Якщо ви створюєте, купуєте або навіть просто оцінюєте системи штучного інтелекту, ви зіткнетеся з одним оманливо простим питанням: що таке набір даних ШІ та чому він такий важливий? Коротко кажучи: це паливо, кулінарна книга, а іноді й компас для вашої моделі.
Статті, які вам, можливо, буде цікаво прочитати після цієї:
🔗 Як ШІ прогнозує тенденції
Досліджує, як штучний інтелект аналізує закономірності для прогнозування майбутніх подій та поведінки.
🔗 Як виміряти продуктивність ШІ
Метрики та методи оцінки точності, ефективності та надійності моделі.
🔗 Як розмовляти зі штучним інтелектом
Керівництво щодо створення кращих взаємодій для покращення відповідей, що генеруються штучним інтелектом.
🔗 Що підказує ШІ
Огляд того, як підказки формують результати ШІ та загальну якість комунікації.
Що таке набір даних штучного інтелекту? Коротке визначення 🧩
Що таке набір даних штучного інтелекту? Це колекція прикладів, з яких навчається ваша модель або на яких вона оцінюється. Кожен приклад має:
-
Вхідні дані – функції, які бачить модель, такі як фрагменти тексту, зображення, аудіо, табличні рядки, показники датчиків, графіки.
-
Цілі – мітки або результати, які модель повинна передбачати, такі як категорії, числа, обсяг тексту, дії або іноді взагалі нічого.
-
Метадані – контекст, такий як джерело, метод збору, позначки часу, ліцензії, інформація про згоду та примітки щодо якості.
Уявіть собі це як ретельно упакований ланч-бокс для вашої моделі: інгредієнти, етикетки, інформація про харчову цінність і, так, стікер з написом «не їжте цю частину». 🍱
Для завдань з наглядом ви побачите вхідні дані, пов'язані з явними мітками. Для завдань без нагляду ви побачите вхідні дані без міток. Для навчання з підкріпленням дані часто виглядають як епізоди або траєкторії зі станами, діями, винагородами. Для мультимодальної роботи приклади можуть поєднувати текст + зображення + аудіо в одному записі. Звучить вишукано; здебільшого це сантехніка.
Корисні посібники та практики: таблиць даних для наборів даних допомагає командам пояснити, що всередині та як це слід використовувати [1], а картки моделей доповнюють документацію даних на стороні моделі [2].
Що робить набір даних ШІ хорошим ✅
Будьмо відвертими, багато моделей успішні, тому що набір даних не був жахливим. «Хороший» набір даних — це:
-
Репрезентативні для реальних випадків використання, а не лише для лабораторних умов.
-
Точно позначено , з чіткими інструкціями та періодичним розглядом. Метрики узгодженості (наприклад, показники типу каппа) допомагають перевірити узгодженість на предмет обґрунтованості.
-
повний та збалансований , щоб уникнути тихих збоїв на довгих хвостах. Дисбаланс – це нормально; недбалість – ні.
-
Чітке походження , із задокументованою згодою, ліцензією та дозволами. Нудна паперова робота заважає захопливим судовим позовам.
-
Добре задокументовано з використанням карток даних або технічних описів, у яких зазначено цільове використання, обмеження та відомі режими відмови [1]
-
Керується версіями, журналами змін та затвердженнями. Якщо ви не можете відтворити набір даних, ви не можете відтворити модель. Керівництво з Структури управління ризиками штучного інтелекту NIST розглядає якість даних та документацію як першочергові проблеми [3].
Типи наборів даних штучного інтелекту, залежно від того, що ви робите 🧰
За завданням
-
Класифікація – наприклад, спам проти не спаму, категорії зображень.
-
Регресія - прогнозування безперервного значення, такого як ціна або температура.
-
Маркування послідовностей – іменовані сутності, частини мови.
-
Генерація - підсумовування, переклад, підписи до зображень.
-
Рекомендація – користувач, елемент, взаємодії, контекст.
-
Виявлення аномалій – рідкісні події у часових рядах або журналах.
-
Навчання з підкріпленням – стан, дія, винагорода, послідовності наступного стану.
-
Пошук – документи, запити, оцінки релевантності.
За модальністю
-
Таблична форма – такі колонки, як вік, дохід, відтік. Недооцінена, але надзвичайно ефективна.
-
Текст – документи, чати, код, дописи на форумі, описи продуктів.
-
Зображення – фотографії, медичні скани, супутникові зображення; з масками або без них, рамки, ключові точки.
-
Аудіо – форми хвиль, стенограми, теги спікерів.
-
Відео - кадри, часові анотації, мітки дій.
-
Графи - вузли, ребра, атрибути.
-
Часові ряди - сенсори, фінанси, телеметрія.
