“ 訓練數(shù)據(jù)集的質(zhì)量是大模型的主要生命線之一，數(shù)據(jù)集質(zhì)量直接影響到模型的性能和效果 ”

訓練一個高性能且表現(xiàn)較好的模型是由多種因素決定的，比如模型的設(shè)計，損失函數(shù)與優(yōu)化函數(shù)的實現(xiàn)，訓練方式的選擇；當然也包括高質(zhì)量的訓練數(shù)據(jù)。

那么，怎么才能得到一個高質(zhì)量的訓練數(shù)據(jù)集呢？ 這個就是我們今天需要討論的問題。

訓練數(shù)據(jù)集的準備

機器學習和深度學習模型的性能高度依賴于訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量；訓練數(shù)據(jù)的準備工作對于構(gòu)建一個高效可靠的模型至關(guān)重要。

然而在實際應用中，很多人都會選擇別人準備好的訓練數(shù)據(jù)，或者是忽視訓練數(shù)據(jù)的準備；畢竟作為AI領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊——openAI公司依然在為訓練數(shù)據(jù)而頭疼。

那么，怎么才能準備一個高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集呢，一般需要經(jīng)過以下幾個步驟：

• 明確任務
• 數(shù)據(jù)采集
• 數(shù)據(jù)清洗
• 數(shù)據(jù)預處理
• 數(shù)據(jù)標注
• 數(shù)據(jù)拆分

明確任務

準備數(shù)據(jù)集的第一步就是要明確需求，你需要訓練一個什么樣的任務，然后你才能確定數(shù)據(jù)集需要哪些種類的數(shù)據(jù)。

比如說，你是做NLP自然語言處理任務，還是做CV計算機視覺類型的圖像處理任務等；以及不同種類的不同任務風格。

數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集也包括多個方面：

數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來源包括公開數(shù)據(jù)集，如一些網(wǎng)站提供的數(shù)據(jù)集；其次是自建數(shù)據(jù)集，可以通過爬蟲，搜索引擎等獲?。蛔詈?，就是一些領(lǐng)域數(shù)據(jù)，如醫(yī)療，金融，保險等一些非公開數(shù)據(jù)；可以通過與這些領(lǐng)域的專家或機構(gòu)合作。當然獲取數(shù)據(jù)的前提都需要合規(guī)合法。

數(shù)據(jù)多樣性

數(shù)據(jù)多樣性的主要目的是保證模型的公平性，防止過擬合或欠擬合現(xiàn)象出現(xiàn)；比如，你想訓練一個識別不同種類的狗的模型，如果只使用哈士奇或者金毛，那類似邊牧，泰迪等品種就無法識別，導致過擬合現(xiàn)象。

數(shù)據(jù)質(zhì)量

數(shù)據(jù)質(zhì)量問題是能直接影響到模型訓練結(jié)果的原因之一，數(shù)據(jù)集質(zhì)量越高，訓練效果越好；而決定數(shù)據(jù)集質(zhì)量的原因也有很多，如數(shù)據(jù)混亂不一致，數(shù)據(jù)噪音問題。雖然可以通過數(shù)據(jù)清洗等手段提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，但前期準備的數(shù)據(jù)質(zhì)量越高，處理起來越方便，效率越高。

數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)清洗可以說是數(shù)據(jù)準備中比較復雜的一個步驟，因為一般情況下數(shù)據(jù)來源復雜，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也復雜，而數(shù)據(jù)清洗需要去除數(shù)據(jù)中的各種影響因素；包括但不僅限于缺失值處理，異常值檢測，噪聲過濾等多種情況。

數(shù)據(jù)清洗的最終目的是去除干擾數(shù)據(jù)，并把數(shù)據(jù)整理成統(tǒng)一格式，便于下一步處理。

數(shù)據(jù)預處理

說到數(shù)據(jù)預處理可能有些人會有點懵，前面明明已經(jīng)有數(shù)據(jù)清洗了為什么還需要預處理？

之所以需要預處理的原因就在于，數(shù)據(jù)清洗是去除干擾數(shù)據(jù)，整理成統(tǒng)一格式；而預處理的作用就是把數(shù)據(jù)處理成模型能夠處理的格式，包括特征工程，樣本平衡，維度縮減等等多種形式。

舉個生活中的例子，數(shù)據(jù)集準備就類似于做飯前的準備；數(shù)據(jù)清洗就是要摘菜，洗菜等等；數(shù)據(jù)預處理就是要把菜切成需要的形狀，焯水，加上各種需要的配料等等；最后就等著下鍋。

數(shù)據(jù)標注

數(shù)據(jù)標注應該說是一個可選的步驟，在監(jiān)督訓練中數(shù)據(jù)標注必不可少；但在無監(jiān)督學習中，數(shù)據(jù)標注就是一個可有可無的步驟；在無監(jiān)督學習中，你標注了也好，不標注也無所謂。

但數(shù)據(jù)標注并不是大家所想象的全靠人工標注，目前數(shù)據(jù)標注的主要方式有自動標注和人工標注；所謂的自動標注就是訓練一個標注模型，讓它幫我們完成數(shù)據(jù)標注。

數(shù)據(jù)拆分

數(shù)據(jù)拆分就是我們常見的訓練數(shù)據(jù)集，驗證數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集；收集到的數(shù)據(jù)并不是完全都用來進行模型訓練，還需要對訓練的模型進行驗證和測試，這個就是驗證集和測試集的作用。

當然，以上只是簡單介紹了數(shù)據(jù)準備的一些主要步驟；其實在具體的數(shù)據(jù)準備過程中還面臨著更多的問題，比如數(shù)據(jù)增強，版本控制，可視化，隱私保護等等。

總之，目前的預訓練模型嚴重依賴于訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題；因此，模型訓練之前的數(shù)據(jù)準備是一個需要花費大量時間和精力去做的事情，而不是敷衍了事。

本文轉(zhuǎn)載自公眾號AI探索時代 作者：DFires

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