Γλωσσάριο

Δεδομένα εκπαίδευσης

Τι είναι Δεδομένα εκπαίδευσης;

Τα δεδομένα εκπαίδευσης είναι τα παραδείγματα από τα οποία ένα μοντέλο ΤΝ μαθαίνει πρότυπα: μεγάλες συλλογές κειμένων για γλωσσικά μοντέλα, εικόνες με ετικέτες για μοντέλα εικόνας. Η ποιότητα, η ποικιλία και η επικαιρότητά τους καθορίζουν σε μεγάλο βαθμό πόσο αξιόπιστο και δίκαιο είναι ένα μοντέλο και πόσο ενημερωμένες θα είναι οι γνώσεις του. Για τους οργανισμούς έχει επίσης σημασία αν ένας πάροχος χρησιμοποιεί τα δεδομένα πελατών που εισάγουν για περαιτέρω εκπαίδευση.

Πώς βοηθά το KI.ordo

Σύμφωνα με τους εμπορικούς όρους παροχής υπηρεσιών της Anthropic (κατάσταση Οκτωβρίου 2026), η Anthropic δεν επιτρέπεται να εκπαιδεύει μοντέλα με περιεχόμενο πελατών από τις υπηρεσίες της, και οι αξιολογήσεις 👍/👎 στο KI.ordo χρησιμοποιούνται μόνο για τη βελτίωση της γνώσης και των οδηγιών, όχι για την εκπαίδευση μοντέλων.

Μάθετε περισσότερα

Θέματα

Δεδομένα
Training
προστασία δεδομένων

Δοκιμάστε το KI.ordo

Πράκτορες, ροές εργασιών και πρότυπα σε έναν χώρο εργασίας – δωρεάν επίδειξη 24 ωρών.

Έναρξη επίδειξης

← Όλοι οι όροι

Σχετικοί όροι

Συνθετικά δεδομένα

Τα συνθετικά δεδομένα παράγονται τεχνητά αντί να συλλέγονται στον πραγματικό κόσμο, αλλά μιμούνται τα πρότυπα και τις ιδιότητες των πραγματικών δεδομένων. Βοηθούν όταν τα γνήσια δεδομένα είναι σπάνια, ακριβά ή ευαίσθητα από άποψη προστασίας δεδομένων – για παράδειγμα για τη δοκιμή λογισμικού, την εκπαίδευση μοντέλων ή τον έλεγχο ενός chatbot με ρεαλιστικά δείγματα ερωτημάτων. Είναι σημαντικό να αντικατοπτρίζουν την πραγματικότητα αρκετά πιστά και να μην επιτρέπουν συμπεράσματα για πραγματικά πρόσωπα.

δεδομένα δοκιμής
προστασία δεδομένων
+1

Πρότυπο

Έλλειψη δεδομένων

Έλλειψη δεδομένων υπάρχει όταν διατίθενται πολύ λίγα κατάλληλα ή επισημασμένα δεδομένα, ώστε να εκπαιδευτεί ή να δοκιμαστεί αξιόπιστα ένα μοντέλο για μια εργασία ΤΝ. Αφορά, για παράδειγμα, σπάνιους τύπους ελαττωμάτων στην παραγωγή, εξειδικευμένες γλώσσες ή νέα προϊόντα χωρίς ιστορικό πωλήσεων. Λύσεις προσφέρουν η μεταφορά μάθησης (transfer learning), τα συνθετικά δεδομένα, η επαύξηση δεδομένων ή τα προεκπαιδευμένα γλωσσικά μοντέλα, που αποδίδουν χρήσιμα αποτελέσματα με λίγα μόνο παραδείγματα.

δεδομένα εκπαίδευσης
ποιότητα δεδομένων
+1

Garbage in, garbage out (GIGO)

Το «Garbage in, garbage out» («σκουπίδια μέσα, σκουπίδια έξω») περιγράφει την αρχή ότι ένα σύστημα μπορεί να παράγει αποτελέσματα μόνο τόσο καλά όσο τα δεδομένα που λαμβάνει. Αυτό ισχύει διπλά για την ΤΝ: λανθασμένα, παρωχημένα ή μονόπλευρα δεδομένα εκπαίδευσης ή γνώσης οδηγούν σε λανθασμένες ή μεροληπτικές απαντήσεις. Ένα chatbot που βασίζεται σε παρωχημένο τιμοκατάλογο θα αναφέρει παρωχημένες τιμές. Η φροντίδα των δεδομένων είναι επομένως διαρκές καθήκον σε κάθε έργο ΤΝ.

Ποιότητα δεδομένων
Αρχή
+1

Bias

Στην ΤΝ, η μεροληψία (bias) αναφέρεται σε μια συστηματική στρέβλωση των αποτελεσμάτων. Συχνά οφείλεται σε μη ισορροπημένα ή ιστορικά στρεβλωμένα δεδομένα εκπαίδευσης, αλλά και στον σχεδιασμό του μοντέλου ή στον τρόπο διατύπωσης μιας ερώτησης. Ένα γνωστό παράδειγμα: ένα εργαλείο διαλογής υποψηφίων που μαθαίνει από παλαιότερες αποφάσεις προσλήψεων μπορεί να διαιωνίσει υπάρχουσες διακρίσεις. Στη στατιστική, ο όρος σημαίνει επίσης την απόκλιση μιας εκτίμησης από την πραγματική τιμή. Τα αντίμετρα περιλαμβάνουν ποικιλόμορφα δεδομένα, τακτικούς ελέγχους και ανθρώπινες αποφάσεις σε θέματα προσωπικού.

Ηθική της ΤΝ
Fairness
+1