Glosář

Trénovací data

Co je Trénovací data?

Trénovací data jsou příklady, z nichž se AI model učí vzory: rozsáhlé sbírky textů pro jazykové modely, označené obrázky pro obrazové modely. Jejich kvalita, rozmanitost a aktuálnost do značné míry určují, jak spolehlivý a spravedlivý model je a jak aktuální budou jeho znalosti. Pro organizace je také důležité, zda poskytovatel používá k dalšímu trénování zákaznická data, která do systému zadají.

Jak pomáhá KI.ordo

Podle obchodních podmínek společnosti Anthropic (stav k říjnu 2026) nesmí Anthropic trénovat modely na obsahu zákazníků ze svých služeb a hodnocení 👍/👎 v KI.ordo se používá pouze ke zlepšení znalostí a pokynů, nikoli k trénování modelů.

Zjistit více

Témata

Data
Training
ochrana údajů

Vyzkoušet KI.ordo

Agenti, postupy a šablony v jednom pracovním prostoru – 24hodinové demo zdarma.

Spustit demo

← Všechny pojmy

Související pojmy

Syntetická data

Syntetická data se vytvářejí uměle, nikoli sběrem v reálném světě, ale napodobují vzory a vlastnosti skutečných dat. Pomáhají, když jsou skutečná data vzácná, drahá nebo citlivá z hlediska ochrany osobních údajů – například při testování softwaru, trénování modelů nebo ověřování chatbota na realistických ukázkových dotazech. Důležité je, aby věrně odrážela realitu a neumožňovala vyvozovat závěry o skutečných lidech.

testovací data
ochrana údajů
+1

Šablona

Nedostatek dat

O nedostatek dat jde tehdy, když pro úlohu s AI chybí dostatek vhodných nebo označených dat k spolehlivému trénování či testování modelu. Týká se to například vzácných typů vad ve výrobě, okrajových jazyků nebo nových produktů bez historie prodeje. Řešením jsou transfer learning, syntetická data, augmentace dat nebo předtrénované jazykové modely, které dávají použitelné výsledky už z několika příkladů.

trénovací data
kvalita dat
+1

Garbage in, garbage out (GIGO)

„Garbage in, garbage out“ (doslova: smetí dovnitř, smetí ven) označuje zásadu, že systém může podávat jen tak dobré výsledky, jako jsou data, která dostane. U AI to platí dvojnásob: chybná, zastaralá nebo jednostranná trénovací či znalostní data vedou k nesprávným nebo zkresleným odpovědím. Chatbot, který čerpá ze zastaralého ceníku, bude uvádět zastaralé ceny. Péče o data je proto trvalým úkolem každého projektu s AI.

Kvalita dat
zásada
+1

Bias

V oblasti AI označuje bias (zkreslení) systematické zkreslení výsledků. Často pramení z nevyvážených nebo historicky zkreslených trénovacích dat, ale také z návrhu modelu nebo ze způsobu, jakým je otázka formulována. Známý příklad: nástroj pro předvýběr uchazečů, který se učí z minulých rozhodnutí o přijetí, může prohlubovat existující znevýhodnění. Ve statistice bias znamená také odchylku odhadu od skutečné hodnoty. K protiopatřením patří rozmanitá data, pravidelné audity a lidská rozhodnutí v personálních záležitostech.

Etika AI
Fairness
+1