Czym jest zbiór danych AI?

Jeśli budujesz, kupujesz, a nawet po prostu oceniasz systemy AI, natkniesz się na jedno pozornie proste pytanie: czym jest zbiór danych AI i dlaczego jest tak ważny? W skrócie: to paliwo, podręcznik, a czasem kompas dla Twojego modelu.

Artykuły, które mogą Ci się spodobać po przeczytaniu tego:

🔗 Jak sztuczna inteligencja przewiduje trendy
Bada, w jaki sposób sztuczna inteligencja analizuje wzorce, aby przewidywać przyszłe zdarzenia i zachowania.

🔗 Jak mierzyć wydajność sztucznej inteligencji
Metryki i metody oceny dokładności, efektywności i niezawodności modelu.

🔗 Jak rozmawiać ze sztuczną inteligencją
Wskazówki dotyczące tworzenia lepszych interakcji w celu udoskonalenia odpowiedzi generowanych przez sztuczną inteligencję.

🔗 Co podpowiada sztuczna inteligencja
Omówienie wpływu komunikatów na wyniki sztucznej inteligencji i ogólną jakość komunikacji.

Czym jest zbiór danych AI? Krótka definicja 🧩

Czym jest zbiór danych AI? To zbiór przykładów, z których Twój model się uczy lub na podstawie których jest oceniany. Każdy przykład zawiera:

Dane wejściowe – cechy widoczne dla modelu, np. fragmenty tekstu, obrazy, pliki audio, wiersze tabelaryczne, odczyty czujników, wykresy.
Cele – etykiety lub wyniki, które model powinien przewidzieć, np. kategorie, liczby, zakresy tekstu, działania lub czasem nic.
Metadane – kontekst, taki jak źródło, metoda gromadzenia, znaczniki czasu, licencje, informacje o zgodzie i uwagi dotyczące jakości.

Wyobraź sobie to jako starannie zapakowane pudełko na lunch dla swojej modelki: składniki, etykiety, informacje o wartościach odżywczych, a także oczywiście karteczka samoprzylepna z napisem „nie jedz tej części”. 🍱

W przypadku zadań nadzorowanych zobaczysz dane wejściowe sparowane z wyraźnymi etykietami. W przypadku zadań nienadzorowanych zobaczysz dane wejściowe bez etykiet. W przypadku uczenia się przez wzmacnianie dane często wyglądają jak epizody lub trajektorie ze stanami, działaniami i nagrodami. W przypadku zadań multimodalnych przykłady mogą łączyć tekst + obraz + dźwięk w jednym rekordzie. Brzmi elegancko; to głównie hydraulika.

Przydatne informacje wstępne i praktyki: Arkuszy danych dla zestawów danych pomaga zespołom wyjaśnić, co się w nich znajduje i jak należy to wykorzystać [1], a Karty modeli uzupełniają dokumentację danych po stronie modelu [2].

Co sprawia, że zbiór danych AI jest dobry ✅

Bądźmy szczerzy, wiele modeli odnosi sukces, ponieważ zbiór danych nie był zły. „Dobry” zbiór danych to:

Odzwierciedla rzeczywiste przypadki użycia, a nie tylko warunki laboratoryjne.
Dokładnie oznakowane , z jasnymi wytycznymi i okresową oceną. Wskaźniki zgodności (np. miary w stylu Kappa) pomagają w sprawdzaniu spójności.
kompletne i zrównoważone , aby uniknąć cichej awarii na długich ogonach. Brak równowagi jest normalny, ale zaniedbanie nie.
Jasne pochodzenie , z udokumentowaną zgodą, licencją i pozwoleniami. Nudna papierkowa robota zapobiega emocjonującym procesom sądowym.
Dobrze udokumentowane za pomocą kart danych lub arkuszy danych, które określają przeznaczenie, ograniczenia i znane tryby awarii [1]
Zarządzane za pomocą wersjonowania, rejestrów zmian i zatwierdzeń. Jeśli nie można odtworzyć zestawu danych, nie można odtworzyć modelu. Wytyczne NIST dotyczące zarządzania ryzykiem sztucznej inteligencji (AI Risk Management Framework) traktują jakość danych i dokumentację jako kwestie najwyższej wagi [3].

