Šta je skup podataka umjetne inteligencije?

Šta je skup podataka umjetne inteligencije?

Ako gradite, kupujete ili čak samo procjenjujete AI sisteme, naići ćete na jedno varljivo jednostavno pitanje: šta je AI skup podataka i zašto je toliko važan? Ukratko: to je gorivo, kuharica, a ponekad i kompas za vaš model. 

Članci koje biste možda željeli pročitati nakon ovog:

🔗 Kako vještačka inteligencija predviđa trendove
Istražuje kako umjetna inteligencija analizira obrasce kako bi predvidjela buduće događaje i ponašanja.

🔗 Kako mjeriti performanse umjetne inteligencije
Metrike i metode za procjenu tačnosti, efikasnosti i pouzdanosti modela.

🔗 Kako razgovarati sa vještačkom inteligencijom
Smjernice za kreiranje boljih interakcija radi poboljšanja odgovora generiranih umjetnom inteligencijom.

🔗 Šta podstiče vještačka inteligencija
Pregled kako upute oblikuju AI rezultate i ukupni kvalitet komunikacije.

Šta je skup podataka umjetne inteligencije? Kratka definicija 🧩

Šta je skup podataka umjetne inteligencije? To je skup primjera iz kojih vaš model uči ili se na njima evaluira. Svaki primjer ima:

  • Ulazi - karakteristike koje model vidi, poput isječaka teksta, slika, zvuka, tabelarnih redova, očitanja senzora, grafikona.

  • Ciljevi - oznake ili ishodi koje model treba predvidjeti, poput kategorija, brojeva, raspona teksta, radnji ili ponekad ničega.

  • Metapodaci - kontekst kao što su izvor, metoda prikupljanja, vremenske oznake, licence, informacije o saglasnosti i napomene o kvaliteti.

Zamislite to kao pažljivo spakovanu kutiju za ručak za vašu manekenku: sastojci, etikete, nutritivne vrijednosti i da, ljepljiva poruka na kojoj piše „nemojte jesti ovaj dio“. 🍱

Za nadzirane zadatke, vidjet ćete ulaze uparene s eksplicitnim oznakama. Za nenadzirane zadatke, vidjet ćete ulaze bez oznaka. Za učenje s potkrepljenjem, podaci često izgledaju kao epizode ili trajektorije sa stanjima, radnjama, nagradama. Za multimodalni rad, primjeri mogu kombinirati tekst + sliku + zvuk u jednom zapisu. Zvuči otmjeno; uglavnom je vodoinstalaterski posao.

Korisni uvodnici i prakse: o listovima podataka za skupove podataka pomaže timovima da objasne šta se nalazi unutra i kako bi se to trebalo koristiti [1], a kartice modela dopunjuju dokumentaciju podataka na strani modela [2].

 

Skup podataka umjetne inteligencije

Šta čini dobar skup podataka o umjetnoj inteligenciji ✅

Budimo iskreni, mnogi modeli su uspješni jer skup podataka nije bio užasan. "Dobar" skup podataka je:

  • Reprezentativan primjer stvarne upotrebe, ne samo laboratorijskih uvjeta.

  • Precizno označeno , s jasnim smjernicama i periodičnim odlučivanjem. Metrike slaganja (npr. mjere u kappa stilu) pomažu u provjeri dosljednosti.

  • kompletan i uravnotežen da se izbjegne tihi kvar na dugim repovima. Neravnoteža je normalna; nemar nije.

  • Jasno porijeklo , sa dokumentovanom saglasnosti, licencom i dozvolama. Dosadna papirologija sprečava uzbudljive tužbe.

  • Dobro dokumentirano korištenjem podatkovnih kartica ili podatkovnih listova koji navode namjeravanu upotrebu, ograničenja i poznate načine kvara [1]

  • Upravlja se verzijama, zapisima promjena i odobrenjima. Ako ne možete reproducirati skup podataka, ne možete reproducirati ni model. Smjernice iz NIST-ovog Okvira za upravljanje rizicima umjetne inteligencije tretiraju kvalitet podataka i dokumentaciju kao prioritetne brige [3].

