眾所周知，機器處理和儲存知識的速度比人類快很多，且對“知識”的需求量也遠超過人類，對於機器學習模型，通過數十甚至數百張影象可能仍無法準確識別一種物體。因此如何最大限度利用機器處理一些“智慧任務”?答案是用和這些智慧任務相關的資料來“餵養”機器，讓機器從這些資料中學習，這些相關資料也稱訓練資料。

機器能從提供的訓練資料中學習。訓練資料通過為演算法模型提供養料，確保機器吸收高質量樣本集，因此訓練資料的質量會對機器學習演算法模型的成敗產生重大影響。

訓練資料與測試資料：為什麼要拆分資料?

訓練資料與測試資料對於教授機器演算法都是必不可少的。如果說訓練資料是用於訓練機器的習題冊，測試資料則是用於檢查機器學習的最終測試。測試資料最大的作用是校驗訓練資料對機器學習的演算法結果。因此，劃分的資料應該是隨機的，否則訓練出來的機器將一無是處。而由於模型必須經過全面的訓練才能產生精確的結果，因此很可能會反覆遇到相同的樣本資料。

為了避免這種情況，同時不混合訓練和測試資料，就需要再次拆分訓練資料以進行資料驗證，這就是驗證資料。通過這種方式，就可通過最小化的盲點數量快速促進模型效能的改進。因此其實完整的資料集共有三種，分別為訓練資料、測試資料與驗證資料。

訓練資料需要多少資料集

不同領域對演算法資料的需求不同，沒有具體的方法或公式來衡量確定給定專案所需的資料量，因此訓練資料的數量在很大程度上取決於模型的複雜性。但總體而言，機器學習領域普遍認為，資料越多，模型的準確度和重複呼叫性越好。

如何獲得訓練資料集

收集大量的訓練資料對於公司或少數專案組的人來說會耗費演算法研究人員的大量精力，因此，利用專業供應商提供基礎資料服務是AI公司普遍的選擇，不管是需要2D框、點、影象分割或任何形狀的訓練，都可通過資料標註快速獲得高精度，高重複利用率的訓練資料。

訓練資料應用的場景有哪些

訓練資料可用於自動駕駛的道路檢測。

用於人臉面部識別。

用於畫素級場景理解。

用於汽車圖片故障檢測為保險理賠提供依據。

總言之，訓練資料質量將直接決定機器學習成果，藉助優秀的AI訓練資料平臺才能最大限度提升訓練資料效率。SEED資料標註平臺在多維度資料層面可實現視覺、語音、文字、點雲等全品類支撐，全面支援3D點雲標註、3D矩形框選、語義分割、目標跟蹤(用於標註點雲連續幀)、2D與3D融合標註等工具的使用,保證資料標註的流暢性和時效性,以及行業內領先的資料標註精準度。