Čo je to súbor údajov umelej inteligencie?

Ak staviate, kupujete alebo len vyhodnocujete systémy umelej inteligencie, narazíte na jednu zdanlivo jednoduchú otázku: čo je to súbor údajov o umelej inteligencii a prečo je taký dôležitý? Stručne povedané: je to palivo, kuchárska kniha a niekedy aj kompas pre váš model.

Články, ktoré by ste si mohli prečítať po tomto:

🔗 Ako umelá inteligencia predpovedá trendy
Skúma, ako umelá inteligencia analyzuje vzorce na predpovedanie budúcich udalostí a správania.

🔗 Ako merať výkonnosť umelej inteligencie
Metriky a metódy na hodnotenie presnosti, efektívnosti a spoľahlivosti modelu.

🔗 Ako hovoriť s umelou inteligenciou
Pokyny k tvorbe lepších interakcií na zlepšenie reakcií generovaných umelou inteligenciou.

🔗 Čo podnecuje umelá inteligencia
Prehľad toho, ako výzvy formujú výstupy umelej inteligencie a celkovú kvalitu komunikácie.

Čo je to súbor údajov umelej inteligencie? Stručná definícia 🧩

Čo je to súbor údajov o umelej inteligencii? Je to súbor príkladov, z ktorých sa váš model učí alebo na ktorých sa vyhodnocuje. Každý príklad má:

Vstupy – funkcie, ktoré model vidí, ako napríklad úryvky textu, obrázky, zvuk, tabuľkové riadky, údaje zo senzorov, grafy.
Ciele – označenia alebo výsledky, ktoré by mal model predpovedať, ako napríklad kategórie, čísla, rozsahy textu, akcie alebo niekedy vôbec nič.
Metadáta – kontext, ako napríklad zdroj, metóda zhromažďovania, časové pečiatky, licencie, informácie o súhlase a poznámky o kvalite.

Predstavte si to ako starostlivo zabalenú obedárovú krabičku pre vašu modelku: ingrediencie, etikety, nutričné hodnoty a áno, aj lepiaci lístok s nápisom „túto časť nejedzte“. 🍱

Pri úlohách s dohľadom uvidíte vstupy spárované s explicitnými označeniami. Pri úlohách bez dohľadu uvidíte vstupy bez označení. Pri posilňovacom učení dáta často vyzerajú ako epizódy alebo trajektórie so stavmi, akciami a odmenami. Pri multimodálnej práci môžu príklady kombinovať text + obrázok + zvuk v jednom zázname. Znie to fantasticky; je to väčšinou inštalatérske práce.

Užitočné úvody a postupy: dátových listov pre dátové množiny pomáha tímom vysvetliť, čo je vo vnútri a ako by sa to malo používať [1], a karty modelov dopĺňajú dokumentáciu údajov na strane modelu [2].

Čo robí dobrú AI dátovú sadu ✅

Buďme úprimní, veľa modelov je úspešných, pretože súbor údajov nebol hrozný. „Dobrý“ súbor údajov je:

Reprezentatívne pre reálne prípady použitia, nielen pre laboratórne podmienky.
Presne označené , s jasnými pokynmi a pravidelným posudzovaním. Metriky zhody (napr. miery typu kappa) pomáhajú kontrolovať konzistentnosť.
kompletné a vyvážené , aby sa predišlo tichému zlyhaniu pri dlhých chvostoch. Nerovnováha je normálna; nedbanlivosť nie.
Jasný pôvod , so súhlasom, licenciou a povoleniami zdokumentovanými. Nudná papierovačka zabraňuje vzrušujúcim súdnym sporom.
Dobre zdokumentované s použitím dátových kariet alebo technických listov, ktoré uvádzajú zamýšľané použitie, limity a známe poruchové režimy [1]
Riadené verziami, záznamami zmien a schvaľovaniami. Ak nemôžete reprodukovať súbor údajov, nemôžete reprodukovať ani model. Usmernenia z rámca pre riadenie rizík v oblasti umelej inteligencie NIST považujú kvalitu údajov a dokumentáciu za prvoradé záujmy [3].

