Què és un conjunt de dades d'IA?

Si esteu construint, comprant o fins i tot avaluant sistemes d'IA, us trobareu amb una pregunta enganyosament simple: què és un conjunt de dades d'IA i per què és tan important? En resum: és el combustible, el llibre de cuina i, de vegades, la brúixola del vostre model.

Articles que potser t'agradaria llegir després d'aquest:

🔗 Com la IA prediu tendències
Explora com la IA analitza patrons per predir esdeveniments i comportaments futurs.

🔗 Com mesurar el rendiment de la IA
Mètriques i mètodes per avaluar la precisió, l'eficiència i la fiabilitat del model.

🔗 Com parlar amb la IA
Orientació per crear millors interaccions per millorar les respostes generades per IA.

🔗 Què és la IA que impulsa?
Visió general de com les indicacions configuren els resultats de la IA i la qualitat general de la comunicació.

Què és un conjunt de dades d'IA? Una definició ràpida 🧩

Què és un conjunt de dades d'IA? És una col·lecció d'exemples dels quals aprèn o s'avalua el vostre model. Cada exemple té:

Entrades : característiques que veu el model, com ara fragments de text, imatges, àudio, files tabulars, lectures de sensors, gràfics.
Objectius : etiquetes o resultats que el model hauria de predir, com ara categories, números, trams de text, accions o, de vegades, res en absolut.
Metadades : context com ara la font, el mètode de recopilació, les marques de temps, les llicències, la informació de consentiment i les notes sobre la qualitat.

Pensa-hi com una carmanyola ben preparada per al teu model: ingredients, etiquetes, informació nutricional i, sí, la nota adhesiva que diu "no mengis aquesta part". 🍱

Per a les tasques supervisades, veureu entrades emparellades amb etiquetes explícites. Per a les tasques no supervisades, veureu entrades sense etiquetes. Per a l'aprenentatge per reforç, les dades sovint semblen episodis o trajectòries amb estats, accions i recompenses. Per al treball multimodal, els exemples poden combinar text + imatge + àudio en un sol registre. Sona sofisticat; és principalment lampisteria.

Introducció i pràctiques útils: la de fulls de dades per a conjunts de dades ajuda els equips a explicar què hi ha a dins i com s'ha d'utilitzar [1], i les targetes de model complementen la documentació de dades del costat del model [2].

Què fa que un bon conjunt de dades d'IA sigui bo ✅

Siguem sincers, molts models tenen èxit perquè el conjunt de dades no era terrible. Un conjunt de dades "bon" és:

Representatiu de casos d'ús reals, no només de condicions de laboratori.
Etiquetat amb precisió , amb directrius clares i adjudicació periòdica. Les mètriques d'acord (per exemple, mesures d'estil kappa) ajuden a comprovar la coherència.
complet i equilibrat per evitar errors silenciosos en cues llargues. El desequilibri és normal; la negligència no.
De procedència clara , amb consentiment, llicència i permisos documentats. La paperassa avorrida evita els plets emocionants.
Ben documentat mitjançant targetes de dades o fulls de dades que detallen l'ús previst, els límits i els modes de fallada coneguts [1]
Governat amb versions, registres de canvis i aprovacions. Si no podeu reproduir el conjunt de dades, no podeu reproduir el model. Les directrius del Marc de gestió de riscos d'IA del NIST tracten la qualitat de les dades i la documentació com a preocupacions de primera classe [3].

Tipus de conjunts de dades d'IA, segons el que fas 🧰

Per tasca

Classificació : per exemple, correu brossa vs. no correu brossa, categories d'imatges.
Regressió : predir un valor continu com el preu o la temperatura.
Etiquetatge de seqüències : entitats amb nom, categories gramaticals.
Generació : resum, traducció, subtítols d'imatges.
Recomanació : usuari, element, interaccions, context.
Detecció d'anomalies : esdeveniments poc freqüents en sèries temporals o registres.
Aprenentatge per reforç : seqüències d'estat, acció, recompensa i següent estat.
Recuperació : documents, consultes, judicis de rellevància.

Per modalitat

Tabular : columnes com ara edat, ingressos, rotació. Subestimat, brutalment efectiu.
Text : documents, xats, codi, publicacions al fòrum, descripcions de productes.
Imatges : fotos, exploracions mèdiques, mosaics de satèl·lit; amb o sense mascaretes, caixes, punts clau.
Àudio : formes d'ona, transcripcions, etiquetes de parlant.
Vídeo : fotogrames, anotacions temporals, etiquetes d'acció.
Grafs : nodes, arestes, atributs.
Sèries temporals : sensors, finances, telemetria.

