treningsdata

Treningsdata er datasett som brukes til å trene maskinlærings- eller statistiske modeller. Det kan være tekst, bilder, lyd, eller numeriske tabeller og tidsserier. God treningsdata bør være representativ for den virkelige verden modellen forventes å møte, ha høy kvalitet og være tilstrekkelig stor for å støtte læring. Treningsdata skilles ofte fra validerings- og testdata, som brukes til evaluering og tilpasning av modellen.

Kilder inkluderer offentlige datasett, innsamlede data fra systemer og brukere, samt syntetiske data generert for spesifikke formål. Merking og annotering er vanlig, slik at menneskelige etiketter, bounding boxes eller beskrivelser kan oversettes til læremateriale for modellen.

Preprosessering og rensing er vanlig: håndtering av manglende verdier, støyfjerning, normalisering, koding av kategoriske variabler, og dataaugmentering for å øke mangfoldet. Datakvalitet og representativitet er kritisk, da skjevhet eller dårlig kvalitet kan føre til dårlig generalisering og bias. Data governance bidrar til sporbarhet, lisensiering og ansvarlighet.

Personvern og etikk er sentralt: anonymisering, samtykke og etterlevelse av regelverk som GDPR. Splitting av data i trenings-, validerings- og testsett bør skje forsvarlig for å unngå data leakage. Bruken av treningsdata omfatter modelltrening, evaluering og feilsøking.

Ved behov kan syntetiske data eller dataaugmentering brukes for å adressere mangler i reell data. Treningsdata er derfor en kritisk del av utvikling, evaluering og vedlikehold av pålitelige AI-systemer.