Typy súborov údajov umelej inteligencie podľa toho, čo robíte 🧰

Podľa úlohy

Klasifikácia – napr. spam vs. nie spam, kategórie obrázkov.
Regresia - predpovedanie spojitej hodnoty, ako je cena alebo teplota.
Označovanie sekvencií - pomenované entity, slovné druhy.
Generovanie - sumarizácia, preklad, popisovanie obrázkov.
Odporúčanie – používateľ, položka, interakcie, kontext.
Detekcia anomálií – zriedkavé udalosti v časových radoch alebo protokoloch.
Posilňovacie učenie – stav, akcia, odmena, sekvencie ďalšieho stavu.
Vyhľadávanie - dokumenty, dotazy, posúdenia relevantnosti.

Podľa spôsobu

Tabuľkové - stĺpce ako vek, príjem, odchod zákazníkov. Podceňované, brutálne efektívne.
Text - dokumenty, chaty, kód, príspevky na fóre, popisy produktov.
Obrázky – fotografie, lekárske skeny, satelitné dlaždice; s maskami alebo bez nich, rámčeky, kľúčové body.
Zvuk - priebehy, prepisy, značky rečníkov.
Video - snímky, časové anotácie, označenia akcií.
Grafy - uzly, hrany, atribúty.
Časové rady - senzory, financie, telemetria.

Pod dohľadom

Označené (zlaté, strieborné, automaticky označené), slabo označené , neoznačené , syntetické . Kúpená zmes na koláč môže byť slušná – ak si prečítate zloženie na krabici.

Vnútri krabice: štruktúra, rozdelenia a metadáta 📦

Robustný súbor údajov zvyčajne obsahuje:

Schéma - typované polia, jednotky, povolené hodnoty, spracovanie null.
Rozdelenia - trénovanie, validácia, testovanie. Uchovávajte testovacie dáta zapečatené - zaobchádzajte s nimi ako s posledným kúskom čokolády.
Plán výberu vzoriek – ako ste čerpali príklady z populácie; vyhnite sa náhodným vzorkám z jedného regiónu alebo zariadenia.
Augmentácie - prevrátenia, orezania, šum, parafrázy, masky. Dobré, keď sú úprimné; škodlivé, keď vymýšľajú vzorce, ktoré sa v reálnom živote nikdy nevyskytnú.
Verzionovanie - dataset v0.1, v0.2… so zoznamami zmien popisujúcimi rozdiely.
Licencie a súhlas – práva na používanie, redistribúcia a postupy mazania. Národné regulačné orgány pre ochranu údajov (napr. britský ICO) poskytujú praktické kontrolné zoznamy pre zákonné spracovanie [4].

Životný cyklus súboru údajov, krok za krokom 🔁

Definujte rozhodnutie – o čom model rozhodne a čo sa stane, ak bude nesprávne.
Charakteristiky a označenia rozsahu – merateľné, pozorovateľné, etické na zhromažďovanie.
Zdrojové údaje – nástroje, protokoly, prieskumy, verejné korpusy, partneri.
Súhlas a právne informácie – oznámenia o ochrane osobných údajov, odhlásenia, minimalizácia údajov. Pre „prečo“ a „ako“ si pozrite usmernenia regulačného orgánu [4].
Zhromažďovanie a ukladanie – bezpečné úložisko, prístup na základe rolí, spracovanie osobných údajov.
Štítok – interní anotátori, crowdsourcing, experti; riadenie kvality pomocou zlatých úloh, auditov a metrík zmlúv.
Čistenie a normalizácia - odstránenie duplikátov, riešenie chýbajúcich prvkov, štandardizácia jednotiek, oprava kódovania. Nudná, hrdinská práca.
Rozdelenie a validácia – zabráňte úniku; stratifikujte tam, kde je to relevantné; uprednostňujte časovo uvedomelé rozdelenia pre časové údaje; a premyslene používajte krížovú validáciu pre robustné odhady [5].
Dokument - dátový list alebo dátová karta; zamýšľané použitie, výhrady, obmedzenia [1].
Monitorovanie a aktualizácia – detekcia posunu, kadencia obnovovania, plány ukončenia platnosti. RMF umelej inteligencie NISTu rámuje tento prebiehajúci cyklus riadenia [3].