Vrste skupova podataka umjetne inteligencije, prema tome šta radite 🧰

Po zadatku

  • Klasifikacija - npr. spam naspram onoga što nije spam, kategorije slika.

  • Regresija - predviđa kontinuiranu vrijednost poput cijene ili temperature.

  • Označavanje sekvenci - imenovani entiteti, vrste riječi.

  • Generisanje - sažimanje, prevođenje, opisivanje slika.

  • Preporuka - korisnik, stavka, interakcije, kontekst.

  • Detekcija anomalija - rijetki događaji u vremenskim serijama ili zapisnicima.

  • Učenje s potkrepljenjem - stanje, akcija, nagrada, sekvence sljedećeg stanja.

  • Pretraga - dokumenti, upiti, procjene relevantnosti.

Po modalitetu

  • Tabelarno - kolone poput starosti, prihoda, odliva korisnika. Potcijenjeno, brutalno efikasno.

  • Tekst - dokumenti, chatovi, kod, objave na forumu, opisi proizvoda.

  • Slike - fotografije, medicinski snimci, satelitske pločice; sa ili bez maski, kutija, ključnih tačaka.

  • Audio - talasni oblici, transkripti, oznake govornika.

  • Video - kadrovi, vremenske anotacije, oznake akcija.

  • Grafovi - čvorovi, ivice, atributi.

  • Vremenske serije - senzori, finansije, telemetrija.

Nadzorom

  • Označeno (zlato, srebro, automatski označeno), slabo označeno , neoznačeno , sintetičko . Kupovna mješavina za kolače može biti pristojna - ako pročitate uputstvo na kutiji.

Unutar okvira: struktura, podjele i metapodaci 📦

Robustan skup podataka obično uključuje:

  • Shema - tipizirana polja, jedinice, dozvoljene vrijednosti, rukovanje null vrijednostima.

  • Podjela - obuka, validacija, testiranje. Testne podatke držite zapečaćenim - tretirajte ih kao posljednji komad čokolade.

  • Plan uzorkovanja - kako ste izvukli primjere iz populacije; izbjegavajte prigodne uzorke iz jedne regije ili uređaja.

  • Augmentacije - preokreti, izrezivanja, šum, parafraze, maske. Dobro kada je iskreno; štetno kada izmišlja obrasce koji se nikada ne dešavaju u prirodi.

  • Verziranje - skup podataka v0.1, v0.2… sa zapisima promjena koji opisuju delte.

  • Licence i saglasnost - prava korištenja, redistribucija i tokovi brisanja. Nacionalni regulatori zaštite podataka (npr. UK ICO) pružaju praktične, zakonite kontrolne liste za obradu [4].

Životni ciklus skupa podataka, korak po korak 🔁

  1. Definišite odluku - šta će model odlučiti i šta se dešava ako je pogrešna.

  2. Karakteristike i oznake opsega - mjerljive, uočljive, etično prikupljanje.

  3. Izvorni podaci - instrumenti, logovi, ankete, javni korpusi, partneri.

  4. Saglasnost i pravne informacije - obavještenja o privatnosti, isključivanje, minimiziranje podataka. Pogledajte smjernice regulatora za „zašto“ i „kako“ [4].

  5. Prikupljanje i pohranjivanje - sigurno pohranjivanje, pristup zasnovan na ulogama, rukovanje PII podacima.

  6. Oznaka - interni komentatori, crowdsourcing, stručnjaci; upravljanje kvalitetom pomoću zlatnih zadataka, revizija i metrika ugovora.

  7. Očisti i normalizuj - deduplikuj, obradi nedostajuće elemente, standardiziraj jedinice, ispravi kodiranje. Dosadan, herojski posao.

  8. Podijelite i validirajte - spriječite curenje; stratificirajte gdje je relevantno; preferirajte vremenski svjesne podjele za vremenske podatke; i pažljivo koristite unakrsnu validaciju za robusne procjene [5].

  9. Dokument - podatkovni list ili kartica s podacima; namjeravana upotreba, upozorenja, ograničenja [1].

  10. Praćenje i ažuriranje - detekcija pomaka, ritam osvježavanja, planovi zalaska sunca. NIST-ov AI RMF uokviruje ovu kontinuiranu petlju upravljanja [3].