Typy zestawów danych AI według tego, co robisz 🧰

Według zadania

Klasyfikacja – np. spam i nie-spam, kategorie obrazków.
Regresja - przewidzenie wartości ciągłej, np. ceny lub temperatury.
Etykietowanie sekwencji - jednostki nazwane, części mowy.
Generowanie — podsumowanie, tłumaczenie, podpisy do obrazów.
Rekomendacja - użytkownik, element, interakcje, kontekst.
Wykrywanie anomalii - rzadkie zdarzenia w szeregach czasowych lub logach.
Uczenie przez wzmacnianie – sekwencje stanu, działania, nagrody, następnego stanu.
Wyszukiwanie - dokumenty, zapytania, oceny trafności.

Według modalności

Tabelaryczne – kolumny takie jak wiek, dochód, rotacja. Niedoceniane, brutalnie skuteczne.
Tekst - dokumenty, czaty, kod, posty na forach, opisy produktów.
Obrazy - zdjęcia, skany medyczne, kafelki satelitarne; z maskami lub bez, pola, punkty kluczowe.
Audio – przebiegi dźwiękowe, transkrypcje, znaczniki mówców.
Wideo — klatki, adnotacje czasowe, etykiety akcji.
Wykresy - węzły, krawędzie, atrybuty.
Szeregi czasowe – czujniki, finanse, telemetria.

Pod nadzorem

Oznaczone (złoto, srebro, auto-etykietowane), słabo oznaczone , nieoznaczone , syntetyczne . Gotowa mieszanka do ciasta może być przyzwoita – jeśli przeczytasz opakowanie.

W pudełku: struktura, podziały i metadane 📦

Solidny zbiór danych zazwyczaj obejmuje:

Schemat - pola typizowane, jednostki, dopuszczalne wartości, obsługa wartości null.
Podziały – trenowanie, walidacja, testowanie. Utrzymuj dane testowe w tajemnicy – traktuj je jak ostatnią kroplę czekolady.
Plan pobierania próbek – w jaki sposób pobrano przykłady z populacji; należy unikać pobierania próbek wygodnościowych z jednego regionu lub urządzenia.
Augmentacje – przewroty, przycięcia, szumy, parafrazy, maski. Dobre, gdy uczciwe; szkodliwe, gdy tworzą wzorce, które nigdy nie występują w naturze.
Wersjonowanie - zestaw danych v0.1, v0.2… z dziennikami zmian opisującymi różnice.
Licencje i zgody – prawa użytkowania, redystrybucja i przepływy usuwania. Krajowe organy regulacyjne ds. ochrony danych (np. brytyjskie ICO) udostępniają praktyczne listy kontrolne dotyczące zgodnego z prawem przetwarzania [4].

Cykl życia zbioru danych krok po kroku 🔁

Zdefiniuj decyzję – jaką decyzję podejmie model i co się stanie, jeżeli decyzja będzie błędna.
Zakres cech i etykiet - mierzalny, obserwowalny, etyczny w zbieraniu.
Dane źródłowe - instrumenty, logi, ankiety, korpusy publiczne, partnerzy.
Zgoda i kwestie prawne – powiadomienia o ochronie prywatności, rezygnacje, minimalizacja danych. Zobacz wytyczne organu regulacyjnego dotyczące „dlaczego” i „jak” [4].
Gromadzenie i przechowywanie — bezpieczne przechowywanie, dostęp oparty na rolach, obsługa danych osobowych.
Etykieta — wewnętrzni adnotatorzy, crowdsourcing, eksperci; zarządzanie jakością za pomocą złotych zadań, audytów i metryk zgodności.
Czyszczenie i normalizacja – usuwanie duplikatów, obsługa braków, standaryzacja jednostek, poprawka kodowania. Nudna, heroiczna robota.
Podziel i sprawdź – zapobiegaj wyciekom; stratyfikuj w razie potrzeby; preferuj podziały uwzględniające czas w przypadku danych czasowych; rozważnie wykorzystuj walidację krzyżową w celu uzyskania solidnych szacunków [5].
Dokument – arkusz danych lub karta danych; przeznaczenie, zastrzeżenia, ograniczenia [1].
Monitorowanie i aktualizacja – wykrywanie dryftu, rytm odświeżania, plany wygaśnięcia. Ramy tej trwającej pętli zarządzania określa AI RMF NIST [3].