Rýchly tip z praxe: tímy často „vyhrajú demo“, ale v produkcii zaváhajú, pretože ich dátová sada sa nenápadne mení – nové produktové rady, premenované pole alebo zmenená politika. Jednoduchý zoznam zmien + pravidelná opätovná anotácia väčšine týchto problémov zabráni.

Kvalita a hodnotenie údajov - nie je to také nudné, ako to znie 🧪

Kvalita je viacrozmerná:

Presnosť – sú označenia správne? Používajte metriky zhody a pravidelné posudzovanie.
Úplnosť – pokryjte oblasti a kurzy, ktoré skutočne potrebujete.
Konzistentnosť – vyhnite sa protichodným označeniam pre podobné vstupy.
Aktuálnosť – zastarané údaje skamenejú predpoklady.
Spravodlivosť a zaujatosť – pokrytie demografických údajov, jazykov, zariadení, prostredí; začnite s popisnými auditmi a potom záťažovými testami. Postupy zamerané na dokumentáciu (datové listy, modelové karty) zviditeľňujú tieto kontroly [1] a rámce riadenia ich zdôrazňujú ako kontroly rizika [3].

Na vyhodnotenie modelu použite správne rozdelenia a sledujte priemerné metriky aj metriky najhoršej skupiny. Jasný priemer môže skryť kráter. Základy krížovej validácie sú dobre popísané v štandardnej dokumentácii k nástrojom strojového učenia [5].

Etika, súkromie a licencovanie – zábrany 🛡️

Etické údaje nie sú vibrácia, ale proces:

Súhlas a obmedzenie účelu – jasne uveďte spôsoby použitia a právne základy [4].
Spracovanie osobných údajov – minimalizujte, pseudonymizujte alebo anonymizujte podľa potreby; v prípade vysokých rizík zvážte použitie technológií na zvýšenie ochrany osobných údajov.
Uvedenie autora a licencie – rešpektujte obmedzenia zdieľania za rovnakých podmienok a komerčného použitia.
Skreslenie a poškodenie – audit falošných korelácií („denné svetlo = bezpečné“ bude v noci veľmi zmätočné).
Náprava – vedieť, ako odstrániť údaje na požiadanie a ako vrátiť späť modely trénované na nich (zdokumentovať to vo svojom technickom liste) [1].

Aká veľká je dostatočne veľká? Veľkosť a pomer signálu k šumu 📏

Základné pravidlo: viac príkladov zvyčajne pomôže , ak sú relevantné a nie sú takmer duplikáty. Niekedy je však lepšie mať menej vzoriek, ktoré sú čistejšie a lepšie označené, ako mať hory chaotických vzoriek.

Dávajte si pozor na:

Krivky učenia – znázornite výkon oproti veľkosti vzorky, aby ste zistili, či ste viazaní na dáta alebo na model.
Pokrytie dlhých chvostov – zriedkavé, ale kritické triedy často potrebujú cielený zber, nielen väčší objem.
Označte hluk – zmerajte a potom znížte; trochu je tolerovateľné, prílivová vlna nie.
Posun v distribúcii – tréningové dáta z jednej oblasti alebo kanála sa nemusia zovšeobecniť na inú; overte ich na testovacích dátach podobných cieľom [5].

V prípade pochybností spustite malé pilotné projekty a rozširujte ich. Je to ako dochucovanie – pridajte, ochutnajte, upravte, zopakujte.

Kde nájsť a spravovať súbory údajov 🗂️

Populárne zdroje a nástroje (teraz sa nemusíte učiť URL adresy naspamäť):

Dátové súbory objímajúcich tvárí - programové načítavanie, spracovanie, zdieľanie.
Vyhľadávanie v dátových súboroch Google – metavyhľadávanie na webe.
Repozitár UCI ML – vybrané klasické materiály pre základné informácie a výučbu.
OpenML - úlohy + datasety + behy s pôvodom.
AWS Open Data / Google Cloud Public Datasets – hostované rozsiahle korpusy.

Tip pre profesionálov: Nestačí len stiahnuť. Prečítajte si licenciu a technický list a potom si zdokumentujte vlastnú kópiu s číslami verzií a pôvodom [1].

