¿Qué son los datos de formación?
Los datos de formación están disponibles en el marco de Inteligencia artificial y para Aprendizaje automático indispensables para entrenar el sistema. En el aprendizaje no supervisado, no se necesitan ejemplos y el sistema de IA puede entrenarse directamente con los datos de entrada adecuados. En cambio, el aprendizaje supervisado requiere datos de muestra. Para estos datos, se da la variable objetivo. El conjunto de datos se denomina conjunto de datos de muestra.
En el aprendizaje supervisado, el conjunto de datos se divide en diferentes conjuntos de datos: datos de entrenamiento, de validación y de prueba. Estos tres conjuntos de datos se crean a partir del "archivo plano de aprendizaje automático" (el conjunto de datos de muestra). Así, la división posible es la siguiente
- 70% Registro de formación
- 10% Conjunto de datos de prueba
- 20% Registro de validación
En El conjunto de datos de entrenamiento es un conjunto de datos lleno de ejemplos. También se denominan variables objetivo. El conjunto de datos se utiliza para aprender patrones y correlaciones. El ajuste de los pesos del algoritmo se entrena mediante un conjunto de datos de entrenamiento. De este modo, el algoritmo aprende a partir de dichos datos. A continuación, los datos de entrenamiento con los ejemplos correspondientes se utilizan para Problemas de regresión y clasificación necesarios. Los algoritmos tienden a adaptarse en exceso a los patrones aprendidos a partir de los datos de entrenamiento. Las interrelaciones y relaciones pueden entonces interiorizarse demasiado a partir de los datos de entrenamiento y, como consecuencia, estas reglas dejan de funcionar con un alto grado de precisión en su totalidad.
Datos de la prueba son independientes de los datos de entrenamiento y deben tener la misma distribución de probabilidad que los datos de entrenamiento. Durante el entrenamiento, los datos de prueba no se utilizan y el algoritmo no conoce dichos datos. Con los datos de prueba, se dispone de ejemplos y variables objetivo y se puede medir entonces la calidad correspondiente del modelo. En cuanto el modelo entrenado parece ajustarse correctamente a los datos de prueba y los datos de ejemplo se predicen con buena calidad, el modelo se aplica a los datos desconocidos que hay que evaluar.
En Conjunto de datos de validación también puede considerarse un conjunto de datos de ejemplo. Estos datos se utilizan para Ajuste con hiperparámetros de un modelo. Sobre todo, hay que evitar el sobreajuste del modelo a los datos de entrenamiento.
¿Por qué se necesitan datos de entrenamiento?
En general, se necesitan datos de entrenamiento, configurar correctamente el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. El entrenamiento de los sistemas se apoya en conjuntos de datos de entrenamiento específicos para cada requisito. Los conjuntos de datos requeridos pueden proporcionarse nueva e individualmente, los datos se someten a etiquetado y Anotación. También se validan los datos de entrenamiento existentes y los resultados del sistema.
Una de las tareas más difíciles en el desarrollo de un sistema de aprendizaje automático es la Recopilación de grandes cantidades de datos de entrenamiento de IA de alta calidad. Los proveedores de servicios ofrecen datos de entrenamiento de IA únicos y recién creados para cada uno de sus proyectos. Así, se suministran fotos, grabaciones de audio y vídeo y también textos, que luego sirven de apoyo a la programación de algoritmos basados en el aprendizaje.
¿Qué datos de entrenamiento necesitan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático?
La inteligencia artificial se utiliza en la planificación de rutas, en los controles de calidad en la producción y en el análisis de imágenes de rayos X. Los datos de formación para el aprendizaje automático, en particular, son cada vez más importantes.
Los sistemas de IA se entrenan con datos adecuados. Los patrones reconocidos en los datos de entrenamiento y la información pueden ser transferidos por los sistemas a conjuntos de datos desconocidos una vez finalizado el proceso de entrenamiento. La necesidad de estos datos de entrenamiento aumentará enormemente en los próximos años.
Para las empresas que desarrollan o también utilizan IA, con frecuencia también Registros con datos personales referenciado. Los requisitos legales deben observarse y cumplirse siempre que se trabaje con datos de formación en sistemas de aprendizaje automático. Se da el caso de que la soberanía y el cuidado de los datos deben sustituir al ahorro de datos como principio rector para poder hacer frente a los grandes retos del futuro.