Brz savjet, primjeren iz stvarnog svijeta: timovi često "pobijede u demo verziji", ali se spotaknu u produkciji jer se njihov skup podataka tiho mijenja - nove linije proizvoda, preimenovano polje ili promijenjena politika. Jednostavan dnevnik promjena + periodična ponovna anotacija sprječava većinu te muke.

Kvalitet podataka i evaluacija - nije tako dosadno kao što zvuči 🧪

Kvalitet je višedimenzionalan:

  • Tačnost - da li su oznake ispravne? Koristite metrike slaganja i periodično prosuđivanje.

  • Potpunost - pokrijte oblasti i predmete koji su vam zaista potrebni.

  • Konzistentnost - izbjegavajte kontradiktorne oznake za slične ulazne podatke.

  • Pravovremenost - zastarjeli podaci fosiliziraju pretpostavke.

  • Pravednost i pristranost - obuhvatnost demografskih podataka, jezika, uređaja, okruženja; počnite s deskriptivnim revizijama, a zatim testovima otpornosti na stres. Prakse koje prvo stavljaju dokumentaciju (tabele podataka, kartice modela) čine ove provjere vidljivima [1], a okviri upravljanja ih naglašavaju kao kontrole rizika [3].

Za evaluaciju modela, koristite odgovarajuće podjele i pratite i prosječne metrike i metrike najgore grupe. Sjajni prosjek može sakriti krater. Osnove unakrsne validacije su dobro obuhvaćene standardnom dokumentacijom o alatima za strojno učenje [5].

Etika, privatnost i licenciranje - zaštitne ograde 🛡️

Etički podaci nisu vibracija, već proces:

  • Ograničenje saglasnosti i svrhe - budite eksplicitni u vezi s korištenjem i pravnim osnovama [4].

  • Obrada ličnih podataka - minimizirajte, pseudonimizirajte ili anonimizirajte prema potrebi; razmotrite tehnologiju za poboljšanje privatnosti kada su rizici visoki.

  • Pripisivanje i licence - poštujte ograničenja dijeljenja pod istim uvjetima i komercijalne upotrebe.

  • Pristrasnost i šteta - revizija lažnih korelacija („dnevno svjetlo = sigurno“ će biti vrlo zbunjujuće noću).

  • Ispravka - znati kako ukloniti podatke na zahtjev i kako vratiti modele obučene na njima (dokumentovati ovo u svom listu podataka) [1].

Koliko je veliko dovoljno veliko? Dimenzioniranje i odnos signal-šum 📏

Pravilo: više primjera obično pomaže ako su relevantni i nisu gotovo duplikati. Ali ponekad je bolje imati manje primjera, čišće i bolje označene, nego imati planine neurednih.

Pazite na:

  • Krive učenja - napravite grafikon performansi u odnosu na veličinu uzorka kako biste vidjeli da li ste ograničeni podacima ili modelom.

  • Pokrivenost dugih repova - rijetke, ali kritične klase često zahtijevaju ciljano prikupljanje, a ne samo veću količinu.

  • Označi buku - izmjeri, a zatim smanji; malo je podnošljivo, plimni val nije.

  • Pomak distribucije - podaci o obuci iz jedne regije ili kanala se možda ne mogu generalizirati na drugu; validirajte na podacima testiranja sličnim ciljevima [5].

Kada ste u nedoumici, pokrenite male pilot projekte i proširite ih. To je kao začinjavanje - dodajte, probajte, prilagodite, ponovite.

Gdje pronaći i upravljati skupovima podataka 🗂️

Popularni resursi i alati (trenutno nema potrebe za pamćenjem URL-ova):

  • Skupovi podataka o zagrljaju lica - programsko učitavanje, obrada, dijeljenje.

  • Google pretraga skupova podataka - meta-pretraga širom weba.

  • UCI ML repozitorij - odabrani klasici za osnovne informacije i podučavanje.

  • OpenML - zadaci + skupovi podataka + izvršavanja s porijeklom.

  • AWS Open Data / Google Cloud Public Datasets - hostovani, veliki korpusi.

Profesionalni savjet: nemojte samo preuzimati. Pročitajte licencu i tehnički list , a zatim dokumentirajte svoju kopiju s brojevima verzija i porijeklom [1].

