什麼是訓練數據？

在機器學習中，演算法的核心能力來自於它「從數據中學習」。演算法透過訓練數據找出模式、建立理解、做出決策，並評估其預測的可信度。訓練數據的品質越高，模型的表現也越優異。事實上，訓練數據的質與量對專案成功與否的重要性，絲毫不亞於演算法本身。

即便您已擁有大量結構良好的資料，這些資料往往尚未以適合模型訓練的格式進行標註。舉例來說，自動駕駛系統不只需要道路影像，還需要已標記車輛、行人、路標等細節的資料。情緒分析專案則仰賴貼有標籤的語句，幫助演算法理解何時使用了俚語或諷刺。聊天機器人需要實體抽取與語法分析，而不只是原始語料。

換句話說，現有資料通常需經過充實或標註，才能成為可用於訓練的數據集。此外，您可能還需額外蒐集更多資料，以支持演算法的需求。許多企業儲存的數據並未準備好直接用於訓練機器學習模型。

要打造出優質模型，必須建立在穩固的基礎上——這意味著需要大量且高品質的訓練數據。我們深知其中關鍵，因為我們已為全球最具創新力的企業標註超過 50 億筆數據。不論是影像、文字、語音，還是其他任何形式的資料，我們都能協助您打造完整的訓練數據集，驅動模型走向成功。

訓練數據常見問題

什麼是訓練數據？

神經網路與其他人工智慧程式在訓練初期需要一組基礎數據，稱為「訓練數據」（Training Data），作為後續應用與運算的基礎。這些數據是模型持續學習與擴充知識庫的核心。

什麼是測試集？

在使用訓練集對模型進行訓練後，通常會再以「測試集」（Test Set）來評估模型的效能。雖然訓練集通常需要經過標註或充實，以提高演算法的信心與準確度，但測試集多半從同一資料來源中擷取，並作為獨立的驗證資料。

如何將數據集劃分為測試集與訓練集？

數據集的劃分通常採隨機分配，但需確保涵蓋所有關鍵類別。例如，若您要建立一個模型來辨識不同商店的收據影像，應避免僅使用單一連鎖品牌的收據作為訓練資料。這樣做能提升模型的泛化能力，並降低過度擬合的風險。

需要多少訓練數據才夠？

對於「需要多少訓練數據」並沒有絕對答案。不同的應用場景需求差異極大。例如，開發自駕車系統需要海量數據以確保安全性，而針對特定文字範疇的情緒分析模型則需要的數據量較少。一般而言，所需的數據量往往比您預期的還要多。

訓練數據與大數據有何不同？

「大數據」與「訓練數據」並不相同。根據 Gartner 的定義，大數據具備「高容量、高速度與/或高多樣性」等特性，且通常需要經過處理才能發揮價值。相對地，訓練數據是經過標註後，用於教導人工智慧模型或機器學習演算法的資料集。

數據集與客製化數據採集與標註

在許多情境下，基礎的模型訓練不一定需要高成本的客製化數據。特別是在機器學習的初步階段，市場上已有大量開源數據集與現成資料集可供使用，這些都是入門的理想選擇。

然而，當您的需求高度專業化，市面上又缺乏合適的現成數據時，就需要考慮客製化訓練數據。從數據的採集到標註，都必須依據您的業務場景與目標精細設計，才能確保資料符合特定應用的要求。

訓練數據對機器學習與人工智慧的影響不可忽視。多項研究已證實，以「數據為核心」（data-centric）的模型訓練策略，往往比單純依賴演算法迭代更能顯著提升模型的準確性與實用性。

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