从数量到质量——AI 训练数据的演变

人工智能、大数据和机器学习继续影响着世界各地的政策制定者、企业、科学、媒体机构和各种行业。报告显示，到 2022 年，人工智能的全球采用率目前为 35%——比 2021 年增长了 4%。据报道，另外 42% 的公司正在探索人工智能对其业务的诸多好处。

2022 年为 35%

为许多人工智能计划和机器学习解决方案提供动力的是数据。人工智能的好坏取决于为算法提供的数据。低质量的数据可能导致低质量的结果和不准确的预测。

机器学习

虽然人们对 ML 和 AI 解决方案的开发给予了极大的关注，但对什么是高质量数据集的认识却缺乏。在本文中，我们将浏览高质量 AI 训练数据的时间表，并通过对数据收集和训练的理解来确定 AI 的未来。

高质量的 AI 训练数据

AI 训练数据的定义

在构建 ML 解决方案时，训练数据集的数量和质量至关重要。ML 系统不仅需要大量动态、无偏且有价值的训练数据，而且还需要大量的数据。

但是什么是 AI 训练数据？

AI 训练数据是用于训练 ML 算法以进行准确预测的标记数据集合。ML 系统试图识别和确定模式，理解参数之间的关系，做出必要的决策，并根据训练数据进行评估。

以自动驾驶汽车为例。自动驾驶 ML 模型的训练数据集应包括汽车、行人、路牌和其他车辆的标记图像和视频。

简而言之，为了提高 ML 算法的质量，您需要大量结构良好、带注释和标签的训练数据。

高质量训练数据的重要性及其演变

AI 训练数据的早期

人工智能

来源

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数量重于质量

AI 训练数据数量 数据质量