Označavanje i anotacija - gdje se pregovara o istini ✍️

Anotacija je mjesto gdje se vaš teorijski vodič za označavanje suočava sa stvarnošću:

  • Dizajn zadatka - napišite jasne upute s primjerima i kontraprimjerima.

  • Obuka za anotatore - početni podaci sa zlatnim odgovorima, pokretanje rundi kalibracije.

  • Kontrola kvaliteta - korištenje metrika sporazuma, mehanizama konsenzusa i periodičnih revizija.

  • Alati - odaberite alate koji primjenjuju validaciju sheme i redove čekanja za pregled; čak i proračunske tablice mogu raditi s pravilima i provjerama.

  • Petlje povratnih informacija - zabilježite bilješke anotatora i modelirajte greške kako biste poboljšali vodič.

Ako se osjećate kao da uređujete rječnik s tri prijatelja koji se ne slažu oko zareza... to je normalno. 🙃

Dokumentacija podataka - pretvaranje implicitnog znanja u eksplicitno 📒

Jednostavni podatkovni list ili kartica s podacima trebaju pokriti:

  • Ko ga je sakupljao, kako i zašto.

  • Namijenjene upotrebe i upotrebe izvan područja primjene.

  • Poznati nedostaci, pristranosti i načini kvara.

  • Protokol označavanja, koraci osiguranja kvaliteta i statistika sporazuma.

  • Licenca, saglasnost, kontakt za probleme, proces uklanjanja.

Predlošci i primjeri: Podatkovni listovi za skupove podataka i modelne kartice su široko korištene početne tačke [1].

Pišite ga dok gradite, a ne nakon toga. Memorija je nestabilan medij za pohranu.

Tabela za poređenje - mjesta za pronalaženje ili hostovanje skupova podataka o veštačkoj inteligenciji 📊

Da, ovo je malo subjektivno. I formulacija je namjerno malo neujednačena. U redu je.

Alat / Spremište Publika Cijena Zašto to funkcioniše u praksi
Skupovi podataka o zagrljaju lica Istraživači, inženjeri Besplatni nivo Brzo učitavanje, streaming, skripte zajednice; odlična dokumentacija; verzionirani skupovi podataka
Pretraga skupova podataka na Googleu Svi Besplatno Široka površina; odlično za otkrivanje; ponekad ipak nedosljedni metapodaci
UCI ML repozitorij Studenti, edukatori Besplatno Odabrani klasici; mali, ali uredni; dobri za početne stavke i podučavanje
OpenML Reprodukcijski istraživači Besplatno Zadaci + skupovi podataka + izvršavanje zajedno; lijepi tragovi porijekla
Registar otvorenih podataka AWS-a Inženjeri podataka Uglavnom besplatno Hosting na nivou petabajta; pristup putem clouda; troškovi praćenja odlaznih podataka
Kaggle skupovi podataka Praktičari Besplatno Jednostavno dijeljenje, skripte, takmičenja; signali zajednice pomažu u filtriranju buke
Javni skupovi podataka Google Clouda Analitičari, timovi Besplatno + oblak Hostovano u blizini računarstva; BigQuery integracija; oprezno s naplatom
Akademski portali, laboratorije Stručnjaci za niše Varira Visoko specijalizirano; ponekad nedovoljno dokumentirano - ipak vrijedi potrage

(Ako ćelija izgleda kao da priča, to je namjerno.)

Pravljenje vašeg prvog - praktični početnički komplet 🛠️

Želite preći sa teme „šta je skup podataka o umjetnoj inteligenciji“ na „Napravio sam jedan, radi“. Pokušajte ovaj minimalni put:

  1. Napišite odluku i metriku - npr. smanjite pogrešna usmjeravanja dolazne podrške predviđanjem pravog tima. Metrika: makro-F1.

  2. Navedite 5 pozitivnih i 5 negativnih primjera - uzorke pravih ulaznica; nemojte ih falsifikovati.

  3. Napravite nacrt vodiča za označavanje - jedna stranica; eksplicitna pravila uključivanja/isključivanja.

  4. Prikupite mali, stvarni uzorak - nekoliko stotina tiketa u različitim kategorijama; uklonite lične podatke koji vam nisu potrebni.