Під наглядом
-
Марковані (золото, срібло, автоматично марковані), слабо марковані , немарковані , синтетичні . Куплена в магазині суміш для торта може бути пристойною, якщо ви прочитаєте інструкцію на коробці.
Усередині коробки: структура, розбиття та метадані 📦
Надійний набір даних зазвичай містить:
-
Схема - типізовані поля, одиниці виміру, дозволені значення, обробка null.
-
Розділення - навчання, перевірка, тестування. Зберігайте тестові дані засекреченими - ставтеся до них як до останнього шматочка шоколаду.
-
План вибірки – як ви брали приклади з генеральної сукупності; уникайте вибіркових зразків з одного регіону або пристрою.
-
Доповнення – перевороти, кадрування, шум, перефразування, маски. Добре, коли чесно; шкідливо, коли вигадує закономірності, які ніколи не трапляються в реальних умовах.
-
Версіонування - набір даних v0.1, v0.2… з журналами змін, що описують дельти.
-
Ліцензії та згода – права використання, перерозподіл та процедури видалення. Національні регулятори захисту даних (наприклад, ICO Великої Британії) надають практичні контрольні списки для законної обробки [4].
Життєвий цикл набору даних, крок за кроком 🔁
-
Визначте рішення – що вирішить модель, і що станеться, якщо воно буде неправильним.
-
Ознаки та мітки обсягу – вимірювані, спостережувані, етичні для збору.
-
Вихідні дані – інструменти, журнали, опитування, публічні корпуси, партнери.
-
Згода та юридичні питання – повідомлення про конфіденційність, відмови від розсилки, мінімізація даних. Див. інструкції регулятора щодо пояснення «чому» та «як» [4].
-
Збір та зберігання — безпечне сховище, доступ на основі ролей, обробка ідентифікаційних даних.
-
Мітка - внутрішні анотатори, краудсорсинг, експерти; управління якістю за допомогою золотих завдань, аудитів та показників угоди.
-
Очищення та нормалізація — видалення дублікатів, обробка пропущених фрагментів, стандартизація одиниць вимірювання, виправлення кодування. Нудна, героїчна робота.
-
Розділіть та перевірте – запобігніть витоку; стратифікація, де це доречно; надайте перевагу розподілу з урахуванням часу для часових даних; та продумано використовуйте перехресну перевірку для надійних оцінок [5].
-
Документ - технічний опис або картка даних; цільове використання, застереження, обмеження [1].
-
Моніторинг та оновлення – виявлення дрейфу, частота оновлення, плани завершення терміну служби. Функція RMF штучного інтелекту NIST формує цей постійний цикл управління [3].
Коротка порада, що ґрунтується на реальних подіях: команди часто «виграють демонстрацію», але зазнають невдачі у виробництві, оскільки їхній набір даних непомітно зміщується — нові лінійки продуктів, перейменоване поле або змінена політика. Простий журнал змін + періодичне повторне анотування запобігають більшості цих проблем.
Якість даних та оцінка – не так нудно, як здається 🧪
Якість є багатовимірною:
-
Точність – чи правильні позначення? Використовуйте метрики узгодження та періодичне судження.
-
Повнота – охопіть ті галузі та курси, які вам дійсно потрібні.
-
Узгодженість – уникайте суперечливих позначок для подібних вхідних даних.
-
Своєчасність – застарілі дані закріплюють припущення.
-
Справедливість та упередженість – охоплення різних демографічних груп, мов, пристроїв, середовищ; почніть з описових аудитів, а потім стрес-тестів. Практики, що орієнтовані на документацію (таблиці даних, картки моделей), роблять ці перевірки видимими [1], а структури управління підкреслюють їх як засоби контролю ризиків [3].
Для оцінки моделі використовуйте правильні розбиття та відстежуйте як середні показники, так і показники найгіршої групи. Блискуче середнє значення може приховати недолік. Основи перехресної перевірки добре викладені в стандартній документації з інструментів машинного навчання [5].
Етика, конфіденційність та ліцензування – захисні огорожі 🛡️
Етичні дані – це не вібрація, це процес:
-
Згода та обмеження мети – чітко вказуйте використання та правові підстави [4].
-
Обробка ідентифікаційної інформації – мінімізація, псевдонімізація або анонімізація за потреби; розгляньте використання технологій підвищення конфіденційності, коли ризики високі.
-
Зазначення авторства та ліцензії – дотримуйтесь обмежень щодо поширення на тих самих умовах та комерційного використання.
-
Упередженість та шкода – перевірка на наявність хибних кореляцій («денне світло = безпечно» буде дуже плутаним вночі).
-
Виправлення – знати, як видаляти дані на запит і як відкатувати моделі, навчені на них (задокументувати це у вашому описі даних) [1].
