Opetusdataa

Opetusdataa (opetusdata) on tietojoukko, jota käytetään koneoppimisen mallien opettamiseen. Se muodostaa koulutusvaiheen aineiston, jonka avulla malli oppii tehtävänsä suorituskyvyn optimoimisen perusteet. Opetusdata määrittää suurelta osin mallin kyvyn yleistää uuteen dataan, ja sen laatu sekä kattavuus vaikuttavat merkittävästi lopulliseen suorituskykyyn.

Opetusdata voi sisältää sekä merkittyä että merkitsemätöntä dataa. Valvotussa oppimisessa käytetään merkkinsä sisältävää dataa, jossa annetut vastaukset (esimerkiksi luokat tai arvot) ovat tunnettuja. Valvomaton oppiminen hyödyntää ilman ohjausta olevaa dataa rakenteiden, klusterien tai piirteiden löytämiseksi. Monissa projekteissa yhdistetään sekä koulutus-, että validointi- ja testidataa, jotka jaetaan usein kolmen osan periaatteen mukaisesti: koulutusdata, validoimisdata ja testidata.

Opetusdata voi olla erilaisia datatyyppejä, kuten tekstiä, kuvia, ääniä tai strukturoitua taulukkodataa. Datan valmistelu tarkoittaa puhdistusta, deduplikaatiota, normalisointia sekä tarvittaessa etiketoimista. Lisäksi data on usein jaettava tai lisensoitava siten, että sen käyttö on sallittua koulutusprosessissa. Henkilötietoja käsitettäessä noudatetaan tietosuoja- ja tekijänoikeuslakeja (esimerkiksi GDPR), ja anonymisointi sekä minimointiperiaate ovat keskeisiä.

Koulutusdataan liittyy haasteita, kuten datan laatu, vinoumat, luokkien epätasainen edustus ja ajantasaisuus. Oikea datan hallinta, dokumentointi ja eettinen huomiointi ovat olennaisia, jotta malli on turvallinen, luotettava ja oikeudenmukainen.