Što je skup podataka umjetne inteligencije?

Što je skup podataka umjetne inteligencije?

Ako gradite, kupujete ili čak samo procjenjujete AI sustave, naići ćete na jedno varljivo jednostavno pitanje: što je AI skup podataka i zašto je toliko važan? Ukratko: to je gorivo, kuharica, a ponekad i kompas za vaš model. 

Članci koje biste možda željeli pročitati nakon ovog:

🔗 Kako umjetna inteligencija predviđa trendove
Istražuje kako umjetna inteligencija analizira obrasce kako bi predvidjela buduće događaje i ponašanja.

🔗 Kako mjeriti performanse umjetne inteligencije
Metrike i metode za procjenu točnosti, učinkovitosti i pouzdanosti modela.

🔗 Kako razgovarati s umjetnom inteligencijom
Smjernice za izradu boljih interakcija za poboljšanje odgovora generiranih umjetnom inteligencijom.

🔗 Što potiče umjetna inteligencija
Pregled kako upute oblikuju rezultate umjetne inteligencije i ukupnu kvalitetu komunikacije.

Što je skup podataka umjetne inteligencije? Kratka definicija 🧩

Što je skup podataka umjetne inteligencije? To je skup primjera iz kojih vaš model uči ili se na njima procjenjuje. Svaki primjer ima:

  • Ulazi - značajke koje model vidi, poput isječaka teksta, slika, zvuka, tabličnih redaka, očitanja senzora, grafova.

  • Ciljevi - oznake ili ishodi koje model treba predvidjeti, poput kategorija, brojeva, raspona teksta, radnji ili ponekad ničega.

  • Metapodaci - kontekst kao što su izvor, metoda prikupljanja, vremenske oznake, licence, informacije o pristanku i napomene o kvaliteti.

Zamislite to kao pažljivo spakiranu kutiju za ručak za vašu manekenku: sastojci, etikete, nutritivne vrijednosti i da, ljepljiva poruka na kojoj piše „nemojte jesti ovaj dio“. 🍱

Za nadzirane zadatke vidjet ćete ulaze uparene s eksplicitnim oznakama. Za nenadzirane zadatke vidjet ćete ulaze bez oznaka. Za učenje s potkrepljenjem, podaci često izgledaju kao epizode ili putanje sa stanjima, radnjama, nagradama. Za multimodalni rad, primjeri mogu kombinirati tekst + sliku + zvuk u jednom zapisu. Zvuči otmjeno; uglavnom je vodoinstalaterski posao.

Korisni uvodnici i prakse: podatkovnih listova za skupove podataka pomaže timovima da objasne što se nalazi unutra i kako bi se to trebalo koristiti [1], a kartice modela nadopunjuju dokumentaciju podataka na strani modela [2].

 

Skup podataka umjetne inteligencije

Što čini dobar skup podataka umjetne inteligencije ✅

Budimo iskreni, mnogi modeli su uspješni jer skup podataka nije bio užasan. „Dobar“ skup podataka je:

  • Reprezentativno za stvarne slučajeve upotrebe, ne samo za laboratorijske uvjete.

  • Točno označeno , s jasnim smjernicama i periodičnim prosuđivanjem. Metrike slaganja (npr. mjere u kappa stilu) pomažu u provjeri dosljednosti.

  • potpuno i uravnoteženo da se izbjegne tihi kvar na dugim repovima. Neravnoteža je normalna; nemar nije.

  • Jasno porijeklo , s dokumentiranim pristankom, licencom i dozvolama. Dosadna papirologija sprječava uzbudljive tužbe.

  • Dobro dokumentirano korištenjem podatkovnih kartica ili podatkovnih listova koji navode namjeravanu upotrebu, ograničenja i poznate načine kvara [1]

  • Uređeno verzijama, zapisima promjena i odobrenjima. Ako ne možete reproducirati skup podataka, ne možete reproducirati ni model. Smjernice iz NIST-ovog Okvira za upravljanje rizicima umjetne inteligencije tretiraju kvalitetu podataka i dokumentaciju kao prvorazredne brige [3].