  5. Podjela s provjerama curenja - čuvajte sve poruke od istog kupca u jednoj podjeli; koristite unakrsnu validaciju za procjenu varijanse [5].

  6. Anotacija s QA - dva anotatora na podskupu; rješavanje neslaganja; ažuriranje vodiča.

  7. trenirajte jednostavnu osnovu - logistiku (npr. linearne modele ili kompaktne transformatore). Poenta je testirati podatke, a ne osvajati medalje.

  8. Pregledajte greške - gdje dolazi do greške i zašto; ažurirajte skup podataka, ne samo model.

  9. Dokument - mali podatkovni list: izvor, link vodiča za oznake, podjele, poznata ograničenja, licenca [1].

  10. Osvježavanje plana - stižu nove kategorije, novi sleng, novi domeni; zakažite mala, česta ažuriranja [3].

Više ćeš naučiti iz ove petlje nego iz hiljadu brzih snimaka. Također, napravi sigurnosne kopije. Molim te.

Uobičajene zamke koje se prikradaju timovima 🪤

  • Curenje podataka - odgovor se skriva u karakteristikama (npr. korištenje polja nakon rješavanja problema za predviđanje ishoda). Osjeća se kao varanje jer i jeste.

  • Plitka raznolikost - jedna geografska oblast ili uređaj se maskiraju kao globalni. Testovi će otkriti obrat u radnji.

  • Pomjeranje oznaka - kriteriji se mijenjaju tokom vremena, ali vodič za oznake ne. Dokumentujte i verzionirajte svoju ontologiju.

  • Nedovoljno specificirani ciljevi - ako ne možete definirati loše predviđanje, neće ga moći ni vaši podaci.

  • Neuredne licence - skidanje podataka sada, izvinjavanje kasnije, nije strategija.

  • Prekomjerna augmentacija - sintetički podaci koji podučavaju nerealnim artefaktima, poput obuke kuhara na plastičnom voću.

Brza često postavljana pitanja o samoj frazi ❓

  • Da li je "Šta je skup podataka o vještačkoj inteligenciji?" samo stvar definicije? Uglavnom, ali je ujedno i signal da vam je stalo do dosadnih dijelova koji čine modele pouzdanim.

  • Da li su mi uvijek potrebne oznake? Ne. Nenadzirane, samostalno nadzirane i RL postavke često preskaču eksplicitne oznake, ali je kuriranje i dalje važno.

  • Mogu li koristiti javne podatke za bilo šta? Ne. Poštujte licence, uslove platforme i obaveze privatnosti [4].

  • Veće ili bolje? Idealno oboje. Ako morate birati, prvo odaberite bolje.

Završne napomene - Šta možete snimiti ekranom 📌

Ako vas neko pita šta je skup podataka o umjetnoj inteligenciji , recite: to je kurirana, dokumentirana zbirka primjera koji podučavaju i testiraju model, obavijena upravljanjem kako bi ljudi mogli vjerovati rezultatima. Najbolji skupovi podataka su reprezentativni, dobro označeni, pravno čisti i kontinuirano održavani. Ostatak su detalji - važni detalji - o strukturi, podjelama i svim onim malim zaštitnim ogradama koje sprječavaju modele da lutaju u prometu. Ponekad se proces čini kao vrtlarstvo s proračunskim tablicama; ponekad kao čuvanje piksela. U svakom slučaju, investirajte u podatke i vaši modeli će se ponašati manje čudno. 🌱🤖

Reference

[1] Podatkovni listovi za skupove podataka - Gebru i dr., arXiv. Link
[2] Model kartice za izvještavanje o modelu - Mitchell i dr., arXiv. Link
[3] Okvir za upravljanje rizikom umjetne inteligencije NIST-a (AI RMF 1.0) . Link
[4] Smjernice i resursi za GDPR u Velikoj Britaniji - Ured povjerenika za informacije (ICO). Link
[5] Unakrsna validacija: procjena performansi procjenitelja - korisnički vodič za scikit-learn. Link

Pronađite najnoviju umjetnu inteligenciju u službenoj trgovini AI Assistant

O nama

Nazad na blog