Szybka, praktyczna wskazówka: zespoły często „wygrywają demo”, ale potykają się w produkcji, ponieważ ich zbiór danych po cichu dryfuje – nowe linie produktów, zmieniona nazwa pola lub zmieniona polityka. Prosty rejestr zmian i okresowe ponowne adnotacje pozwalają uniknąć większości tych problemów.

Jakość i ocena danych – nie takie nudne, jak się wydaje 🧪

Jakość jest wielowymiarowa:

Dokładność – czy etykiety są poprawne? Korzystaj z metryk zgodności i okresowej oceny.
Kompletność — obejmuje pola i klasy, których naprawdę potrzebujesz.
Spójność – unikaj sprzecznych etykiet dla podobnych danych wejściowych.
Aktualność - nieaktualne dane powodują skamieniałość założeń.
Sprawiedliwość i stronniczość – zakres obejmujący dane demograficzne, języki, urządzenia i środowiska; zacznij od audytów opisowych, a następnie przeprowadź testy wytrzymałościowe. Praktyki stawiające dokumentację na pierwszym miejscu (arkusze danych, karty modeli) uwidaczniają te kontrole [1], a ramy zarządzania podkreślają ich znaczenie jako mechanizmów kontroli ryzyka [3].

Do oceny modelu należy stosować odpowiednie podziały i śledzić zarówno średnie, jak i najgorsze grupy. Wysoka średnia może ukryć krater. Podstawy walidacji krzyżowej są dobrze omówione w standardowej dokumentacji narzędzi uczenia maszynowego [5].

Etyka, prywatność i licencjonowanie – zasady bezpieczeństwa 🛡️

Dane etyczne to nie wibracje, to proces:

Zgoda i ograniczenie celu – jasno określ sposoby wykorzystania i podstawy prawne [4].
Przetwarzanie danych osobowych — minimalizuj, pseudonimizuj lub anonimizuj w zależności od potrzeb; w przypadku wysokiego ryzyka należy rozważyć zastosowanie technologii zwiększających prywatność.
autorstwa i licencje - należy przestrzegać ograniczeń dotyczących udostępniania na tych samych warunkach i użytkowania komercyjnego.
Błąd i szkoda - audyt w celu wykrycia pozornych korelacji (rozumiane w nocy jako „światło dzienne = bezpieczeństwo”) będzie bardzo mylące.
Naprawa — dowiedz się, jak usuwać dane na żądanie i jak przywracać modele wytrenowane na nich (udokumentuj to w arkuszu danych) [1].

Jak duży jest wystarczająco duży? Rozmiarowanie i stosunek sygnału do szumu 📏

Zasada jest prosta: więcej przykładów zazwyczaj pomaga, jeśli są trafne i nie są niemal duplikatami. Ale czasami lepiej mieć mniej, czystszych i lepiej oznaczonych próbek niż mnóstwo chaotycznych.

Zwróć uwagę na:

Krzywe uczenia – narysuj wykres wydajności w zależności od wielkości próby, aby sprawdzić, czy Twoje podejście opiera się na danych, czy na modelu.
Długi ogon zasięgu - rzadkie, ale kluczowe klasy często wymagają ukierunkowanego gromadzenia, a nie tylko masowej produkcji.
Szum etykiet - zmierz, a następnie zmniejsz; niewielki hałas jest do zniesienia, fala przypływowa nie.
Przesunięcie dystrybucji – dane treningowe z jednego regionu lub kanału mogą nie być generalizowane na inny; należy przeprowadzić walidację na danych testowych o charakterze docelowym [5].

W razie wątpliwości przeprowadź małe pilotaże i rozszerz zakres. To jak z przyprawami – dodaj, spróbuj, dopraw, powtórz.

Gdzie znaleźć i zarządzać zbiorami danych 🗂️

Popularne zasoby i narzędzia (nie ma potrzeby zapamiętywania adresów URL):

Zestawy danych Hugging Face — programowe ładowanie, przetwarzanie, udostępnianie.
Wyszukiwanie w zestawach danych Google – metawyszukiwanie w całej sieci.
Repozytorium UCI ML – starannie wybrane klasyki na potrzeby nauczania i podstaw.
OpenML - zadania + zbiory danych + uruchomienia z pochodzeniem.
AWS Open Data / Google Cloud Public Datasets – hostowane korpusy na dużą skalę.

Wskazówka: nie pobieraj od razu. Przeczytaj licencję i arkusz danych , a następnie udokumentuj własną kopię, podając numery wersji i pochodzenie [1].

