treningsdataene

Treningsdataene er samlingen av data som brukes for å trene maskinlæringsmodeller. De kan være merket eller umerket, avhengig av oppgaven. Treningsdataene deles ofte inn i trenings-, validerings- og testsett for å utvikle, justere og evaluere modeller, og for å vurdere generalisering til ny data. Kvalitet og representativitet i treningsdataene påvirker ytelsen og rettferdigheten.

Kilder og typer: Data hentes fra offentlige datasett, interne kilder og syntetiske data. De kan være tekst, bilder, lyd eller tabellariske data. Merking og annotering gjøres ofte av fagpersoner eller via crowdsourcing.

Forberedelse og preprosessering: Data rengjøres, duplisering fjernes, normalisering, håndtering av manglende verdier og feilkilder. Avanserte teknikker som tokenisering for tekst eller augmentering for bilder brukes. Data deles i trenings-, validerings- og testsett for å få pålitelig evaluering.

Personvern og etikk: Behandling av treningsdata må respektere personvern og regelverk som GDPR. Dette innebærer anonymisering eller pseudonymisering, innhenting av samtykke og klare formål. Det er viktig å vurdere skjevhet og rettferdighet i dataene, og å dokumentere opprinnelse og bruksområder.

Utfordringer og drift: Data kan være skjeve eller ikke-representative, noe som gir skjevheter i modellene. Drift og konseptendringer krever kontinuerlig overvåkning og oppdatering av treningsdataene for å opprettholde ytelsen.

Dokumentasjon: Mange organisasjoner bruker datasheets eller datadokumentasjon som beskriver kilder, kvalitet, etiske vurderinger og oppdateringsrutiner. Dette støtter reproduksjon og ansvarlighet i modellutvikling.