Ce este un set de date AI?

Dacă construiești, cumperi sau chiar evaluezi sisteme de inteligență artificială, vei da peste o întrebare aparent simplă: ce este un set de date de inteligență artificială și de ce contează atât de mult? Pe scurt: este combustibilul, cartea de bucate și uneori busola pentru modelul tău.

Articole pe care ți-ar putea plăcea să le citești după acesta:

🔗 Cum prezice IA tendințele
Explorează modul în care inteligența artificială analizează tiparele pentru a prognoza evenimente și comportamente viitoare.

🔗 Cum se măsoară performanța IA
Metrici și metode pentru evaluarea preciziei, eficienței și fiabilității modelului.

🔗 Cum să vorbești cu inteligența artificială
Îndrumări privind crearea unor interacțiuni mai bune pentru a îmbunătăți răspunsurile generate de inteligența artificială.

🔗 Ce este indicația AI
Prezentare generală a modului în care solicitările modelează rezultatele inteligenței artificiale și calitatea generală a comunicării.

Ce este un set de date AI? O definiție rapidă 🧩

Ce este un set de date AI? Este o colecție de exemple din care modelul tău învață sau pe baza cărora este evaluat. Fiecare exemplu are:

Intrări - caracteristici pe care modelul le vede, cum ar fi fragmente de text, imagini, audio, rânduri tabelare, citiri de la senzori, grafice.
Ținte - etichete sau rezultate pe care modelul ar trebui să le prezică, cum ar fi categorii, numere, porțiuni de text, acțiuni sau uneori nimic.
Metadate - context precum sursa, metoda de colectare, marcajele temporale, licențele, informațiile privind consimțământul și note privind calitatea.

Gândește-te la asta ca la o cutie de prânz pregătită cu grijă pentru modelul tău: ingrediente, etichete, informații nutriționale și, da, biletul autoadeziv care spune „nu mânca această parte”. 🍱

Pentru sarcinile supervizate, veți vedea intrări asociate cu etichete explicite. Pentru sarcinile nesupervizate, veți vedea intrări fără etichete. Pentru învățarea prin consolidare, datele arată adesea ca episoade sau traiectorii cu stări, acțiuni, recompense. Pentru munca multimodală, exemplele pot combina text + imagine + audio într-o singură înregistrare. Sună sofisticat; este în mare parte o chestiune de instalații sanitare.

Introducere și practici utile: de Fișe de date pentru seturi de date ajută echipele să explice ce conține și cum ar trebui utilizat [1], iar Fișele de model completează documentația datelor pe partea de model [2].

Ce face ca un set de date AI să fie bun ✅

Să fim sinceri, multe modele au succes deoarece setul de date nu a fost groaznic. Un set de date „bun” este:

Reprezentativ pentru cazuri reale de utilizare, nu doar pentru condiții de laborator.
Etichetat cu precizie , cu îndrumări clare și evaluări periodice. Indicatorii de concordanță (de exemplu, măsuri de tip kappa) ajută la verificarea consecvenței.
de complet și echilibrat pentru a evita eșecul silențios pe cozi lungi. Dezechilibrul este normal; neglijența nu.
Proveniență clară , cu consimțământ, licență și permise documentate. Documentele plictisitoare previn procesele interesante.
Bine documentat folosind fișe de date sau fișe tehnice care precizează utilizarea preconizată, limitele și modurile de defecțiune cunoscute [1]
Guvernat prin versiuni, jurnale de modificări și aprobări. Dacă nu puteți reproduce setul de date, nu puteți reproduce modelul. Îndrumările din cadrul de gestionare a riscului de inteligență artificială al NIST tratează calitatea datelor și documentația ca preocupări de primă clasă [3].