Vrste skupova podataka umjetne inteligencije, ovisno o tome što radite 🧰

Po zadatku

  • Klasifikacija - npr. neželjena pošta vs. neželjena pošta, kategorije slika.

  • Regresija - predviđanje kontinuirane vrijednosti poput cijene ili temperature.

  • Označavanje nizova - imenovani entiteti, vrste riječi.

  • Generiranje - sažimanje, prijevod, opisivanje slika.

  • Preporuka - korisnik, stavka, interakcije, kontekst.

  • Detekcija anomalija - rijetki događaji u vremenskim serijama ili zapisnicima.

  • Učenje s potkrepljenjem - stanje, akcija, nagrada, nizovi sljedećeg stanja.

  • Dohvaćanje - dokumenti, upiti, procjene relevantnosti.

Po modalitetu

  • Tablično - stupci poput dobi, prihoda, odljeva korisnika. Podcijenjeno, brutalno učinkovito.

  • Tekst - dokumenti, razgovori, kod, objave na forumu, opisi proizvoda.

  • Slike - fotografije, medicinske snimke, satelitske pločice; sa ili bez maski, kutija, ključnih točaka.

  • Audio - valni oblici, transkripti, oznake govornika.

  • Video - okviri, vremenske napomene, oznake radnji.

  • Grafovi - čvorovi, rubovi, atributi.

  • Vremenske serije - senzori, financije, telemetrija.

Nadzorom

  • Označeno (zlato, srebro, automatski označeno), slabo označeno , neoznačeno , sintetičko . Kupljena mješavina za kolače može biti pristojna - ako pročitate uputstvo na kutiji.

Unutar okvira: struktura, podjele i metapodaci 📦

Robustan skup podataka obično uključuje:

  • Shema - tipizirana polja, jedinice, dopuštene vrijednosti, rukovanje null vrijednostima.

  • Podjele - treniranje, validacija, testiranje. Testne podatke držite zapečaćenima - tretirajte ih kao posljednji komadić čokolade.

  • Plan uzorkovanja - kako ste izvukli primjere iz populacije; izbjegavajte prigodne uzorke iz jedne regije ili uređaja.

  • Augmentacije - preokreti, izrezivanja, šum, parafraze, maske. Dobro kada je iskreno; štetno kada izmišlja obrasce koji se nikada ne događaju u prirodi.

  • Verziranje - skup podataka v0.1, v0.2… s popisom promjena koji opisuje razlike.

  • Licence i privola - prava korištenja, redistribucija i tokovi brisanja. Nacionalni regulatori zaštite podataka (npr. britanski ICO) pružaju praktične, zakonite kontrolne popise za obradu [4].

Životni ciklus skupa podataka, korak po korak 🔁

  1. Definirajte odluku - što će model odlučiti i što se događa ako je pogrešna.

  2. Značajke i oznake opsega - mjerljive, uočljive, etično prikupljanje.

  3. Izvorni podaci - instrumenti, zapisnici, ankete, javni korpusi, partneri.

  4. Privola i pravne informacije - obavijesti o privatnosti, isključivanje, minimiziranje podataka. Pogledajte smjernice regulatora za „zašto“ i „kako“ [4].

  5. Prikupljanje i pohranjivanje - sigurna pohrana, pristup temeljen na ulogama, rukovanje PII podacima.

  6. Oznaka - interni komentatori, crowdsourcing, stručnjaci; upravljanje kvalitetom pomoću zlatnih zadataka, revizija i metrika ugovora.

  7. Očisti i normaliziraj - ukloni duplikate, riješi nedostajuće elemente, standardiziraj jedinice, ispravi kodiranje. Dosadan, herojski posao.

  8. Podijelite i validirajte - spriječite curenje; stratificirajte gdje je relevantno; preferirajte vremenski svjesne podjele za vremenske podatke; i promišljeno koristite unakrsnu validaciju za robusne procjene [5].

  9. Dokument - podatkovni list ili podatkovna kartica; namjeravana upotreba, upozorenja, ograničenja [1].

  10. Praćenje i ažuriranje - otkrivanje pomaka, ritam osvježavanja, planovi zalaska sunca. NIST-ov AI RMF uokviruje ovu kontinuiranu petlju upravljanja [3].