Etykietowanie i adnotacje – gdzie negocjowana jest prawda ✍️

Adnotacja to miejsce, w którym teoretyczny przewodnik po etykietach zderza się z rzeczywistością:

Projektowanie zadań – pisz jasne instrukcje z przykładami i kontrprzykładami.
Szkolenie adnotatorów - udzielaj złotych odpowiedzi, przeprowadzaj rundy kalibracyjne.
Kontrola jakości — wykorzystuj wskaźniki umowy, mechanizmy konsensusu i okresowe audyty.
Narzędzia — wybierz narzędzia, które wymuszają walidację schematu i kolejki przeglądu; nawet arkusze kalkulacyjne mogą obsługiwać reguły i kontrole.
Pętle sprzężenia zwrotnego – przechwytują notatki autorów i błędy modeli w celu udoskonalenia przewodnika.

Jeśli czujesz się, jakbyś edytował słownik z trzema przyjaciółmi, którzy nie zgadzają się co do przecinków… to normalne. 🙃

Dokumentacja danych – ujawnianie wiedzy niejawnej 📒

Lekka karta danych powinna obejmować :

Kto, jak i dlaczego je zebrał.
Przeznaczenie i zastosowania poza zakresem.
Znane luki, błędy i tryby awarii.
Protokół etykietowania, kroki zapewnienia jakości i statystyki zgodności.
Licencja, zgoda, kontakt w przypadku problemów, proces usuwania.

Szablony i przykłady: Arkusze danych dla zestawów danych i karty modeli są powszechnie używanymi punktami wyjścia [1].

Zapisuj w trakcie tworzenia, a nie po jego zakończeniu. Pamięć to zawodny nośnik danych.

Tabela porównawcza – miejsca, w których można znaleźć lub hostować zbiory danych AI 📊

Tak, to trochę tendencyjne. I celowo sformułowanie jest lekko nierówne. W porządku.

Narzędzie / Repozytorium	Publiczność	Cena	Dlaczego to działa w praktyce
Zestawy danych Hugging Face	Naukowcy, inżynierowie	Bezpłatny poziom	Szybkie ładowanie, strumieniowanie, skrypty społecznościowe; doskonała dokumentacja; wersjonowane zestawy danych
Wyszukiwanie w zbiorach danych Google	Wszyscy	Bezpłatny	Duża powierzchnia; doskonała do odkryć; czasami jednak niespójne metadane
Repozytorium UCI ML	Studenci, nauczyciele	Bezpłatny	Wyselekcjonowane klasyki; małe, ale uporządkowane; dobre do nauki i jako punkt wyjścia
OpenML	Badacze reprodukcji	Bezpłatny	Zadania + zestawy danych + przebiegi razem; ładne ślady pochodzenia
Rejestr otwartych danych AWS	Inżynierowie danych	W większości za darmo	Hosting na skalę petabajtów; dostęp natywny dla chmury; koszty wyjścia z obserwacji
Zestawy danych Kaggle	Praktycy	Bezpłatny	Łatwe udostępnianie, skrypty, konkursy; sygnały społeczności pomagają filtrować szum
Publiczne zestawy danych Google Cloud	Analitycy, zespoły	Bezpłatnie + w chmurze	Hostowane w pobliżu środowiska obliczeniowego; integracja z BigQuery; ostrożne rozliczanie
Portale akademickie, laboratoria	Eksperci niszowi	Różnie	Wysoce wyspecjalizowane, czasami słabo udokumentowane – mimo to warte poszukiwań

(Jeśli komórka sprawia wrażenie gadatliwej, to jest to celowe.)

Zbuduj swój pierwszy – praktyczny zestaw startowy 🛠️

Chcesz przejść od „czym jest zbiór danych AI” do „stworzyłem jeden, działa”. Wypróbuj tę minimalną ścieżkę:

