• Обучающие данные ИИ — это тщательно отобранная и очищенная информация, которая подаётся в систему для обучения. Этот процесс определяет успех или провал модели ИИ.
  • Три типа обучающих данных ИИ — это наборы данных для обучения с учителем, наборы данных для обучения без учителя и наборы данных для обучения с подкреплением.

Обучающие данные — это исходный набор данных, который используется для обучения алгоритмов машинного обучения. На основе этих данных модели создают и уточняют свои правила. Это набор примеров данных, которые применяются для настройки параметров модели машинного обучения путём обучения на примерах.

Что такое обучающие данные ИИ?

Обучающие данные ИИ — это тщательно отобранная и очищенная информация, которая подаётся в систему для обучения. Этот процесс определяет успех или провал модели ИИ. Такие данные помогают системе понять, что не все животные с четырьмя лапами на изображении — собаки, или научиться отличать крики гнева от радостного смеха. Это первый шаг в создании модулей искусственного интеллекта: данные подаются буквально «с ложечки», чтобы обучить машины основам и позволить им учиться по мере поступления новых данных. В свою очередь, это открывает путь к эффективному модулю, который выдаёт точные результаты для конечных пользователей.

Представьте процесс формирования обучающих данных ИИ как репетицию музыканта: чем больше он тренируется, тем лучше исполняет песню или гамму. Разница лишь в том, что машинам сначала нужно узнать, что такое музыкальный инструмент. Как и музыкант, использующий бесчисленные часы репетиций на сцене, модель ИИ обеспечивает пользователям наилучший опыт после развёртывания.

Читайте также:В США предложили закон, обязывающий компании в сфере ИИ раскрывать обучающие данные

Читайте также:Партнёрства OpenAI по данным для глобального обучения ИИ

Какие существуют три типа обучающих данных ИИ?

Три типа обучающих данных ИИ — это:

1. Наборы данных для обучения с учителем

Обучение с учителем— самый распространённый тип машинного обучения, и для него требуются размеченные данные. При обучении с учителем обучающие данные включают входные данные, например изображения или текст, а также соответствующие выходные метки или аннотации, которые описывают, что представляют собой данные или как их следует классифицировать.

2.Наборы данных для обучения без учителя

Обучение без учителя — это тип машинного обучения, при котором данные не размечены. Вместо этого алгоритму предоставляется свобода самостоятельно находить закономерности и взаимосвязи в данных. Алгоритмы обучения без учителя часто используются для кластеризации, обнаружения аномалий или снижения размерности.

3.Наборы данных для обучения с подкреплением

Обучение с подкреплением— это тип машинного обучения, при котором агент учится принимать решения на основе обратной связи от окружающей среды. Обучающие данные состоят из взаимодействий агента со средой, таких как вознаграждения или штрафы за конкретные действия.

Зачем нужны обучающие данные ИИ?

Самый простой ответ на вопрос, зачем обучающие данные нужны для разработки модели, — без них машины вообще не знали бы, что осмысливать. Как человек, обученный конкретному ремеслу, машина нуждается в корпусе информации, чтобы выполнять определённую функцию и выдавать соответствующие результаты.

Вернёмся к примеру беспилотных автомобилей. Терабайты данных в беспилотном автомобиле поступают от множества датчиков, устройств компьютерного зрения, RADAR, LIDAR и многого другого. Все эти огромные объёмы данных были бы бесполезны, если бы центральная система обработки автомобиля не знала, что с ними делать.