2606 подписчиков

Как подбираются данные для обучения нейросетей: Глубокий анализ и практические кейсы

5 минут

17 прочтений

10 июля

Обучение нейросетей требует большого объема данных для достижения высокой точности и эффективности. Процесс подбора данных для обучения является критическим этапом, определяющим успех модели. В данной статье мы подробно рассмотрим, как подбираются данные для обучения нейросетей, какие этапы включают в себя этот процесс, и приведем примеры успешного использования различных подходов.

1. Понимание задачи и определение требований к данным

Первый шаг в подборе данных — это четкое определение задачи, которую будет решать нейросеть. Этот процесс включает:

Определение цели: Что именно должна делать нейросеть? Например, классификация изображений, прогнозирование временных рядов, обработка естественного языка и т.д.
Определение типа данных: Какие данные необходимы? Например, изображения, текст, числовые данные, временные ряды и т.д.
Определение меток: Какие метки будут использоваться для обучения? Например, классы для классификации, значения для регрессии.

Кейс 1: Распознавание изображений

Компания разрабатывает систему распознавания лиц для системы безопасности. Для этого ей необходимы данные с изображениями лиц в различных условиях (освещение, углы обзора и т.д.) и соответствующими метками.

Определение меток: Метки могут включать идентификатор человека, выражение лица, наличие очков и другие параметры.
Разнообразие данных: Данные должны быть собраны в различных условиях освещения, с разными фонами и углами обзора, чтобы модель могла обобщать и работать в реальных условиях.
Специфические случаи: Например, сбор данных с лицами в масках в условиях пандемии, чтобы модель могла распознавать лица даже с частично закрытыми чертами.

2. Источники данных

Данные могут быть собраны из различных источников, включая публичные базы данных, веб-скрейпинг, генерацию синтетических данных, а также ручной сбор данных. Каждый источник имеет свои преимущества и ограничения.

Кейс 2: Прогнозирование финансовых рынков

Финансовая компания разрабатывает модель для прогнозирования цен акций.

Публичные данные: Данные из бирж, финансовые отчеты компаний, макроэкономические показатели.
Веб-скрейпинг: Сбор данных с новостных сайтов и социальных сетей для анализа настроений рынка. Например, использование API Twitter для анализа твитов, связанных с конкретными компаниями или финансовыми событиями.
Ручной сбор данных: Привлечение экспертов для аннотирования и анализа данных. Например, оценка влияния политических событий на рынок.

3. Очистка и предварительная обработка данных

Сырые данные часто содержат шум, ошибки и пропуски, которые необходимо обработать перед использованием. Этот этап включает:

Удаление дубликатов: Удаление повторяющихся записей, чтобы избежать переобучения модели на одинаковых данных.
Обработка пропущенных значений: Заполнение или удаление пропущенных значений. Например, использование среднего значения для заполнения пропусков или удаление записей с большим количеством пропусков.
Нормализация и стандартизация: Приведение данных к единому масштабу. Например, нормализация изображений путем масштабирования значений пикселей от 0 до 1.

Кейс 3: Анализ медицинских изображений

Компания разрабатывает модель для диагностики заболеваний по медицинским изображениям (например, рентгеновским снимкам).

Удаление шумов: Использование фильтров для удаления артефактов с изображений, таких как шумы, которые могут возникать при сканировании.
Нормализация: Приведение изображений к единому размеру и формату. Например, приведение всех изображений к разрешению 256x256 пикселей.
Аннотация данных: Привлечение медицинских экспертов для точной маркировки изображений. Например, маркировка областей с подозрением на опухоль.

4. Аугментация данных

Аугментация данных — это создание новых данных из существующих путем применения различных трансформаций (повороты, масштабирование, изменение цвета и т.д.). Этот этап позволяет увеличить объем данных и улучшить обобщающую способность модели.

Трансформации: Включают в себя повороты, искажения, изменение яркости и контраста изображений, добавление шума и другие модификации.
Создание синтетических данных: Использование генеративных моделей для создания новых образцов данных на основе существующих.

Кейс 4: Распознавание рукописного текста

Для улучшения качества распознавания рукописного текста компания использует аугментацию данных.

Трансформации: Применение поворотов, искажений, изменения яркости и контраста к изображениям рукописного текста для увеличения разнообразия данных.
Создание синтетических данных: Генерация новых образцов рукописного текста с использованием генеративных моделей, таких как GANs (Generative Adversarial Networks).

5. Разделение данных на обучающие, проверочные и тестовые выборки

Правильное разделение данных позволяет избежать переобучения и оценить качество модели на невиданных данных. Стандартное соотношение — 70/20/10 или 80/10/10 для обучающей, проверочной и тестовой выборок соответственно.

Обучающая выборка: Используется для обучения модели.
Проверочная выборка: Используется для настройки гиперпараметров модели и выбора лучшей модели.
Тестовая выборка: Используется для оценки финальной модели.

Кейс 5: Рекомендательные системы

Компания разрабатывает рекомендательную систему для интернет-магазина.

Обучающая выборка: Данные о покупках клиентов, история просмотров товаров.
Проверочная выборка: Данные для настройки гиперпараметров модели.
Тестовая выборка: Данные для оценки финальной модели.

6. Мониторинг и обновление данных

Данные могут изменяться со временем, и необходимо регулярно обновлять модель и данные для поддержания их актуальности. Этот этап включает:

Мониторинг новых данных: Регулярный анализ новых данных и выявление изменений в структуре данных.
Обновление модели: Переобучение модели на новых данных для повышения ее эффективности.

Кейс 6: Система выявления мошенничества

Банк разрабатывает систему для выявления мошеннических транзакций.

Мониторинг новых данных: Регулярный анализ новых транзакций и выявление новых типов мошенничества.
Обновление модели: Переобучение модели на новых данных для повышения ее эффективности.

Подбор данных для обучения нейросетей — это многоэтапный процесс, включающий понимание задачи, сбор, очистку, аугментацию и разделение данных. Каждый этап важен и требует тщательного подхода для обеспечения высокой точности и надежности модели. Приведенные кейсы демонстрируют, как различные подходы к подбору данных могут быть успешно использованы в различных областях применения нейросетей.

https://macim.getcourse.ru/freestudyreg наши бесплатные уроки Переходите на наш сайт macim. ru уже сегодня, чтобы не упустить уникальные предложения, эксклюзивный контент и возможности увеличения заработка.

Присоединяйтесь к нашему вебинару. Будущее уже здесь, и нейросети помогут вам оказаться на шаг впереди, обогнать ваших конкурентов и коллег, увеличить свой заработок и свое благосостояние, и смотреть в будущее более уверенно!