Zapisz decyzję i metrykę – np. zmniejsz liczbę błędnych tras wsparcia przychodzącego poprzez przewidywanie właściwego zespołu. Metryka: makro-F1.
Wymień 5 pozytywnych i 5 negatywnych przykładów - podaj prawdziwe bilety, nie wymyślaj ich.
Opracuj przewodnik po etykietach – jedna strona; wyraźne zasady uwzględnienia/wykluczenia.
Zbierz małą, rzeczywistą próbkę – kilkaset biletów z różnych kategorii; usuń dane osobowe, których nie potrzebujesz.
Podział z kontrolą szczelności – wszystkie wiadomości od tego samego klienta są przechowywane w jednym podziale; do oszacowania wariancji należy używać walidacji krzyżowej [5].
Adnotacje przy udziale QA — dwóch adnotatorów w podzbiorze; rozwiązywanie nieporozumień; aktualizacja przewodnika.
Przeprowadź prosty trening bazowy – najpierw logistyka (np. modele liniowe lub transformatory kompaktowe). Chodzi o przetestowanie danych, a nie o zdobywanie medali.
Przejrzyj błędy – gdzie występuje błąd i dlaczego; zaktualizuj zbiór danych, a nie tylko model.
Dokument - mała karta danych: źródło, link do przewodnika po etykietach, podziały, znane ograniczenia, licencja [1].
Odświeżenie planu – pojawiają się nowe kategorie, nowy slang, nowe domeny; zaplanuj małe, częste aktualizacje [3].

Z tej pętli dowiesz się więcej niż z tysiąca szybkich ujęć. I proszę, zrób kopie zapasowe.

Typowe pułapki, które czyhają na zespoły 🪤

Wyciek danych – odpowiedź przedostaje się do funkcji (np. poprzez użycie pól po rozwiązaniu do przewidywania wyników). Wygląda to na oszustwo, bo nim jest.
Płytka różnorodność – jeden obszar geograficzny lub urządzenie udaje globalny. Testy ujawnią zwrot akcji.
Dryfowanie etykiet – kryteria zmieniają się z czasem, ale przewodnik po etykietach pozostaje ten sam. Dokumentuj i wersjonuj swoją ontologię.
Niedookreślone cele — jeśli nie możesz zdefiniować złej prognozy, Twoje dane również tego nie zrobią.
Bałagan w licencjach - szukanie teraz i przepraszanie później nie jest strategią.
Nadmierne rozszerzanie - syntetyczne dane, które uczą nierealistycznych artefaktów, jak np. szkolenie kucharza przy użyciu plastikowych owoców.

Krótkie FAQ na temat samego zwrotu ❓

Czy pytanie „Czym jest zbiór danych AI?” to tylko kwestia definicji? Głównie tak, ale to również sygnał, że interesują Cię nudne elementy, które sprawiają, że modele są wiarygodne.
Czy zawsze potrzebuję etykiet? Nie. Konfiguracje bez nadzoru, z nadzorem własnym i w środowisku RL często pomijają wyraźne etykiety, ale selekcja nadal ma znaczenie.
Czy mogę wykorzystać dane publiczne w dowolnym celu? Nie. Należy przestrzegać licencji, warunków platformy i zobowiązań dotyczących prywatności [4].
Większy czy lepszy? Najlepiej oba. Jeśli musisz wybierać, wybierz najpierw lepszy.

Uwagi końcowe – co możesz zrobić na zrzucie ekranu 📌

Jeśli ktoś zapyta Cię, czym jest zbiór danych AI , odpowiedz: to starannie dobrany, udokumentowany zbiór przykładów, które uczą i testują model, objęty systemem zarządzania, aby ludzie mogli ufać wynikom. Najlepsze zbiory danych są reprezentatywne, dobrze oznaczone, prawnie czyste i stale utrzymywane. Reszta to szczegóły – ważne szczegóły – dotyczące struktury, podziałów i wszystkich tych małych zabezpieczeń, które zapobiegają przedostawaniu się modeli do ruchu. Czasami proces ten przypomina ogrodnictwo z arkuszami kalkulacyjnymi, a czasami gromadzenie pikseli. Tak czy inaczej, zainwestuj w dane, a Twoje modele będą zachowywać się mniej dziwnie. 🌱🤖

Odniesienia

[1] Arkusze danych dla zestawów danych – Gebru i in., arXiv. Link
[2] Karty modeli do raportowania modeli – Mitchell i in., arXiv. Link
[3] NIST Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0) . Link
[4] Wytyczne i zasoby dotyczące RODO w Wielkiej Brytanii – Biuro Komisarza ds. Informacji (ICO). Link
[5] Walidacja krzyżowa: ocena wydajności estymatora – Podręcznik użytkownika scikit-learn. Link

Znajdź najnowszą sztuczną inteligencję w oficjalnym sklepie z asystentami AI

O nas

Powrót do bloga

Kraj/region