數據經常被譽為是現代的“黃金”。每家公司都在努力獲取更多的數據，特別是當涉及到訓練AI模型時。根據AI的具體任務，所需要的數據量各不相同。某些AI模型依賴于龐大的數據集，而有些只需要少量數據即可運行，這使得很多人在選擇合適的方法時感到迷茫。
在這篇文章裡，我們會詳細分析不同的AI應用在數據上的具體需求，並提供如何通過數據增強技術充分利用有限的數據集的建議。
機器學習與傳統程式設計
機器學習，以其獨特的方式應對複雜問題，已在多個領域取得了顯著的成果。它通過演算法使機器能夠類比人類的思維方式，特別是在數據分析、圖像識別和自然語言處理等方面，它的價值已被廣泛認可。儘管機器學習為我們帶來了新的解決問題的方式，但這並不意味著傳統程式設計已經過時。當任務需要明確的規則和邏輯時，傳統程式設計仍然很有用。
但當我們遇到需要預測或分類的問題時，制定明確的規則可能會變得困難。這正是機器學習發揮作用的時候。與傳統程式設計依賴預設邏輯不同，機器學習能夠根據提供的數據自行形成邏輯。這種學習方式使得隨著時間的推移，其預測結果會變得更加精確。
放棄複雜的數學計算，我們可以更高效地使用機器學習來解決問題。但這種方法也有其要求，其中最主要的就是需要大量的數據。對於機器學習的新手來說，這個“大量”可能會讓人感到困惑。雖然我們都知道機器學習需要大量的數據，但在實際專案中確定具體的數據量可能會遇到挑戰。如果你正在考慮在新專案中使用人工智能，或者想要重新評估之前的專案，以下的內容可能會為你提供一些有價值的見解。
在我們進一步探討數據需求之前，讓我們先瞭解一下機器學習的基本訓練流程。
探索人工智能的訓練數據
機器學習（ML）的核心在於數據。這些演算法通過分析數據來識別模式並得出結論。當你擁有大量數據時，正確地為訓練和驗證劃分數據變得至關重要。一般建議使用80-20的比例，即80%的數據用於訓練，20%用於測試。儘管大量的數據有助於訓練，但為了評估模型的性能，測試數據是不可或缺的。模型需要在未曾接觸過的數據上進行測試，以確保其準確性。完成訓練後，我們會將模型的預測與實際數據進行對比，以評估其表現。
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訓練數據的形式多種多樣，包括數位、圖像、文本和音訊等。在數據登錄模型之前，需要進行預處理，如去除重複項和修正數據結構。有時，即使某些數據看起來不太相關，也不應輕易捨棄，因為它們可能在特定場景下（如股市預測）具有潛在價值。最終，模型會確定哪些數據是最關鍵的。
如何確定AI訓練所需的理想數據集大小
所需的數據量會根據任務的特性、所採用的AI技術以及期望的性能而變化。傳統的ML演算法通常需要的數據量比深度學習模型少。對於基礎的ML演算法，每個分類可能起始於1000個樣本。但對於更複雜的任務，這可能還不足夠。
任務的複雜性通常決定了所需的數據量。理想的數據集大小應與模型的參數數量相匹配。一般的建議是，數據樣本的數量應為參數數量的十倍。但這並不是一成不變的。例如，信噪比會大大影響所需的數據量。
數據的品質也是一個重要的考慮因素。雖然擁有大量的數據似乎很吸引人，但必須確保數據的品質。
了解更多相關題目： 關於可靠數據的定義、重要性及其評估方法
深度學習對數據的需求
深度學習，作為類比人腦結構的AI分支，能夠處理複雜的問題，即使數據是非結構化的。這得益於神經網路能夠獨立地識別特徵，從而減少人工干預。但這種能力是有代價的。
神經網路的訓練過程相對複雜，因此需要更多的時間和數據。這也意味著更高的計算成本。
根據具體的問題，神經網路所需的數據集大小會有所不同。例如，類比複雜的人類行為可能需要數百萬數據點。而對於圖像分類這樣的任務，幾萬個高品質的數據樣本可能就足夠了。
數據過多可能帶來的問題
數據不足是一個問題，但過多的數據也可能成為一個挑戰。隨著數據量的增加，維持數據品質可能變得更加困難。此外，過多的數據可能並不會顯著提高模型的性能，而且還會增加存儲和處理的成本。
如何在有限的數據集中取得好的效果
如果你發現模型的輸出不夠準確或存在問題，這可能是因為訓練數據不足。為了解決這個問題，你可以採取以下策略：
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利用公開的數據源
公開的數據倉庫未研究者和開發者提供了豐富的資源。例如， Kaggle, Azure, AWS和 Google Datasets 都提供了大量的數據集。此外， 香港政府的數據平台 也提供了與香港香港的各種數據集。
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數據增強
對於數據較少的問題，數據增強是一個有效的解決方案。通過對現有數據進行微小的修改，你可以擴大數據集。這包括縮放 (此處不做介紹) 、旋轉、翻轉、裁剪、移位和添加雜訊等技術。
結論
確定AI專案所需的最佳數據量是一個挑戰。但上述策略可以幫助你做出明智的選擇。與經驗豐富的AI專家合作可以為你提供寶貴的建議，確保專案的成功，並有效地應對數據不足的挑戰。