Brzi savjet, primjeren stvarnom svijetu: timovi često "pobijede u demo verziji", ali se spotaknu u produkciji jer se njihov skup podataka tiho mijenja - nove linije proizvoda, preimenovano polje ili promijenjena politika. Jednostavan popis promjena + periodična ponovna anotacija sprječava većinu te muke.

Kvaliteta podataka i evaluacija - nije tako dosadno kao što zvuči 🧪

Kvaliteta je višedimenzionalna:

  • Točnost - jesu li oznake ispravne? Koristite metrike slaganja i periodično prosuđivanje.

  • Potpunost - pokrijte područja i predmete koji su vam zaista potrebni.

  • Dosljednost - izbjegavajte kontradiktorne oznake za slične ulazne podatke.

  • Pravovremenost - zastarjeli podaci fosiliziraju pretpostavke.

  • Pravednost i pristranost - obuhvatnost demografskih skupina, jezika, uređaja, okruženja; počnite s deskriptivnim revizijama, a zatim testovima otpornosti na stres. Prakse koje prvo stavljaju dokumentaciju (podatkovne tablice, kartice modela) čine ove provjere vidljivima [1], a okviri upravljanja naglašavaju ih kao kontrole rizika [3].

Za evaluaciju modela koristite odgovarajuće podjele i pratite i prosječne metrike i metrike najgore skupine. Sjajni prosjek može sakriti krater. Osnove unakrsne validacije dobro su obuhvaćene standardnom dokumentacijom alata za strojno učenje [5].

Etika, privatnost i licenciranje - zaštitne ograde 🛡️

Etički podaci nisu vibracija, već proces:

  • Ograničenje privole i svrhe - budite eksplicitni u pogledu upotrebe i pravnih osnova [4].

  • Obrada osobnih podataka - minimiziranje, pseudonimizacija ili anonimizacija prema potrebi; razmotrite tehnologiju za poboljšanje privatnosti kada su rizici visoki.

  • Navođenje autora i licence - poštujte ograničenja dijeljenja pod istim uvjetima i komercijalne upotrebe.

  • Pristranost i šteta - revizija lažnih korelacija („dnevno svjetlo = sigurno“ bit će vrlo zbunjujuće noću).

  • Ispravka - znati kako ukloniti podatke na zahtjev i kako vratiti modele obučene na njima (dokumentirajte to u svom podatkovnom listu) [1].

Koliko je veliko dovoljno veliko? Dimenzioniranje i omjer signal-šum 📏

Pravilo: više primjera obično pomaže ako su relevantni i nisu gotovo duplikati. Ali ponekad je bolje imati manje primjera, čišće i bolje označene, nego imati planine neurednih.

Pazite na:

  • Krivulje učenja - prikažite usporedbu performansi s veličinom uzorka kako biste vidjeli jeste li ograničeni podacima ili modelom.

  • Pokrivenost s dugim repom - rijetke, ali kritične klase često zahtijevaju ciljano prikupljanje, a ne samo veći obim.

  • Označi buku - izmjeri, a zatim smanji; malo je podnošljivo, plimni val nije.

  • Pomak distribucije - podaci o obuci iz jedne regije ili kanala ne moraju se generalizirati na drugu; validirajte na podacima testiranja sličnim ciljevima [5].

Kada ste u nedoumici, provedite male pilot projekte i proširite ih. To je kao začinjavanje - dodajte, kušajte, prilagodite, ponovite.

Gdje pronaći i upravljati skupovima podataka 🗂️

Popularni resursi i alati (trenutno nema potrebe pamtiti URL-ove):

  • Skupovi podataka o zagrljaju lica - programsko učitavanje, obrada, dijeljenje.

  • Google pretraga skupa podataka - meta-pretraga na webu.

  • UCI ML repozitorij - odabrani klasici za osnovne studije i podučavanje.

  • OpenML - zadaci + skupovi podataka + izvršavanja s porijeklom.

  • AWS Open Data / Google Cloud Public Datasets - hostani, veliki korpusi.

Profesionalni savjet: nemojte samo preuzeti. Pročitajte licencu i podatkovni list , a zatim dokumentirajte vlastitu kopiju s brojevima verzija i podrijetlom [1].