Označovanie a anotácia – kde sa vyjednáva o pravde ✍️

Anotácia je miesto, kde sa váš teoretický sprievodca označovaním stretáva s realitou:

Návrh úlohy – napíšte jasné pokyny s príkladmi a protipríkladmi.
Školenie anotátorov – základné odpovede, spúšťanie kalibračných kôl.
Kontrola kvality – používanie metrík dohôd, mechanizmov konsenzu a pravidelných auditov.
Nástroje – vyberte si nástroje, ktoré vynucujú overovanie schémy a kontrolné fronty; dokonca aj tabuľkové procesory môžu pracovať s pravidlami a kontrolami.
Spätná väzba – zaznamenávajte poznámky anotátora a modelujte chyby na spresnenie sprievodcu.

Ak máte pocit, akoby ste upravovali slovník s tromi priateľmi, ktorí sa nezhodujú na čiarkach… je to normálne. 🙃

Dokumentácia údajov - explicitné zobrazovanie implicitných vedomostí 📒

Jednoduchý dátový list alebo dátová karta by mali obsahovať:

Kto to zbieral, ako a prečo.
Zamýšľané použitia a použitia mimo rozsahu pôsobnosti.
Známe medzery, odchýlky a spôsoby zlyhania.
Protokol označovania, kroky kontroly kvality a štatistiky zhôd.
Licencia, súhlas, kontakt v prípade problémov, proces odstránenia.

Šablóny a príklady: Dátové listy pre súbory údajov a modelové karty sú široko používanými východiskovými bodmi [1].

Píšte to počas vytvárania, nie po ňom. Pamäť je nestabilné pamäťové médium.

Porovnávacia tabuľka – miesta, kde nájsť alebo hostiť súbory údajov o umelej inteligencii 📊

Áno, toto je trochu subjektívne. A znenie je zámerne trochu nevyvážené. To je v poriadku.

Nástroj / Úložisko	Publikum	Cena	Prečo to funguje v praxi
Súbory údajov o objímajúcich tvárach	Výskumníci, inžinieri	Bezplatná úroveň	Rýchle načítavanie, streamovanie, komunitné skripty; vynikajúca dokumentácia; verzované súbory údajov
Vyhľadávanie v množinách údajov Google	Každý	Zadarmo	Široká plocha; skvelé na objavovanie; niekedy však nekonzistentné metadáta
Úložisko UCI ML	Študenti, pedagógovia	Zadarmo	Vybrané klasiky; malé, ale úhľadné; vhodné pre základné informácie a výučbu
OpenML	Reprodukční výskumníci	Zadarmo	Úlohy + súbory údajov + behy spolu; pekné stopy pôvodu
Register otvorených dát AWS	Dátoví inžinieri	Väčšinou zadarmo	Hosting v petabajtovom meradle; cloudový prístup; náklady na sledovanie odchodu
Dátové súbory Kaggle	Praktizujúci	Zadarmo	Jednoduché zdieľanie, skripty, súťaže; signály komunity pomáhajú filtrovať šum
Verejné súbory údajov služby Google Cloud	Analytici, tímy	Zadarmo + cloud	Hostované v blízkosti výpočtovej techniky; integrácia BigQuery; opatrnosť pri fakturácii
Akademické portály, laboratóriá	Odborníci na špecifické oblasti	Líši sa	Vysoko špecializované; niekedy nedostatočne zdokumentované – stále sa oplatí ich hľadať

(Ak bunka vyzerá „ukecane“, je to zámerné.)

Stavba vášho prvého - praktická štartovacia sada 🛠️

Chcete prejsť od „čo je súbor údajov o umelej inteligencii“ k „vytvoril som jeden, funguje“. Skúste túto minimálnu cestu:

