家喻户晓，机器解决和存储常识的速度比人类快很多，且对“常识”的需求量也远超过人类，对于机器学习模型，通过数十甚至数百张图像可能仍无奈精确辨认一种物体。因而如何最大限度利用机器解决一些“智能工作”? 答案是用和这些智能工作相干的数据来“喂养”机器，让机器从这些数据中学习，这些相干数据也称训练数据。
机器能从提供的训练数据中学习。训练数据通过为算法模型提供养料，确保机器排汇高质量样本集，因而训练数据的品质会对机器学习算法模型的成败产生重大影响。
训练数据与测试数据：为什么要拆分数据?
训练数据与测试数据对于传授机器算法都是必不可少的。如果说训练数据是用于训练机器的习题册，测试数据则是用于查看机器学习的最终测试。测试数据最大的作用是校验训练数据对机器学习的算法后果。因而，划分的数据应该是随机的，否则训练进去的机器将一无是处。而因为模型必须通过全面的训练能力产生准确的后果，因而很可能会重复遇到雷同的样本数据。
为了防止这种状况，同时不混合训练和测试数据，就须要再次拆分训练数据以进行数据验证，这就是验证数据。通过这种形式，就可通过最小化的盲点数量疾速促成模型性能的改良。因而其实残缺的数据集共有三种，别离为训练数据、测试数据与验证数据。
训练数据须要多少数据集
不同畛域对算法数据的需要不同，没有具体的办法或公式来掂量确定给定我的项目所需的数据量，因而训练数据的数量在很大水平上取决于模型的复杂性。但总体而言，机器学习畛域普遍认为，数据越多，模型的准确度和反复调用性越好。
如何取得训练数据集
收集大量的训练数据对于公司或多数项目组的人来说会消耗算法钻研人员的大量精力，因而，利用业余供应商提供根底数据服务是 AI 公司广泛的抉择，不论是须要 2D 框、点、图像宰割或任何形态的训练，都可通过数据标注疾速取得高精度，高反复利用率的训练数据。
训练数据利用的场景有哪些
训练数据可用于主动驾驶的路线检测。
用于人脸面部辨认。
用于像素级场景了解。
用于汽车图片故障检测为保险理赔提供根据。
总言之，训练数据品质将间接决定机器学习成绩，借助优良的 AI 训练数据平台能力最大限度晋升训练数据效率。SEED 数据标注平台在多维度数据层面可实现视觉、语音、文本、点云等全品类撑持，全面反对 3D 点云标注、3D 矩形框选、语义宰割、指标跟踪 (用于标注点云间断帧)、2D 与 3D 交融标注等工具的应用, 保证数据标注的流畅性和时效性, 以及行业内当先的数据标注精准度。