Tipuri de seturi de date AI, în funcție de ceea ce faci 🧰

După sarcină

Clasificare - de exemplu, spam vs. nu spam, categorii de imagini.
Regresie - preziceți o valoare continuă, cum ar fi prețul sau temperatura.
Etichetarea secvențelor - entități denumite, părți de vorbire.
Generare - rezumat, traducere, legendă a imaginilor.
Recomandare - utilizator, element, interacțiuni, context.
Detectarea anomaliilor - evenimente rare în seriile temporale sau în jurnale.
Învățare prin întărire - stare, acțiune, recompensă, secvențe ale stării următoare.
Recuperare - documente, interogări, judecăți de relevanță.

Prin modalitate

Tabel - coloane precum vârstă, venit, ratare. Subestimat, brutal de eficient.
Text - documente, chat-uri, cod, postări pe forum, descrieri de produse.
Imagini - fotografii, scanări medicale, plăci satelitare; cu sau fără măști, cutii, puncte cheie.
Audio - forme de undă, transcrieri, etichete de vorbitor.
Video - cadre, adnotări temporale, etichete de acțiune.
Grafuri - noduri, muchii, atribute.
Serii temporale - senzori, finanțe, telemetrie.

Prin supraveghere

Etichetat (auriu, argintiu, etichetat automat), slab etichetat , neetichetat , sintetic . Mixul pentru prăjituri cumpărat din magazin poate fi decent - dacă citești cutia.

În interiorul cutiei: structură, diviziuni și metadate 📦

Un set de date robust include de obicei:

Schemă - câmpuri tipizate, unități, valori permise, tratarea valorilor nule.
Divizări - antrenament, validare, testare. Păstrați datele de testare sigilate - tratați-le ca pe ultima bucată de ciocolată.
Planul de eșantionare - modul în care ați extras exemple din populație; evitați eșantioanele de conveniență dintr-o singură regiune sau dispozitiv.
Augmentări - răsturnări, decupaje, zgomot, parafraze, măști. Bune când sunt sincere; dăunătoare când inventează tipare care nu se întâmplă niciodată în realitate.
Versiuni - set de date v0.1, v0.2… cu jurnale de modificări care descriu diferențele.
Licențe și consimțământ - drepturi de utilizare, redistribuire și fluxuri de ștergere. Autoritățile naționale de reglementare în domeniul protecției datelor (de exemplu, ICO din Marea Britanie) oferă liste de verificare practice și legale pentru prelucrarea datelor [4].

Ciclul de viață al setului de date, pas cu pas 🔁

Definiți decizia - ce va decide modelul și ce se întâmplă dacă este greșită.
Caracteristici și etichete ale domeniului de aplicare - măsurabile, observabile, etice de colectat.
Date sursă - instrumente, jurnale, sondaje, corpusuri publice, parteneri.
Consimțământ și aspecte legale - notificări privind confidențialitatea, opțiuni de renunțare, minimizarea datelor. Consultați îndrumările autorității de reglementare pentru „de ce” și „cum” [4].
Colectare și stocare - stocare securizată, acces bazat pe roluri, gestionarea informațiilor personale (PII).
Etichetă - adnotatori interni, crowdsourcing, experți; gestionați calitatea cu sarcini de aur, audituri și metrici de acord.
Curățare și normalizare - deduplicare, gestionare lipsuri, standardizare unități, corectare codare. Muncă plictisitoare, eroică.
Divizați și validați - preveniți scurgerile; stratificați acolo unde este relevant; preferați divizările în funcție de timp pentru datele temporale; și utilizați validarea încrucișată cu atenție pentru estimări robuste [5].
Document - fișă tehnică sau card de date; utilizare preconizată, avertismente, limitări [1].
Monitorizare și actualizare - detectarea deviațiilor, cadența de reîmprospătare, planuri de apus. Metoda RMF pentru inteligența artificială (AI RMF) a NIST încadrează această buclă de guvernanță continuă [3].

Sfat rapid, practic: echipele „câștigă adesea demonstrația”, dar se împiedică în producție deoarece setul lor de date se modifică discret - linii de produse noi, un câmp redenumit sau o politică modificată. Un simplu jurnal de modificări + o re-adotare periodică evită cea mai mare parte a acestei dificultăți.