Označavanje i komentiranje - gdje se pregovara o istini ✍️

Anotacija je mjesto gdje se vaš teorijski vodič za označavanje suočava sa stvarnošću:

  • Osmišljavanje zadatka - napišite jasne upute s primjerima i protuprimjerima.

  • Obuka za anotatore - početni podaci sa zlatnim odgovorima, pokretanje rundi kalibracije.

  • Kontrola kvalitete - korištenje metrika sporazuma, mehanizama konsenzusa i periodičnih revizija.

  • Alati - odaberite alate koji provode validaciju sheme i redove čekanja za pregled; čak i proračunske tablice mogu raditi s pravilima i provjerama.

  • Petlje povratnih informacija - bilježite bilješke komentatora i modelirajte pogreške kako biste poboljšali vodič.

Ako se osjeća kao da uređuješ rječnik s tri prijatelja koji se ne slažu oko zareza... to je normalno. 🙃

Dokumentiranje podataka - pretvaranje implicitnog znanja u eksplicitno 📒

Jednostavni podatkovni list ili podatkovna kartica trebaju obuhvaćati:

  • Tko ga je sakupljao, kako i zašto.

  • Namijenjene upotrebe i upotrebe izvan područja primjene.

  • Poznati nedostaci, pristranosti i načini kvara.

  • Protokol označavanja, koraci osiguranja kvalitete i statistika sporazuma.

  • Licenca, suglasnost, kontakt za probleme, postupak uklanjanja.

Predlošci i primjeri: Podatkovne tablice za skupove podataka i kartice modela široko su korištene početne točke [1].

Pišite ga dok gradite, a ne nakon toga. Memorija je nestabilan medij za pohranu.

Tablica usporedbe - mjesta za pronalaženje ili hostiranje skupova podataka umjetne inteligencije 📊

Da, ovo je malo svojeglavo. I formulacija je namjerno malo neujednačena. U redu je.

Alat / Spremište Publika Cijena Zašto to funkcionira u praksi
Skupovi podataka o zagrljaju lica Istraživači, inženjeri Besplatna razina Brzo učitavanje, streaming, skripte zajednice; izvrsna dokumentacija; verzionirani skupovi podataka
Google pretraga skupova podataka Svi Besplatno Široka površina; izvrsno za otkrivanje; ponekad ipak nedosljedni metapodaci
UCI ML repozitorij Studenti, nastavnici Besplatno Odabrani klasici; mali, ali uredni; dobri za početne stavke i podučavanje
OpenML Reprodukcijski istraživači Besplatno Zadaci + skupovi podataka + izvođenja zajedno; lijepi tragovi porijekla
Registar otvorenih podataka AWS-a Inženjeri podataka Uglavnom besplatno Hosting na razini petabajta; pristup iz oblaka; troškovi praćenja izlaza
Kaggle skupovi podataka Praktičari Besplatno Jednostavno dijeljenje, skripte, natjecanja; signali zajednice pomažu u filtriranju buke
Javni skupovi podataka Google Clouda Analitičari, timovi Besplatno + oblak Hostirano u blizini računala; BigQuery integracija; oprezno s naplatom
Akademski portali, laboratoriji Stručnjaci za niše Varira Visoko specijalizirano; ponekad nedovoljno dokumentirano - ipak vrijedi potrage

(Ako ćelija izgleda pričljivo, to je namjerno.)

Izrada vašeg prvog - praktični početnički komplet 🛠️

Želite prijeći s „što je skup podataka za umjetnu inteligenciju“ na „napravio sam jedan, radi“. Pokušajte ovaj minimalni put:

  1. Napišite odluku i metriku - npr. smanjite pogrešna usmjeravanja dolazne podrške predviđanjem pravog tima. Metrika: makro-F1.

  2. Navedite 5 pozitivnih i 5 negativnih primjera - uzorkujte stvarne ulaznice; nemojte izmišljati.

  3. Izradite vodič za označavanje - jedna stranica; eksplicitna pravila uključivanja/isključivanja.

  4. Prikupite mali, stvarni uzorak - nekoliko stotina ulaznica u svim kategorijama; uklonite osobne podatke koji vam nisu potrebni.