Наскільки великий є достатньо великим? Розмір та співвідношення сигнал/шум 📏
Емпіричне правило: більше прикладів зазвичай допомагає, якщо вони релевантні та не є майже дублікатами. Але іноді краще мати меншу кількість, чіткіші та краще позначені зразки, ніж гору безладних.
Слідкуйте за:
-
Криві навчання – побудуйте графік залежності продуктивності від розміру вибірки, щоб побачити, чи ви обмежені даними, чи моделлю.
-
Покриття з довгим хвостом – рідкісні, але критичні класи часто потребують цілеспрямованого збору, а не просто більшого обсягу.
-
Позначте шум — виміряйте, а потім зменште; невелика кількість — це терпимо, приливна хвиля — ні.
-
Зсув розподілу – навчальні дані з одного регіону або каналу можуть не узагальнюватися на інший; перевірте на цільових тестових даних [5].
Якщо сумніваєтеся, запустіть невеликі пілотні проекти та розширте їх. Це як приправа: додайте, спробуйте, відрегулюйте, повторіть.
Де знайти та керувати наборами даних 🗂️
Популярні ресурси та інструменти (зараз не потрібно запам'ятовувати URL-адреси):
-
Набори даних Hugging Face - програмне завантаження, обробка, обмін.
-
Пошук наборів даних Google – метапошук в Інтернеті.
-
Репозиторій UCI ML – кураторська класика для базових основ та навчання.
-
OpenML - завдання + набори даних + запуску з походженням.
-
Відкриті дані AWS / Публічні набори даних Google Cloud – розміщені великомасштабні корпуси.
Порада професіонала: не просто завантажуйте. Прочитайте ліцензію та технічний опис , а потім задокументуйте свою власну копію з номерами версій та походженням [1].
Маркування та анотації – де істина обговорюється ✍️
Анотація – це те, де ваш теоретичний посібник з маркування стикається з реальністю:
-
Розробка завдання – напишіть чіткі інструкції з прикладами та контрприкладами.
-
Навчання анотаторів – початкові значення відповідей із золотим набором, проведення калібрувальних раундів.
-
Контроль якості – використання метрик угоди, механізмів консенсусу та періодичних аудитів.
-
Інструменти – оберіть інструменти, які забезпечують перевірку схеми та черги перевірки; навіть електронні таблиці можуть працювати з правилами та перевірками.
-
Цикли зворотного зв'язку — фіксуйте нотатки анотатора та моделюйте помилки для вдосконалення посібника.
Якщо це схоже на редагування словника з трьома друзями, які не погоджуються щодо ком… це нормально. 🙃
Документування даних - перетворення неявних знань на явні 📒
Легкий технічний опис або картка даних повинні охоплювати:
-
Хто його збирав, як і чому.
-
Цільове використання та використання поза межами сфери застосування.
-
Відомі прогалини, упередження та режими відмов.
-
Протокол маркування, кроки контролю якості та статистика угоди.
-
Ліцензія, згода, контактна інформація з питань, процес видалення.
Шаблони та приклади: Таблиці даних для наборів даних та картки моделей широко використовуються як відправні точки [1].
Пишіть це під час створення, а не після. Пам'ять — це нестабільний носій інформації.
Таблиця порівняння - місця для пошуку або розміщення наборів даних штучного інтелекту 📊
Так, це трохи упереджено. І формулювання навмисно трохи нерівне. Це нормально.
| Інструмент / Репозиторій | Аудиторія | Ціна | Чому це працює на практиці |
|---|---|---|---|
| Набори даних обіймів обличчя | Дослідники, інженери | Вільний рівень | Швидке завантаження, потокове передавання, скрипти спільноти; чудова документація; версійні набори даних |
| Пошук наборів даних Google | Усі | Безкоштовно | Широка область поверхні; чудово підходить для пошуку; хоча іноді метадані суперечливі |
| Репозиторій UCI ML | Студенти, викладачі | Безкоштовно | Кураторська класика; невеликий, але акуратний; добре підходить для базових знань та навчання |
| OpenML | Дослідники репродукції | Безкоштовно | Завдання + набори даних + запуски разом; гарні сліди походження |
| Реєстр відкритих даних AWS | Інженери даних | Здебільшого безкоштовно | Хостинг у петабайтах; доступ до хмарних технологій; вартість спостереження за виходом |
| Набори даних Kaggle | Практикуючі | Безкоштовно | Легкий обмін, сценарії, змагання; сигнали спільноти допомагають фільтрувати шум |
| Публічні набори даних Google Cloud | Аналітики, команди | Безкоштовно + хмара | Розміщено поблизу обчислювальних ресурсів; інтеграція з BigQuery; обережно з виставленням рахунків |
| Академічні портали, лабораторії | Нішеві експерти | Варіюється | Вузькоспеціалізований; іноді недостатньо документований — все одно вартий пошуків |
(Якщо клітина виглядає балакучою, це зроблено навмисно.)