Calitatea și evaluarea datelor - nu atât de plictisitoare pe cât pare 🧪

Calitatea este multidimensională:

Acuratețe - sunt etichetele corecte? Folosiți indicatori de concordanță și adjudecare periodică.
Completitudine - acoperă domeniile și clasele de care ai cu adevărat nevoie.
Consistență - evitați etichetele contradictorii pentru intrări similare.
Actualitate - datele învechite fosilizează presupunerile.
Corectitudine și părtinire - acoperire pe toate categoriile demografice, limbi, dispozitive, medii; începeți cu audituri descriptive, apoi teste de stres. Practicile care pun documentația pe primul loc (fișe tehnice, fișe model) fac aceste verificări vizibile [1], iar cadrele de guvernanță le subliniază ca controale ale riscurilor [3].

Pentru evaluarea modelului, utilizați divizări adecvate și urmăriți atât valorile medii, cât și cele ale celui mai slab grup. O medie excelentă poate ascunde un crater. Noțiunile de bază ale validării încrucișate sunt bine acoperite în documentația standard a instrumentelor de învățare automată [5].

Etică, confidențialitate și licențiere - balustradele 🛡️

Datele etice nu sunt o vibrație, ci un proces:

Consimțământ și limitare a scopului - fiți explicit în ceea ce privește utilizările și temeiurile juridice [4].
Gestionarea informațiilor cu caracter personal (PII) - minimizarea, pseudonimizarea sau anonimizarea, după caz; luarea în considerare a tehnologiei de îmbunătățire a confidențialității atunci când riscurile sunt mari.
Atribuire și licențe - respectați restricțiile de partajare în condiții similare și de utilizare comercială.
Părtinire și prejudiciu - audit pentru corelații false („lumină naturală = siguranță” va fi foarte confuz noaptea).
Remediere - știți cum să eliminați datele la cerere și cum să reveniți la modelele antrenate pe baza acestora (documentați acest lucru în fișa tehnică) [1].

Cât de mare este suficient de mare? Dimensionare și raport semnal-zgomot 📏

Regula generală: mai multe exemple ajută de obicei dacă sunt relevante și nu aproape duplicate. Dar uneori este mai bine să ai mai puține exemple, mai curate și mai bine etichetate decât să ai munți de exemple dezordonate.

Fiți atenți la:

Curbe de învățare - reprezentați grafic performanța în funcție de dimensiunea eșantionului pentru a vedea dacă sunteți legat de date sau de model.
Acoperire cu coadă lungă - clasele rare, dar critice, necesită adesea o colectare direcționată, nu doar mai multă cantitate.
Etichetați zgomotul - măsurați, apoi reduceți; o cantitate mică este tolerabilă, un val de maree nu.
Schimbare de distribuție - datele de antrenament dintr-o regiune sau canal pot să nu se generalizeze la altul; validați pe date de testare de tip țintă [5].

Când aveți dubii, rulați experimente mici și extindeți. Este ca și cum ați condimenta - adăugați, gustați, ajustați, repetați.

Unde să găsești și să gestionezi seturi de date 🗂️

Resurse și instrumente populare (nu este nevoie să memorați adresele URL chiar acum):

Seturi de date despre fețe îmbrățișătoare - încărcare programatică, procesare, partajare.
Căutare în seturi de date Google - meta-căutare pe web.
Repozitoriu UCI ML - lucrări clasice selectate pentru linii de bază și predare.
OpenML - sarcini + seturi de date + rulări cu proveniență.
AWS Open Data / Google Cloud - corporauri găzduite, la scară largă.

Sfat: nu vă limitați la descărcare. Citiți licența și fișa tehnică , apoi documentați-vă propria copie cu numerele de versiune și proveniența [1].

