Koolitusandmete

Koolitusandmed on masinõppe ja tehisintellekti mudelite treenimiseks kasutatav andmekogum. Need koosnevad näidetest ja nende omadustest, mis võimaldavad mudelil õppida mustreid ja seoseid. Koolitusandmed eristuvad test- ja valideerimisandmetest, mida kasutatakse mudeli hindamiseks ja parameetrite valimiseks.

Tüübid: märgistatud koolitusandmed sisaldavad tähiseid või klasifikatsioone, mis juhendavad õpet ja aitavad mudelil luua seoseid. Märgistamata andmed võivad puududa või neid kasutatakse poolmärgistatud ja seega osa pool- või mittejuhendatud õppe süsteemides. Sünteetiline andmestik luuakse kunstlikult, et suurendada esinduslikkust või katvust ning kombineeritakse sageli reaalse andmestikuga.

Allikad: koolitusandmed võivad pärineda avatud andmekogudest, ettevõtete sisemistest andmetest, sensorandmetest, tekstist, piltidest või helist. Litsentsid ja privaatsus: andmete kasutusõigused ning andmete jagamise tingimused määravad, kuidas andmeid võivad kasutada erinevad asutused ja arendajad. Privaatsusnõuete järgimine (nt GDPR) ning andmete anonüümitseerimine on olulised riskide vähendamiseks.

Kvaliteet ja ettevalmistus: enne treenimist tuleb andmed puhastada, duplikaadid kõrvaldada, puuduvad või valed märgendid korrigeerida ning andmed normaliseerida ja tasakaalustada. Hästi ettevalmistatud koolitusandmed parandavad mudeli üldistatavust ja vähendavad üleõppimist.

Kasutusvaldkondade näited ja riskid: erinevates kontekstides kasutatakse ImageNeti, CIFAR-10, COCO jt suuremaid või spetsialiseeritud andmestikke. Samas tuleb arvestada andmete lähteviiside eelarvamuste, andmelekete ja mudeli väärkasutuse riskidega, ning rakendada asjakohaseid kaitsemeetmeid. Sünteetiliste andmete kasutamine võib vähendada riske ja parandada esinduslikkust, kui seda korralikult rakendada.