Речник

Данни за обучение

Какво е Данни за обучение?

Данните за обучение са примерите, от които моделът с ИИ научава закономерности: големи текстови колекции за езиковите модели, изображения с етикети за моделите за изображения. Качеството, разнообразието и актуалността им до голяма степен определят колко надежден и справедлив е моделът и колко актуални ще са знанията му. За организациите е важно и дали доставчикът използва въведените от клиентите данни за по-нататъшно обучение.

Как помага KI.ordo

Според търговските условия за ползване на Anthropic (към октомври 2026 г.) Anthropic не може да обучава модели върху съдържанието на клиентите от своите услуги, а оценките 👍/👎 в KI.ordo се използват само за подобряване на знанията и инструкциите, не за обучение на модели.

Научете повече

Теми

Данни
Training
Защита на данните

Изпробвайте KI.ordo

Агенти, потоци и шаблони в едно работно пространство – безплатна 24-часова демонстрация.

Стартирайте демото

← Всички термини

Свързани термини

Синтетични данни

Синтетичните данни се генерират изкуствено, а не се събират в реалния свят, но имитират закономерностите и свойствата на реалните данни. Те помагат, когато истинските данни са оскъдни, скъпи или чувствителни от гледна точка на защитата на данните – например за тестване на софтуер, обучение на модели или проверка на чатбот с реалистични примерни запитвания. Важно е те да отразяват достатъчно близо действителността и да не позволяват изводи за реални хора.

тестови данни
защита на данните
+1

Шаблон

Недостиг на данни

Недостиг на данни има, когато за дадена ИИ задача няма достатъчно подходящи или анотирани данни, за да се обучи или тества надеждно модел. Той засяга например редки видове дефекти в производството, нишови езици или нови продукти без история на продажбите. Решения са трансферното обучение, синтетичните данни, аугментацията на данни или предварително обучените езикови модели, които дават полезни резултати дори при няколко примера.

обучителни данни
качество на данните
+1

Garbage in, garbage out (GIGO)

„Garbage in, garbage out“ („боклук на входа – боклук на изхода“) описва принципа, че една система може да дава само толкова добри резултати, колкото са данните, които получава. За ИИ това важи двойно: грешни, остарели или едностранчиви обучителни данни или данни за знания водят до неверни или пристрастни отговори. Чатбот, който ползва остарял ценоразпис, ще посочва остарели цени. Затова поддръжката на данните е постоянна задача във всеки ИИ проект.

Качество на данните
Принцип
+1

Bias

В областта на ИИ пристрастието (bias) означава систематично изкривяване на резултатите. То често произтича от небалансирани или исторически изкривени обучителни данни, но и от устройството на модела или от начина, по който е зададен въпросът. Известен пример: инструмент за подбор на кандидати, който се учи от минали решения за наемане, може да затвърди съществуващи неравнопоставености. В статистиката терминът означава и отклонението на една оценка от истинската стойност. Мерките за противодействие включват разнообразни данни, редовни одити и човешки решения по кадрови въпроси.

Етика на ИИ
Fairness
+1