Per supervisió

Etiquetat (daurat, platejat, etiquetat automàticament), etiquetat feblement , sense etiquetar , sintètic . La barreja per a pastissos comprada a la botiga pot ser decent, si llegeixes la caixa.

Dins de la caixa: estructura, divisions i metadades 📦

Un conjunt de dades robust normalment inclou:

Esquema : camps tipificats, unitats, valors permesos, gestió de valors nuls.
Divisions : entrenament, validació, prova. Mantingueu les dades de prova segellades: tracteu-les com l'últim tros de xocolata.
Pla de mostreig : com heu extret exemples de la població; eviteu mostres de conveniència d'una regió o dispositiu.
Augments : girs, retalls, soroll, paràfrasis, màscares. Bons quan són honestos; perjudicials quan inventen patrons que mai no es produeixen en la natura.
Versionament - conjunt de dades v0.1, v0.2… amb registres de canvis que descriuen les diferències.
Llicències i consentiment : drets d'ús, redistribució i fluxos de supressió. Els reguladors nacionals de protecció de dades (per exemple, l'ICO del Regne Unit) proporcionen llistes de control pràctiques i legals de processament [4].

El cicle de vida del conjunt de dades, pas a pas 🔁

Definiu la decisió : què decidirà el model i què passa si s'equivoca.
Característiques i etiquetes de l'abast : mesurables, observables i ètiques de recopilar.
Dades font : instruments, registres, enquestes, corpus públics, socis.
Consentiment i aspectes legals : avisos de privadesa, exclusions voluntàries, minimització de dades. Vegeu les directrius reguladores per al "perquè" i el "com" [4].
Recopilar i emmagatzemar : emmagatzematge segur, accés basat en rols, gestió d'informació identificable.
Etiqueta : anotadors interns, crowdsourcing, experts; gestiona la qualitat amb tasques d'or, auditories i mètriques d'acord.
Neteja i normalitza : elimina els duplicats, gestiona les mancances, estandarditza les unitats, corregeix la codificació. Treball avorrit i heroic.
Dividir i validar : evitar fuites; estratificar on sigui pertinent; preferir divisions en funció del temps per a dades temporals; i utilitzar la validació creuada amb cura per obtenir estimacions robustes [5].
Document - full de dades o targeta de dades; ús previst, advertències, limitacions [1].
Monitoritzar i actualitzar : detecció de deriva, cadència d'actualització, plans de caducitat. L'RMF d'IA del NIST emmarca aquest bucle de governança continu [3].

Consell ràpid i pràctic: els equips sovint "guanyen la demostració", però ensopeguen en producció perquè el seu conjunt de dades canvia silenciosament: noves línies de productes, un camp rebatejat o una política modificada. Un simple registre de canvis + una reanotació periòdica evita la major part d'aquest maldecap.

Qualitat i avaluació de dades: no tan avorrides com sembla 🧪

La qualitat és multidimensional:

Precisió : són correctes les etiquetes? Utilitzeu mètriques d'acord i adjudicació periòdica.
Completesa : cobreix els camps i les classes que realment necessites.
Coherència : eviteu etiquetes contradictòries per a entrades similars.
Puntualitat : les dades obsoletes fossilitzen les suposicions.
Justícia i biaix : cobertura a través de dades demogràfiques, idiomes, dispositius i entorns; comenceu amb auditories descriptives i després proves d'estrès. Les pràctiques centrades en la documentació (fulls de dades, targetes model) fan que aquestes comprovacions siguin visibles [1], i els marcs de governança les emfatitzen com a controls de risc [3].

Per a l'avaluació del model, utilitzeu divisions adequades i feu un seguiment tant de les mètriques mitjanes com de les mètriques del pitjor grup. Una mitjana brillant pot amagar un cràter. Els conceptes bàsics de la validació creuada es tracten bé a la documentació estàndard d'eines d'aprenentatge automàtic [5].

Ètica, privadesa i llicències: les barreres de seguretat 🛡️

Les dades ètiques no són una vibració, són un procés:

Consentiment i limitació de la finalitat : sigueu explícits sobre els usos i les bases legals [4].
Tractament de la informació personal identificable : minimitzar, pseudonimitzar o anonimitzar segons correspongui; considerar la tecnologia que millora la privadesa quan els riscos siguin elevats.
Atribució i llicències : respecteu les restriccions de compartir igual i d'ús comercial.
Biaix i perjudici : auditoria per a correlacions espúries ("llum del dia = segur" serà molt confús a la nit).
Redreçament : saber com eliminar dades a petició i com revertir els models entrenats en elles (documentar-ho a la fitxa tècnica) [1].