Napíšte rozhodnutie a metriku – napr. znížte počet nesprávnych smerov prichádzajúcej podpory predpovedaním správneho tímu. Metrika: makro-F1.
Uveďte 5 pozitívnych a 5 negatívnych príkladov – ukážte skutočné lístky; nevymýšľajte si ich.
Vypracujte návod na označovanie – jedna strana; explicitné pravidlá zahrnutia/vylúčenia.
Zozbierajte malú, skutočnú vzorku – niekoľko stoviek lístkov v rôznych kategóriách; odstráňte nepotrebné osobné údaje.
Rozdelenie s kontrolami úniku – všetky správy od toho istého zákazníka sa uchovávajú v jednom rozdelení; na odhad rozptylu sa používa krížová validácia [5].
Anotácia s QA - dvaja anotátori na podmnožine; riešenie nezhôd; aktualizácia sprievodcu.
natrénujte jednoduchú základnú líniu – logistiku (napr. lineárne modely alebo kompaktné transformátory). Cieľom je otestovať dáta, nie získať medaily.
Skontrolujte chyby – kde zlyháva a prečo; aktualizujte súbor údajov, nielen model.
Dokument - malý technický list: zdroj, odkaz na sprievodcu označeniami, rozdelenia, známe limity, licencia [1].
Obnova plánu – pribúdajú nové kategórie, nový slang, nové domény; naplánujte si malé, časté aktualizácie [3].

Z tejto slučky sa dozviete viac ako z tisícky opakovaní. A tiež si urobte zálohy. Prosím.

Časté nástrahy, ktoré sa vkrádajú do tímov 🪤

Únik údajov – odpoveď sa skrýva vo funkciách (napr. použitie polí po vyriešení problému na predpovedanie výsledkov). Vyzerá to ako podvádzanie, pretože to tak aj je.
Plytká rozmanitosť – jedna geografická oblasť alebo zariadenie sa maskuje ako globálne. Testy odhalia zvrat v deji.
Posun označení – kritériá sa časom menia, ale sprievodca označeniami nie. Zdokumentujte a verzujte svoju ontológiu.
Nedostatočne špecifikované ciele – ak nedokážete definovať zlú predpoveď, nedokážu ju definovať ani vaše dáta.
Chaotické licencie – teraz zbierať, neskôr sa ospravedlňovať, nie je stratégia.
Nadmerné rozširovanie – syntetické dáta, ktoré učia nerealistické artefakty, ako napríklad tréning kuchára na plastovom ovocí.

Stručné najčastejšie otázky o samotnej fráze ❓

Je „Čo je to súbor údajov o umelej inteligencii?“ len definícia? Väčšinou je to však aj signál, že vám záleží na nudných detailoch, vďaka ktorým sú modely spoľahlivé.
Potrebujem vždy označenia? Nie. Nedohliadané, samodohliadané a RL nastavenia často vynechávajú explicitné označenia, ale kurátorstvo je stále dôležité.
Môžem verejné údaje použiť na čokoľvek? Nie. Rešpektujte licencie, podmienky platformy a záväzky týkajúce sa ochrany osobných údajov [4].
Väčší alebo lepší? Ideálne oboje. Ak si musíte vybrať, vyberte si najprv lepší.

Záverečné poznámky - Čo môžete urobiť snímkou obrazovky 📌

Ak sa vás niekto opýta, čo je to súbor údajov o umelej inteligencii , povedzte: je to spravovaný, zdokumentovaný súbor príkladov, ktoré učia a testujú model, zabalený do systému riadenia, aby ľudia mohli dôverovať výsledkom. Najlepšie súbory údajov sú reprezentatívne, dobre označené, právne čisté a priebežne udržiavané. Zvyšok sú detaily – dôležité detaily – o štruktúre, rozdeleniach a všetkých tých malých zábradliach, ktoré bránia modelom zatúlať sa do premávky. Niekedy sa tento proces javí ako záhradkárčenie s tabuľkami; niekedy ako naháňanie pixelov. V každom prípade investujte do údajov a vaše modely sa budú správať menej čudne. 🌱🤖

Referencie

[1] Dátové listy pre súbory údajov - Gebru a kol., arXiv. Odkaz
[2] Modelové karty pre modelové reportovanie - Mitchell a kol., arXiv. Odkaz
[3] Rámec riadenia rizík v oblasti umelej inteligencie NIST (AI RMF 1.0) . Odkaz
[4] Usmernenia a zdroje GDPR Spojeného kráľovstva - Úrad komisára pre informácie (ICO). Odkaz
[5] Krížová validácia: hodnotenie výkonnosti odhadu - používateľská príručka scikit-learn. Odkaz

Nájdite najnovšiu umelú inteligenciu v oficiálnom obchode s asistentmi umelej inteligencie

O nás

Späť na blog

Krajina/región