Etichetare și adnotare - unde adevărul este negociat ✍️

Adnotarea este locul unde ghidul tău teoretic pentru etichetare se confruntă cu realitatea:

Proiectarea sarcinii - scrieți instrucțiuni clare cu exemple și contraexemple.
Instruire anotatori - introducerea răspunsurilor optime, rularea rundelor de calibrare.
Controlul calității - utilizați indicatori de stabilire a acordului, mecanisme de consens și audituri periodice.
Instrumente - alegeți instrumente care impun validarea schemelor și cozile de revizuire; chiar și foile de calcul pot funcționa cu reguli și verificări.
Bucle de feedback - captează notițele adnotatorului și modelează greșelile pentru a rafina ghidul.

Dacă te simți ca și cum ai edita un dicționar cu trei prieteni care nu sunt de acord în privința virgulelor... e normal. 🙃

Documentarea datelor - explicitarea cunoștințelor implicite 📒

O fișă tehnică sau card de date ar trebui să acopere:

Cine a colectat-o, cum și de ce.
Utilizări preconizate și utilizări în afara domeniului de aplicare.
Lacune, prejudecăți și moduri de eșec cunoscute.
Protocol de etichetare, pași de asigurare a calității și statistici privind acordurile.
Licență, consimțământ, contact pentru probleme, proces de eliminare.

Șabloane și exemple: Fișele de date pentru seturi de date și fișele model sunt puncte de plecare utilizate pe scară largă [1].

Scrie-l în timp ce construiești, nu după. Memoria este un mediu de stocare instabil.

Tabel comparativ - locuri unde puteți găsi sau găzdui seturi de date AI 📊

Da, e un pic cam părtinitor. Și formularea e puțin neuniformă intenționat. E în regulă.

Instrument / Depozit	Public	Preţ	De ce funcționează în practică
Seturi de date despre fețe îmbrățișate	Cercetători, ingineri	Nivel gratuit	Încărcare rapidă, streaming, scripturi comunitare; documentație excelentă; seturi de date versionate
Căutare în seturi de date Google	Toată lumea	Gratuit	Suprafață largă; excelent pentru descoperire; uneori metadate inconsistente.
Depozitul UCI ML	Studenți, educatori	Gratuit	Clasice atent selecționate; mici, dar ordonate; bune pentru noțiuni de bază și predare
OpenML	Cercetători în reproducere	Gratuit	Sarcini + seturi de date + rulări împreună; trasee de proveniență frumoase
Registrul de date deschise AWS	Ingineri de date	În mare parte gratuit	Găzduire la scară de petabytes; acces cloud-nativ; costuri de ieșire a supravegherii
Seturi de date Kaggle	Practicanți	Gratuit	Partajare ușoară, scripturi, concursuri; semnalele comunității ajută la filtrarea zgomotului
Seturi de date publice Google Cloud	Analiști, echipe	Gratuit + cloud	Găzduit în apropierea sistemului de calcul; integrare BigQuery; atenție la facturare
Portaluri academice, laboratoare	Experți în nișă	Variază	Foarte specializat; uneori insuficient documentat - totuși merită căutat

(Dacă o celulă pare vorbăreață, este intenționat.)

Construiește-ți primul - un kit practic pentru începători 🛠️

Vrei să treci de la „ce este un set de date AI” la „Am creat unul, funcționează”. Încearcă această cale minimalistă:

Scrieți decizia și indicatorul de măsurare - de exemplu, reduceți rutele greșite ale asistenței primite prin prezicerea echipei potrivite. Indicator de măsurare: macro-F1.
Enumerați 5 exemple pozitive și 5 exemple negative - exemplificați bilete reale; nu le inventați.
Redactați un ghid de etichetare - o pagină; reguli explicite de includere/excludere.
Colectați o mostră mică și reală - câteva sute de tichete din diferite categorii; eliminați informațiile personale de care nu aveți nevoie.
Împărțire cu verificări ale scurgerilor - păstrați toate mesajele de la același client într-o singură împărțire; utilizați validarea încrucișată pentru a estima varianța [5].
Adnotare cu QA - doi adnotatori pe un subset; rezolvarea dezacordurilor; actualizarea ghidului.
Antrenați o bază simplă - logistica mai întâi (de exemplu, modele liniare sau transformatoare compacte). Ideea este de a testa datele, nu de a câștiga medalii.
Verificați erorile - unde eșuează și de ce; actualizați setul de date, nu doar modelul.
Document - fișă tehnică mică: sursă, link către ghidul de etichete, divizări, limite cunoscute, licență [1].
Planificați o reîmprospătare - apariția unor categorii noi, a unui argou nou, a unor domenii noi; programați actualizări mici și frecvente [3].

Vei învăța mai multe din această buclă decât dintr-o mie de încercări nereușite. De asemenea, păstrează copii de rezervă. Te rog.

Capcane comune care strecoară în echipe 🪤

Scurgere de date - răspunsul se strecoară în funcții (de exemplu, utilizarea câmpurilor post-rezoluție pentru a prezice rezultatele). Pare a fi o trișare, pentru că așa este.
Diversitate superficială - o zonă geografică sau un dispozitiv se maschează drept global. Testele vor dezvălui răsturnarea de situație.
Abaterea etichetelor - criteriile se schimbă în timp, dar ghidul de etichetare nu. Documentați și versionați ontologia.
Obiective subspecificate - dacă nu poți defini o predicție greșită, nici datele tale nu vor fi.
Licențele dezordonate - extragerea datelor acum și cererea de scuze mai târziu, nu sunt o strategie.
Supra-augmentare - date sintetice care predau artefacte nerealiste, cum ar fi antrenarea unui bucătar cu fructe de plastic.

Întrebări frecvente rapide despre expresia în sine ❓

„Ce este un set de date AI?” este doar o chestiune de definiție? În mare parte, dar este și un semnal că îți pasă de aspectele plictisitoare care fac modelele fiabile.
Am nevoie întotdeauna de etichete? Nu. Configurațiile nesupervizate, autosupervizate și RL omit adesea etichetele explicite, dar curatoria este în continuare importantă.
Pot folosi datele publice pentru orice? Nu. Respectați licențele, termenii platformei și obligațiile de confidențialitate [4].
Mai mare sau mai bun? Ambele, în mod ideal. Dacă trebuie să alegi, alege mai întâi mai bun.

Observații finale - Ce puteți face o captură de ecran 📌

Dacă cineva te întreabă ce este un set de date AI , spune-i: este o colecție documentată și atent selecționată de exemple care predau și testează un model, încapsulată în guvernanță, astfel încât oamenii să poată avea încredere în rezultate. Cele mai bune seturi de date sunt reprezentative, bine etichetate, clare din punct de vedere legal și întreținute continuu. Restul sunt detalii - detalii importante - despre structură, diviziuni și toate acele mici bariere care împiedică modelele să se rătăcească în trafic. Uneori, procesul se simte ca o grădinărit cu foi de calcul; alteori ca o turmă de pixeli. În orice caz, investește în date, iar modelele tale se vor comporta mai puțin ciudat. 🌱🤖

Referințe

[1] Fișe tehnice pentru seturi de date - Gebru și colab., arXiv. Link
[2] Fișe model pentru raportarea modelelor - Mitchell și colab., arXiv. Link
[3] Cadrul NIST pentru gestionarea riscurilor în domeniul inteligenței artificiale (AI RMF 1.0) . Link
[4] Îndrumări și resurse GDPR din Marea Britanie - Biroul Comisarului pentru Informații (ICO). Link
[5] Validare încrucișată: evaluarea performanței estimatorului - Ghidul utilizatorului scikit-learn. Link

Găsește cea mai recentă tehnologie AI în Magazinul oficial de asistenți AI

Despre noi

Înapoi la blog

Țară/regiune