Створення вашого першого - практичний стартовий набір 🛠️
Ви хочете перейти від «що таке набір даних ШІ» до «я створив його, він працює». Спробуйте цей мінімальний шлях:
-
Запишіть рішення та метрику – наприклад, зменшити кількість помилкових маршрутів вхідної підтримки, прогнозуючи правильну команду. Метрика: макро-F1.
-
Наведіть 5 позитивних та 5 негативних прикладів – зразки реальних квитків; не підробляйте.
-
Складіть посібник з маркування – одна сторінка; чіткі правила включення/виключення.
-
Зберіть невелику, реальну вибірку — кілька сотень заявок у різних категоріях; видаліть непотрібну особисту інформацію.
-
Розділення з перевірками на витоки – зберігайте всі повідомлення від одного клієнта в одному розділенні; використовуйте перехресну перевірку для оцінки дисперсії [5].
-
Анотувати з QA – два анотатори на підмножині; вирішувати розбіжності; оновлювати посібник.
-
Навчіть просту базову лінію – спочатку логістику (наприклад, лінійні моделі або компактні трансформатори). Мета полягає в тому, щоб перевірити дані, а не виграти медалі.
-
Перегляньте помилки – де трапляються збої та чому; оновіть набір даних, а не лише модель.
-
Документ - крихітний опис: джерело, посилання на посібник з позначень, розділення, відомі обмеження, ліцензія [1].
-
Оновлення плану – нові категорії, новий сленг, нові домени; плануйте невеликі, часті оновлення [3].
Ви дізнаєтеся більше з цього циклу, ніж з тисячі гарячих дублів. Також, будь ласка, робіть резервні копії.
Поширені пастки, які підкрадаються до команд 🪤
-
Витік даних – відповідь прослизає у функції (наприклад, використання полів після вирішення проблеми для прогнозування результатів). Відчувається як шахрайство, бо це так і є.
-
Незначна різноманітність – одна географічна область чи пристрій маскуються під глобальний. Тести розкриють сюжетний поворот.
-
Дрейф міток – критерії змінюються з часом, але посібник з міток – ні. Документуйте та версіонуйте свою онтологію.
-
Недостатньо визначені цілі – якщо ви не можете визначити поганий прогноз, ваші дані також не зможуть.
-
Безладні ліцензії – збирати зараз, вибачатися потім – це не стратегія.
-
Надмірне доповнення – синтетичні дані, які навчають нереалістичним артефактам, як-от навчання кухаря на пластикових фруктах.
Короткі відповіді на поширені запитання щодо самої фрази ❓
-
Чи «Що таке набір даних ШІ?» — це просто визначення? Здебільшого, але це також сигнал того, що вам небайдужі нудні деталі, які роблять моделі надійними.
-
Чи завжди мені потрібні мітки? Ні. Неконтрольовані, самоконтрольовані та RL-налаштування часто пропускають явні мітки, але курування все одно має значення.
-
Чи можу я використовувати публічні дані для чого завгодно? Ні. Дотримуйтесь ліцензій, умов платформи та зобов’язань щодо конфіденційності [4].
-
Більший чи кращий? В ідеалі обидва варіанти. Якщо вам доводиться вибирати, спочатку оберіть кращий.
Заключні зауваження - Що можна зробити зі скріншотами 📌
Якщо хтось запитає вас, що таке набір даних штучного інтелекту , скажіть: це кураторська, задокументована колекція прикладів, які навчають і тестують модель, загорнута в систему управління, щоб люди могли довіряти результатам. Найкращі набори даних є репрезентативними, добре позначеними, юридично чистими та постійно підтримуються. Решта — це деталі — важливі деталі — про структуру, поділ та всі ті маленькі захисні бар'єри, які не дають моделям заблукати в трафіку. Іноді процес схожий на садівництво з електронними таблицями; іноді — на випас пікселів. У будь-якому випадку, інвестуйте в дані, і ваші моделі поводитимуться менш дивно. 🌱🤖
Посилання
[1] Таблиці даних для наборів даних - Gebru та ін., arXiv. Посилання
[2] Модельні картки для звітності моделей - Mitchell та ін., arXiv. Посилання
[3] Структура управління ризиками штучного інтелекту NIST (AI RMF 1.0) . Посилання
[4] Керівництво та ресурси GDPR у Великій Британії - Управління уповноваженого з питань інформації (ICO). Посилання
[5] Перехресна перевірка: оцінка ефективності оцінювача - Посібник користувача scikit-learn. Посилання