dostrajaniu i walidacji modeli uczenia maszynowego, zapewniając, że działają one wydajnie i dokładnie w rozwiązywaniu określonych zadań.
Skład zbioru szkoleniowego danych jest bezpośrednio powiązany z jakością wyniku końcowego – im lepsze i bardziej reprezentatywne są dane, tym większe prawdopodobieństwo dobrze działającego i solidnego modelu sztucznej inteligencji. Dobry zestaw do uczenia danych zawiera wiele różnorodnych próbek obejmujących cały możliwy zakres wartości i danych wejściowych, które model może napotkać podczas stosowania. Zapewnienie, że dane są czyste, dokładne i wolne od szumów, pomoże uniknąć nadmiernego lub niedopasowania modelu, co może prowadzić do słabej wydajności w rzeczywistych scenariuszach.
W kontekście platformy no-code takiej jak AppMaster, zestaw szkoleniowy danych może mieć ogromną wartość, ponieważ użytkownicy nie muszą być ekspertami w językach programowania lub tworzeniu oprogramowania, aby tworzyć kompleksowe modele AI i ML. Zamiast tego mogą wizualnie budować i konfigurować modele danych, logikę biznesową i schemat bazy danych, korzystając z intuicyjnych narzędzi i interfejsów platformy. Modele AI i ML są następnie generowane i kompilowane automatycznie na podstawie danych wejściowych użytkownika i dostarczonego zestawu szkoleniowego danych.
Istnieje kilka kluczowych czynników wpływających na tworzenie wysokiej jakości zestawu szkoleniowego danych. Jednym z najważniejszych aspektów jest zapewnienie, że dane są reprezentatywne i obejmują wszystkie istotne zmienne i cechy istotne dla rozwiązywanego problemu. Aby to zapewnić, można zastosować techniki krzyżowej walidacji, takie jak k-krotna walidacja krzyżowa, w celu iteracyjnego podziału danych na podzbiory uczące i walidacyjne, zapewniając w ten sposób bezstronne oszacowanie wydajności modelu na niewidocznych danych.
Kolejnym istotnym czynnikiem jest wybór odpowiedniego rozmiaru zbioru uczącego danych. Większy zbiór danych zazwyczaj pozwala na większą dokładność i uogólnienie modelu, ale może również prowadzić do wydłużenia czasu uczenia i złożoności obliczeniowej. Z drugiej strony mniejszy zbiór danych może nie zawierać wystarczającej liczby punktów danych, aby objąć całe spektrum zmiennych wejściowych, co prowadzi do słabego uogólnienia i wydajności. Wdrażanie strategii takich jak powiększanie danych, ponowne próbkowanie i ładowanie początkowe może pomóc w wygenerowaniu dodatkowych punktów danych oraz poprawie różnorodności i niezawodności zbioru uczącego.
Aby mieć pewność, że zbiór uczący danych jest odpowiednio zrównoważony, należy mieć świadomość potencjalnych odchyleń w danych, które mogą zniekształcić przewidywania modelu uczenia maszynowego. Błędy mogą wynikać z czynników takich jak błąd próbkowania, błędy pomiaru, a nawet z powodu określonych źródeł danych. Techniki takie jak nadpróbkowanie, podpróbkowanie i technika nadpróbkowania syntetycznej mniejszości (SMOTE) mogą pomóc złagodzić wpływ niezrównoważonych i stronniczych danych na wydajność modelu.
Tworzenie zestawu szkoleniowego danych może być trudne i czasochłonne, szczególnie w przypadku złożonych problemów występujących w świecie rzeczywistym. Często wykorzystanie istniejących zbiorów danych szkoleniowych z publicznie dostępnych źródeł może przyspieszyć proces i zapewnić bazowe wzorce wydajności dla danego problemu. Należy jednak zachować ostrożność podczas korzystania z zewnętrznych źródeł danych, aby zapewnić zgodność z rozwiązywanym problemem specyficznym dla domeny i aby uniknąć przypadkowego wprowadzenia jakichkolwiek uprzedzeń lub nieścisłości.
W kontekście platform no-code takich jak AppMaster, zapewnienie dobrze dobranego zestawu do trenowania danych może pozwolić nawet użytkownikom nietechnicznym na generowanie solidnych i dokładnych modeli sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Daje im to możliwość wykorzystania zaawansowanych algorytmów i narzędzi AI w aplikacjach internetowych, mobilnych i backendowych bez konieczności posiadania specjalistycznej wiedzy w zakresie złożonych języków programowania lub metodologii tworzenia oprogramowania. Dzięki dobrze zaprojektowanemu zestawowi szkoleniowemu danych i odpowiedniej platformie no-code możliwe jest tworzenie wydajnych, skalowalnych aplikacji przy minimalnej wiedzy technicznej i dużej łatwości.
