Dati di addestramento

Quale ruolo hanno i dati di addestramento?

I dati di addestramento sono gli esempi dai quali un modello apprende relazioni o parametri durante l’addestramento. Le informazioni incluse dipendono dal compito e dal metodo di apprendimento. Nell’apprendimento supervisionato gli esempi contengono ingressi e relativi obiettivi. Una valutazione affidabile richiede anche dati con altri ruoli, come la selezione del modello e il controllo finale. La sola quantità dei dati dice poco sulla loro adeguatezza rispetto al compito successivo.

In un progetto di prodotto fittizio, foto di ricambi con etichette di classe verificate devono servire all’addestramento. Il gruppo di lavoro prevede immagini che coprano viste, illuminazioni e sfondi rilevanti per l’uso previsto. Molte copie della stessa foto aumentano il numero di file, ma non creano una varietà corrispondente. Prima dell’addestramento si documentano provenienza, definizione delle classi e suddivisione tra apprendimento e valutazione. Si registra anche quali immagini mostrino lo stesso esemplare fisico o appartengano alla stessa serie di riprese. La valutazione successiva può così considerare queste dipendenze, senza trattare inconsapevolmente immagini strettamente collegate come esempi indipendenti.

Fonti

• Google · Datasets: Dividing the original dataset