Syväoppimisdatamäärät

Syväoppimisdatamäärät viittaa valtaviin datamääriin, joita käytetään syväoppimismallien kouluttamiseen. Syväoppiminen, koneoppimisen alalaji, perustuu keinotekoisiin neuroverkkoihin, joilla on useita kerroksia. Näiden neuroverkkojen tehokkuus ja kyky oppia monimutkaisia malleja riippuvat suoraan käytettävissä olevan datan laadusta ja määrästä.

Mitä suurempi ja monipuolisempi datamäärä on, sitä paremmin syväoppimismalli voi yleistää ja tehdä tarkkoja ennusteita uusista, ennen näkemättömistä tiedoista. Pienet datamäärät voivat johtaa ylisovitukseen, jossa malli oppii koulutusdatan liian hyvin, mutta epäonnistuu uusien tietojen käsittelyssä.

Syväoppimisdatamäärien kerääminen, puhdistaminen ja esikäsittely on usein työlästä ja aikaa vievää. Esimerkkejä syväoppimisessa käytettävistä datamääristä ovat kuvatunnistustehtävissä käytettävät miljoonat kuvat, luonnollisen kielen käsittelyssä käytettävät valtavat tekstikorpukset ja puheentunnistuksessa käytettävät tuntikausien puhenäytteet. Datanhallinta ja datan tehokas käyttö ovat keskeisiä tekijöitä menestyksekkäissä syväoppimisprojekteissa.