机器学习的过程就是模型训练数据的过程。如果没有高质量的数据，即使是最高效的机器学习算法也无法执行。因此机器学习对于数据质量、准确度、完整性的要求很高。更准确来说，获取高质量的训练数据是机器学习最重要的方面，只有给算法提供高质量的训练数据，它才能快速地提取特征并找到预测数据之间的关联。本文将为您详细介绍训练数据的基础知识。
什么是训练数据？
训练数据是用于训练机器学习算法的初始数据集，训练数据也称为训练集、学习集。它是一组用于拟合机器学习模型的参数的样本，可正确预测未出现在训练集的样本。简单来说，训练数据构建了机器学习模型。该模型通过反复分析数据集以深入了解数据特征，再进行自我调整来获得高表现。
从广义上来讲，训练数据可以分为两类：标注数据和未标注数据。
什么是标注数据？
标注数据是一组带有一个或多个标签标注的数据样本。它的标签标注了数据的具体特征、属性、类别和包含的对象。标记数据适用于监督学习，它能够让机器模型学习与特定标签相关的特征，这些特征可用于对新的数据点进行分类。
数据标注员手动标注数据点这个过程十分耗时，因此收集标注数据具有挑战性且成本高昂。另外与未标注数据相比，如何存储标注数据也是一个难题。
什么是未标注数据？
未标注数据与标注数据刚好相反。它是未用任何标签标记的原始数据，用于识别分类、特征或属性。它适用于无监督机器学习，机器学习模型必须在数据中找到的规律才能得出结论。
同时有一些模型将监督机器学习和无监督机器学习组合使用。
如何在机器学习中使用训练数据
与机器学习算法不同，传统的编程算法需要创建合适的算法并编写代码，设置输入参数，如果算法没问题将会产生预期的结果。因此，传统的编程算法不依赖于历史数据。
而机器学习恰好相反，历史数据对于机器学习模型来说就相当于人类根据以往的经验能做出最优决策，机器学习模型通过分析历史训练数据集来做出准确预测。现有的机器预测包括对图像进行分类、使用NLP技术分析文本等。
正确区分训练数据、验证数据、测试数据
⼀般来说，训练集是一个初始数据集，用来估计模型中的参数，使模型能够反映现实，进而预测未知的信息。
验证数据集是在模型的学习过程中用来调试超参数的数据集，也被称为开发集，它可以帮助模型避免过拟合或欠拟合的情况。
测试集用来来评估模型的预测性能。许多人经常将“测试数据”和“验证数据”混淆使用。验证数据和测试数据最大的区别在于验证数据用于在训练期间对模型进行验证，而测试数据是在训练完成后对模型进行测试。
什么是HITL？
HITL是指同时利用人类和机器来创建机器学习模型，简称人机协同。原始数据收集有多种渠道，包括物联网设备、社交媒体平台、网站和客户反馈意见。数据收集完成后，数据标注员需要确定数据的关键属性，这一步决定了能否得到预期的模型测试结果。经过数据清洗、计算缺失值、剔除异常值、标注数据点等一系列步骤后，再将数据导入合适的机器学习算法进行模型训练。此外，由于错误的标签会严重影响模型的准确性，还需要经过几轮质量监测。
高质量数据的主要特征
相关性
数据需要和执行项目高度相关。例如，如果您为自动驾驶车辆训练计算机视觉算法，您需要一个包含道路、人行道、行人和车辆照片的训练数据集。
代表性
AI训练数据必须具备程序用于预测的数据点和特征。例如，如果该模型是人脸识别模型，则必须为其提供来自不同种族的人脸数据，这可以有效避免模型对特定种族、性别或年龄层产生预测偏差。
一致性
所有数据都应具有相同的属性，且来源必须一致。假设您的机器学习项目是通过查看客户信息来预测客户流失率。为此，您需要建立客户信息数据库，其中包括客户姓名、地址、订单数量、购买频率和其他相关信息，客户信息可以被当作训练数据使用。值得注意的是，数据的不能有额外的信息，例如年龄或性别。这会导致训练数据出现不完整以及模型预测不准确的情况。简而言之，保持数据一致性是高质量训练数据的关键方面。
全面性
训练数据应该具有全面性。训练集必须包含大量现实世界的数据样本，以更好地帮助模型达到预期的效果。训练数据并不局限于放在图表中的数值，它可以是任何数据类型，如文本、图像、音频或视频。
影响数据质量的主要因素
对于机器学习模型来说，训练数据是它唯一的学习渠道。因此，他们的表现取决于数据是否具有全面性、相关性和代表性。以下三种因素是影响训练数据质量的主要因素：
- 人员素质
训练模型的人员素质对模型准确性有很大影响，他们的偏见意识会影响数据标注结果，并最终影响机器学习模型的运作方式。
- 数据标注流程
数据标注流程必须进行严格的质量监测，这将显著提升训练数据的质量。
- 数据标注工具
不兼容或过时的数据标注工具会影响数据质量，因此使用优质的标注工具可大幅减少数据标注成本和时间。在冰山，我们基于多年数据标注行业经验，开发了支持各类主流数据标注场景的自动化标注平台，帮助企业提高数据标注效率。此外，我们也在文章《2022年10款最佳计算机视觉开源数据标注工具》中推荐了一些计算机视觉相关的开源标注工具供您参考。
获取训练数据的渠道有哪些？
以下是获取训练数据的几个主要来源：
开源数据平台
大部分业余开发人员和小型企业无法负担数据采集费用，他们更倾向于选择免费的开源训练数据平台，例如ImageNet、Kaggle、Google Dataset Search。如果您选择开源数据集，需要根据您的训练需求重新调整和标注数据集。
互联网和物联网
大多数中等规模的公司使用互联网和物联网设备收集数据，一些摄像头、传感器等智能设备有助于采集原始数据，数据采集后将被清理。与开源数据采集方法不同是，这种方法将针对您对机器学习项目的需求量身定制。
人工标注数据
人工标注数据是通过专业的标注人员借助类似冰山标注平台的标注工具，对数据进行标注，完全根据您的定制化需求进行，
值得注意的是，人工标注数据是一项具有挑战性的工作，您需要有效地组织大规模的标注团队，并制定切实可行的项目计划，才能按时获取高质量的标注数据。
合成数据
合成数据是使用机器学习模型人工创建的数据，或者是通过渲染引擎模拟真实环境创建的数据，如果您需要具有特定特征的高质量训练数据，那么人工训练是一个好的选择。当然，这种方法需要大量的计算资源和充足的时间。
我们在往期文章《合成数据相对于真实数据的优势》和《合成数据如何应用于机器学习模型（反金融诈骗和隐私数据）》中阐述了合成数据用于计算机视觉和反金融诈骗模型中的实践和应用。
机器学习需要多少训练数据?
事实上，对于这个问题，没有准确的答案。这完全取决于您对于训练算法的预期结果以及模型的应用场景。简而言之，数据量越大，模型预测结果就会越精确，所以要尽可能多的采集训练数据。
结论
提高模型准确性的关键在于为机器学习算法提供高质量、有代表性的数据，这对于防止机器学习的无意识偏见至关重要。
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