“ 訓練數據集的質量是大模型的主要生命線之一，數據集質量直接影響到模型的性能和效果 ”

訓練一個高性能且表現較好的模型是由多種因素決定的，比如模型的設計，損失函數與優化函數的實現，訓練方式的選擇；當然也包括高質量的訓練數據。

那么，怎么才能得到一個高質量的訓練數據集呢？ 這個就是我們今天需要討論的問題。

訓練數據集的準備

機器學習和深度學習模型的性能高度依賴于訓練數據的質量和數量；訓練數據的準備工作對于構建一個高效可靠的模型至關重要。

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

那么，怎么才能準備一個高質量的數據集呢，一般需要經過以下幾個步驟：

• 明確任務
• 數據采集
• 數據清洗
• 數據預處理
• 數據標注
• 數據拆分

明確任務

準備數據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，然后你才能確定數據集需要哪些種類的數據。

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。

數據采集

數據采集也包括多個方面：

數據來源

數據來源包括公開數據集，如一些網站提供的數據集；其次是自建數據集，可以通過爬蟲，搜索引擎等獲取；最后，就是一些領域數據，如醫療，金融，保險等一些非公開數據；可以通過與這些領域的專家或機構合作。當然獲取數據的前提都需要合規合法。

數據多樣性

數據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象出現；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，導致過擬合現象。

數據質量

數據質量問題是能直接影響到模型訓練結果的原因之一，數據集質量越高，訓練效果越好；而決定數據集質量的原因也有很多，如數據混亂不一致，數據噪音問題。雖然可以通過數據清洗等手段提升數據質量，但前期準備的數據質量越高，處理起來越方便，效率越高。

數據清洗

數據清洗可以說是數據準備中比較復雜的一個步驟，因為一般情況下數據來源復雜，數據結構也復雜，而數據清洗需要去除數據中的各種影響因素；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。

數據清洗的最終目的是去除干擾數據，并把數據整理成統一格式，便于下一步處理。

數據預處理

說到數據預處理可能有些人會有點懵，前面明明已經有數據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，數據清洗是去除干擾數據，整理成統一格式；而預處理的作用就是把數據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，數據集準備就類似于做飯前的準備；數據清洗就是要摘菜，洗菜等等；數據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。

數據標注

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

但數據標注并不是大家所想象的全靠人工標注，目前數據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，讓它幫我們完成數據標注。

數據拆分

數據拆分就是我們常見的訓練數據集，驗證數據集和測試數據集；收集到的數據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據準備的一些主要步驟；其實在具體的數據準備過程中還面臨著更多的問題，比如數據增強，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據的質量問題；因此，模型訓練之前的數據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。

本文轉載自公眾號AI探索時代 作者：DFires

原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/nnnVwYMbbXAiA-RtmyJxng??