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| 本文作者： 汪思穎 | 2017-11-10 14:59 |
雷鋒網(wǎng) AI科級評論按，深度模型在機器學習很多領域都取得了巨大成功，但也對算法的原材料訓練數(shù)據(jù)提出了更多的要求。對于研發(fā)高水平的算法，數(shù)據(jù)的高質(zhì)量采集、清洗、處理等等對算法效果會有直接影響。
在近期雷鋒網(wǎng) AI研習社的線上分享會，來自 BasicFinder 標注平臺的數(shù)據(jù)科學家吳昊為大家介紹了數(shù)據(jù)規(guī)模、數(shù)據(jù)質(zhì)量等與深度學習算法之間的關系，以及為算法做數(shù)據(jù)準備的一些經(jīng)驗。
吳昊，本科畢業(yè)于上海交通大學，碩士畢業(yè)于紐約大學，現(xiàn)任 BasicFinder 標注平臺數(shù)據(jù)科學家，專注于數(shù)據(jù)眾包策略研究、深度學習模型數(shù)據(jù)采集與標記方案咨詢及優(yōu)化。
分享內(nèi)容：
大家好，我叫吳昊。本科畢業(yè)于上海交通大學，研究生畢業(yè)于紐約大學。我之前做過兩年左右的算法研究工作，我們公司 BasicFinder 平臺主要提供一些數(shù)據(jù)方面的服務，包括采集、標注、清洗、其它別的加工等等。我今天分享的主題是AI數(shù)據(jù)面面觀。
下面是今天分享的目錄，分為四部分：
數(shù)據(jù)規(guī)模
數(shù)據(jù)質(zhì)量
無監(jiān)督學習與遷移學習
做算法研發(fā)在數(shù)據(jù)準備方面的注意事項
數(shù)據(jù)規(guī)模
先看數(shù)據(jù)規(guī)模，數(shù)據(jù)規(guī)模與算法模型的容量其實是比較相關的。算法模型的容量越大，就意味著算法能表示相對來說更復雜的關系。
當數(shù)據(jù)規(guī)模相對過大時，在訓練過程中容易產(chǎn)生欠學習（underfitting）。另一方面，在數(shù)據(jù)規(guī)模相對過小的情況下，就會產(chǎn)生過學習（overfitting）。
近年來流行的深度學習模型可以擁有非常大的容量，模型中普遍用的神經(jīng)網(wǎng)絡算法，層數(shù)可以增加，每層神經(jīng)元個數(shù)可以增加，那么模型的表達能力也會增加。下圖是一個例子。此外學術界也會做一些新的研究來增加模型的表達能力。另一方面得益于GPU，比較復雜模型的訓練也會比以前快很多。
現(xiàn)在有一個問題，數(shù)據(jù)更多的話效果就會更好，那么究竟有多好呢？Google的一遍論文解決了這個問題。
這個數(shù)據(jù)集是ImageNet的兩百多倍。隨著數(shù)據(jù)集里樣本數(shù)量的增多，在COCO上的結果比用之前的數(shù)據(jù)集至少高出三個點，而在算法的其他方面都沒有太多變化。可以看到數(shù)據(jù)規(guī)模的增大對算法的效果提升還是比較明顯的。
在工業(yè)界，數(shù)據(jù)規(guī)模更容易成為算法研發(fā)的關鍵因素。如果有更多的數(shù)據(jù)，就可以使用容量更大、更復雜的模型，得到效果更好的算法。當數(shù)據(jù)大到一定程度，數(shù)據(jù)和算法之間可以進行反復迭代，形成壁壘，為公司提供競爭力。
數(shù)據(jù)質(zhì)量
數(shù)據(jù)質(zhì)量會影響算法效果。
對于質(zhì)量一般的數(shù)據(jù)，比如經(jīng)過爬蟲得來的數(shù)據(jù)，經(jīng)過清洗、處理后，算法效果會有明顯提升。如果數(shù)據(jù)質(zhì)量已經(jīng)很高了，再去提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，算法效果的提升比較有限。