  5. Podjela s provjerama curenja - sve poruke od istog korisnika držite u jednoj podjeli; koristite unakrsnu validaciju za procjenu varijance [5].

  6. Anotacija s QA - dva komentatora na podskupu; rješavanje neslaganja; ažuriranje vodiča.

  7. trenirajte jednostavnu osnovu - logistiku (npr. linearne modele ili kompaktne transformatore). Poanta je testirati podatke, a ne osvajati medalje.

  8. Pregledajte pogreške - gdje dolazi do greške i zašto; ažurirajte skup podataka, ne samo model.

  9. Dokument - mali podatkovni list: izvor, poveznica na vodič za oznake, podjele, poznata ograničenja, licenca [1].

  10. Osvježavanje plana - stižu nove kategorije, novi sleng, nove domene; zakažite mala, česta ažuriranja [3].

Više ćeš naučiti iz ove petlje nego iz tisuću brzih snimaka. Također, napravi sigurnosne kopije. Molim te.

Uobičajene zamke koje se ušuljaju timovima 🪤

  • Curenje podataka - odgovor se skriva u značajkama (npr. korištenje polja nakon rješavanja za predviđanje ishoda). Osjeća se kao varanje jer i jest.

  • Plitka raznolikost - jedno područje ili uređaj maskiran je kao globalan. Testovi će otkriti obrat u radnji.

  • Pomak oznake - kriteriji se mijenjaju s vremenom, ali vodič za oznake ne. Dokumentirajte i verzirajte svoju ontologiju.

  • Nedovoljno određeni ciljevi - ako ne možete definirati loše predviđanje, neće ga moći ni vaši podaci.

  • Neuredne licence - skidanje podataka sada, ispričavanje kasnije, nije strategija.

  • Prekomjerno povećanje - sintetički podaci koji podučavaju nerealne artefakte, poput obuke kuhara na plastičnom voću.

Brza često postavljana pitanja o samoj frazi ❓

  • Je li "Što je skup podataka umjetne inteligencije?" samo stvar definicije? Uglavnom, ali to je i signal da vam je stalo do dosadnih dijelova koji modele čine pouzdanima.

  • Trebaju li mi uvijek oznake? Ne. Nenadzirane, samostalno nadzirane i RL postavke često preskaču eksplicitne oznake, ali kuriranje je i dalje važno.

  • Mogu li koristiti javne podatke za bilo što? Ne. Poštujte licence, uvjete platforme i obveze o privatnosti [4].

  • Veće ili bolje? Idealno oboje. Ako morate birati, prvo odaberite bolje.

Završne napomene - Što možete snimiti zaslonom 📌

Ako vas netko pita što je skup podataka umjetne inteligencije , recite: to je kurirana, dokumentirana zbirka primjera koji podučavaju i testiraju model, obavijena upravljanjem kako bi ljudi mogli vjerovati rezultatima. Najbolji skupovi podataka su reprezentativni, dobro označeni, pravno čisti i kontinuirano održavani. Ostatak su detalji - važni detalji - o strukturi, podjelama i svim onim malim zaštitnim ogradama koje sprječavaju modele da lutaju u prometu. Ponekad se proces čini kao vrtlarenje s proračunskim tablicama; ponekad kao čuvanje piksela. U svakom slučaju, investirajte u podatke i vaši će se modeli ponašati manje čudno. 🌱🤖

Reference

[1] Podatkovni listovi za skupove podataka - Gebru i sur., arXiv. Veza
[2] Model kartice za izvještavanje o modelu - Mitchell i sur., arXiv. Veza
[3] Okvir za upravljanje rizicima umjetne inteligencije NIST-a (AI RMF 1.0) . Veza
[4] Smjernice i resursi za GDPR u Ujedinjenom Kraljevstvu - Ured povjerenika za informiranje (ICO). Veza
[5] Unakrsna validacija: procjena učinkovitosti procjenitelja - korisnički priručnik scikit-learn. Veza

Pronađite najnoviju umjetnu inteligenciju u službenoj trgovini AI Assistant

O nama

Natrag na blog