Quant de gran és prou gran? Dimensionament i relació senyal-soroll 📏

Regla general: més exemples solen ajudar si són rellevants i no gairebé duplicats. Però de vegades és millor tenir menys mostres, més netes i millor etiquetades que muntanyes de mostres desordenades.

Vigila:

Corbes d'aprenentatge : representa gràficament el rendiment en funció de la mida de la mostra per veure si estàs vinculat a dades o a models.
Cobertura de cua llarga : les classes rares però crítiques sovint necessiten una recopilació específica, no només més volum.
Etiqueta el soroll : mesura i després redueix; una mica és tolerable, un tsunami no.
Canvi de distribució : les dades d'entrenament d'una regió o canal poden no generalitzar-se a un altre; valideu amb dades de prova similars a un objectiu [5].

En cas de dubte, feu petites proves pilot i amplieu-les. És com condimentar: afegiu-hi, tasteu-ho, ajusteu-ho i repetiu-ho.

On puc trobar i gestionar conjunts de dades 🗂️

Recursos i eines populars (no cal memoritzar URL ara mateix):

Conjunts de dades de cares abraçades : càrrega, processament i compartició programàtica.
Cerca de conjunts de dades de Google : metacerca a la web.
Repositori UCI ML : clàssics seleccionats per a línies de base i docència.
OpenML : tasques + conjunts de dades + execucions amb procedència.
Conjunts de dades públics d'AWS Open Data / : corpus allotjats a gran escala.

Consell professional: no us limiteu a descarregar-lo. Llegiu la llicència i el full de dades i, a continuació, documenteu la vostra pròpia còpia amb els números de versió i la procedència [1].

Etiquetatge i anotació: on es negocia la veritat ✍️

L'anotació és on la teva guia d'etiquetes teòriques lluita amb la realitat:

Disseny de tasques : escriure instruccions clares amb exemples i contraexemples.
Formació d'anotadors : sembra amb respostes d'or, executa rondes de calibratge.
Control de qualitat : utilitzar mètriques d'acord, mecanismes de consens i auditories periòdiques.
Eines : trieu eines que imposin la validació d'esquemes i les cues de revisió; fins i tot els fulls de càlcul poden treballar amb regles i comprovacions.
Bucles de retroalimentació : captura notes de l'anotador i modela errors per refinar la guia.

Si et ve de gust editar un diccionari amb tres amics que no es posen d'acord sobre les comes... és normal. 🙃

Documentació de dades: fer explícit el coneixement implícit 📒

Una fitxa tècnica o targeta de dades hauria de cobrir:

Qui ho va recollir, com i per què.
Usos previstos i usos fora de l'abast.
Llacunes, biaixos i modes de fallada coneguts.
Protocol d'etiquetatge, passos de control de qualitat i estadístiques d'acord.
Llicència, consentiment, contacte per a problemes, procés d'eliminació.

Plantilles i exemples: els fulls de dades per a conjunts de dades i les targetes de model són punts de partida àmpliament utilitzats [1].

Escriu-ho mentre construeixes, no després. La memòria és un suport d'emmagatzematge inestable.

Taula comparativa: llocs on trobar o allotjar conjunts de dades d'IA 📊

Sí, això és una mica teòric. I la redacció és una mica desigual a propòsit. Està bé.

Eina / Repositori	Públic	Preu	Per què funciona a la pràctica
Conjunts de dades de cares abraçades	Investigadors, enginyers	Nivell gratuït	Càrrega ràpida, transmissió en temps real, scripts comunitaris; documentació excel·lent; conjunts de dades versionats
Cerca de conjunts de dades de Google	Tothom	Gratuït	Àmplia superfície; ideal per al descobriment; de vegades metadades inconsistents.
Repositori d'aprenentatge automàtic de la UCI	Estudiants, educadors	Gratuït	Clàssics seleccionats; petits però ordenats; bons per a les bases i l'ensenyament
OpenML	Investigadors de reproducció	Gratuït	Tasques + conjunts de dades + execucions juntes; bons rastres de procedència
Registre de dades obertes d'AWS	Enginyers de dades	Majoritàriament gratuït	Allotjament a escala de petabytes; accés natiu al núvol; costos de sortida de vigilància
Conjunts de dades de Kaggle	professionals	Gratuït	Compartir fàcilment, guions, concursos; els senyals de la comunitat ajuden a filtrar el soroll
Conjunts de dades públics de Google Cloud	Analistes, equips	Gratuït + núvol	Allotjat a prop del càlcul; integració amb BigQuery; compte amb la facturació
Portals acadèmics, laboratoris	Experts en nínxol	Varia	Altament especialitzat; de vegades poc documentat, però tot i així val la pena buscar-lo

(Si una cel·la sembla xerraire, és intencionat.)

