Træningsdataene

Træningsdataene er de data, der anvendes til at træne maskinlæringsmodeller. I supervised learning består de af eksempler, hvor hvert datapunkt indeholder et sæt inputfunktioner og et tilknyttet mål (label). Uden tilsyn kan træningsdataene være ulabelede observationer eller syntetisk genererede data. Kilderne varierer og kan omfatte offentlige datasæt, virksomheders logs, sensordata fra enheder, brugerinteraktioner eller data genereret specifikt til træning.

Kvalitet og forberedelse: Effektiv træning kræver rene, relevante og repræsentative data. Processer som rensning, behandling af manglende værdier, fjernelse af eller korrektion af fejlagtige poster, afbalancering af klasser, normalisering og feature engineering er almindelige. Annotering og labeling er ofte central for supervised læring og kræver klare instruktioner og måling af annotatorers pålidelighed.

Data governance og etik: Håndtering af personoplysninger og privatliv kræver overholdelse af regler som GDPR, anonymisering og samtykke. Dataopbevaring og adgang skal begrænses og logges for at forhindre misbrug og lækager.

Datastruktur og versionering: Træningsdata opdeles normalt i trænings-, validerings- og testdatasæt for at vurdere generalisering. Dataene bør versioneres og sporbarheden for kilde og ændringer opretholdes.

Risici og drift: Bias, datadrevne skævheder og data drift kan påvirke modellen negativt og kræver løbende evaluering og, hvis nødvendigt, opdatering af data og modellen.