另外還要考慮到成本和收益的權衡問題：想獲得質(zhì)量更高的數(shù)據(jù)，成本也會更高。
接下來講一下對數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估。數(shù)據(jù)質(zhì)量評估主要包括兩個方面，一是原始采集數(shù)據(jù)質(zhì)量，二是數(shù)據(jù)標注質(zhì)量。
下面是對原始采集數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估：
圖像、視頻：分辨率，清晰度，光照，色彩等
語音：清晰度，背景音等
文本：是否自然語言，是否專業(yè)，與主題相關性等
下面是對數(shù)據(jù)標注質(zhì)量的評估：
標注正確率（類別數(shù)據(jù)）
標注精確度（坐標、時間點、個數(shù)、文字等）
標注完備性（是否漏，是否重復）
標注一致性（前后規(guī)則是否一致）
人工標記的大規(guī)模數(shù)據(jù)一般都會含有噪聲，一些經(jīng)典數(shù)據(jù)集也含有噪聲，例如人臉LFW、MS COCO等，這是不可避免的，不過在可以接受的限度內(nèi)就行。
無監(jiān)督學習與遷移學習
接下來談一下無監(jiān)督學習與遷移學習，遷移學習已經(jīng)有一個比較大的數(shù)據(jù)集作為基礎了，再用人工標注一小部分新數(shù)據(jù)。
對于無監(jiān)督學習，基本上不需要人工標注，主要是學習數(shù)據(jù)本身的分布特性。比如說聚類算法，就是試圖找出數(shù)據(jù)集中分布的中心，所以不太需要人工標注。
目前工業(yè)界相對來說比較好的結果還是通過監(jiān)督學習而來，很多都需要大量人工標注的數(shù)據(jù)。無監(jiān)督學習和遷移學習在未來還是有待學術界研究，以望更大的突破。另外，在未來數(shù)據(jù)規(guī)模進一步提升的情況下，無監(jiān)督學習和遷移學習會有更多的用武之地。
數(shù)據(jù)準備方面的一些經(jīng)驗
最后介紹我們在開展業(yè)務中的一些經(jīng)驗。
數(shù)據(jù)準備最開始是數(shù)據(jù)獲取，數(shù)據(jù)的獲取也分為幾種情況，比較常見的是互聯(lián)網(wǎng)公開獲取（公開數(shù)據(jù)集、爬蟲等），除此之外還有專業(yè)數(shù)據(jù)采集。在專業(yè)數(shù)據(jù)采集時，需要考慮采集方式：一是采集內(nèi)容、采集規(guī)模、預算；二是采集過程要盡量與實際使用場景相一致；三是要考慮對數(shù)據(jù)集的要求，比如多樣性；四是采集是否涉及隱私、個人權利如肖像權、著作權等。
最后還有采集時間的要求。
然后是數(shù)據(jù)清洗。采集來的數(shù)據(jù)很多都需要清洗，例如爬蟲、監(jiān)控視頻等。
數(shù)據(jù)清洗之后就要進行數(shù)據(jù)標注，標注的規(guī)則要盡可能地詳盡、清楚，需要給出文檔和例子。專業(yè)的標注過程，一般有試標階段，這個階段需要詳細了解并確定需求。此外，在試標和正式標注過程中也會遇到不確定的情況，需要及時進行溝通，否則可能會影響到整體標注質(zhì)量。
對于數(shù)據(jù)標注的方式，以及最終的輸出格式，都需要算法研發(fā)人員來制定，有可能的話還是盡量使用常見的方式和格式。
數(shù)據(jù)標記完之后就是數(shù)據(jù)審查。做審查主要參考對數(shù)據(jù)質(zhì)量的要求（正確率、精確度、完備性、一致性等）。審查方式有抽查、排查特殊指標、利用某些特征排查異常值這幾種。
結論如下：對于算法來說，數(shù)據(jù)越多越好、越廣越好、越準越好。在現(xiàn)有的情況下，監(jiān)督學習的效果優(yōu)于無監(jiān)督學習/遷移學習。
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