Construint el primer: un kit d'inici pràctic 🛠️

Voleu passar de "què és un conjunt de dades d'IA" a "n'he fet un, funciona". Proveu aquest camí mínim:

Escriviu la decisió i la mètrica ; per exemple, reduïu els errors de ruta del suport entrant predient l'equip adequat. Mètrica: macro-F1.
Enumera 5 exemples positius i 5 negatius : mostra d'entrades reals; no les inventis.
Esborrany d'una guia d'etiquetatge : una pàgina; normes d'inclusió/exclusió explícites.
Recolliu una petita mostra real : uns quants centenars de tiquets de totes les categories; elimineu la PII que no necessiteu.
Divisió amb comprovacions de fuites : manteniu tots els missatges del mateix client en una sola divisió; utilitzeu la validació creuada per estimar la variància [5].
Anotar amb QA : dos anotadors en un subconjunt; resoldre desacords; actualitzar la guia.
Entrena una línia de base simple , primer la logística (per exemple, models lineals o transformadors compactes). L'objectiu és provar les dades, no guanyar medalles.
Reviseu els errors : on falla i per què; actualitzeu el conjunt de dades, no només el model.
Document - fitxa tècnica petita: font, enllaç de guia d'etiquetes, divisions, límits coneguts, llicència [1].
Actualització del pla : arribada de noves categories, nou argot, nous dominis; programar actualitzacions petites i freqüents [3].

Aprendràs més d'aquest bucle que de mil preses en pols. A més, guarda còpies de seguretat. Si us plau.

Errors comuns que colpegen els equips 🪤

Fuita de dades : la resposta s'esmuny a les característiques (per exemple, utilitzar camps posteriors a la resolució per predir resultats). Sembla que fa trampa perquè ho és.
Diversitat superficial : una geografia o un dispositiu es disfressa de global. Les proves revelaran el gir argumental.
Deriva d'etiquetes : els criteris canvien amb el temps, però la guia d'etiquetes no. Documenta i versiona la teva ontologia.
Objectius poc especificats : si no podeu definir una mala predicció, les vostres dades tampoc ho faran.
Llicències desordenades : raspar ara i demanar disculpes després no és una estratègia.
Sobreaugment : dades sintètiques que ensenyen artefactes poc realistes, com ara entrenar un xef amb fruita de plàstic.

Preguntes freqüents sobre la frase en si ❓

"Què és un conjunt de dades d'IA?" és només una qüestió de definició? Principalment, però també és un senyal que t'importen les parts avorrides que fan que els models siguin fiables.
Sempre necessito etiquetes? No. Les configuracions no supervisades, autosupervisades i de RL sovint ometen etiquetes explícites, però la curació encara és important.
Puc utilitzar dades públiques per a qualsevol cosa? No. Respecteu les llicències, els termes de la plataforma i les obligacions de privadesa [4].
Més gran o millor? Idealment, tots dos. Si has de triar, tria primer millor.

Observacions finals: què podeu fer en una captura de pantalla 📌

Si algú et pregunta què és un conjunt de dades d'IA , digues: és una col·lecció d'exemples curada i documentada que ensenyen i proven un model, embolicat en la governança perquè la gent pugui confiar en els resultats. Els millors conjunts de dades són representatius, estan ben etiquetats, legalment nets i es mantenen contínuament. La resta són detalls (detalls importants) sobre l'estructura, les divisions i totes aquelles petites barreres que impedeixen que els models vagin pel trànsit. De vegades, el procés sembla fer jardineria amb fulls de càlcul; de vegades, com organitzar píxels. Sigui com sigui, inverteix en les dades i els teus models actuaran de manera menys estranya. 🌱🤖

Referències

[1] Fulls de dades per a conjunts de dades - Gebru et al., arXiv. Enllaç
[2] Targetes model per a informes de models - Mitchell et al., arXiv. Enllaç
[3] Marc de gestió de riscos d'intel·ligència artificial del NIST (AI RMF 1.0) . Enllaç
[4] Guia i recursos del RGPD del Regne Unit - Oficina del Comissionat d'Informació (ICO). Enllaç
[5] Validació creuada: avaluació del rendiment de l'estimador - Guia de l'usuari de scikit-learn. Enllaç

Troba la darrera versió d'IA a la botiga oficial d'assistents d'IA

Sobre nosaltres

Torna al bloc

País/regió