Glosārijs

Apmācības dati

Kas ir Apmācības dati?

Apmācības dati ir piemēri, no kuriem MI modelis apgūst likumsakarības: lielas teksta kolekcijas valodas modeļiem, marķēti attēli attēlu modeļiem. To kvalitāte, daudzveidība un aktualitāte lielā mērā nosaka, cik uzticams un taisnīgs ir modelis un cik aktuālas ir tā zināšanas. Organizācijām ir svarīgi arī tas, vai pakalpojumu sniedzējs ievadītos klientu datus izmanto tālākai apmācībai.

Kā palīdz KI.ordo

Saskaņā ar Anthropic komerciālajiem pakalpojumu noteikumiem (stāvoklis uz 2026. gada oktobri) Anthropic nedrīkst apmācīt modeļus ar klientu saturu no saviem pakalpojumiem, un KI.ordo vērtējumi 👍/👎 tiek izmantoti tikai zināšanu un norādījumu uzlabošanai, nevis modeļu apmācībai.

Uzzināt vairāk

Tēmas

Dati
Training
Datu aizsardzība

Izmēģiniet KI.ordo

Aģenti, plūsmas un veidnes vienā darbvietā – bezmaksas 24 stundu demo.

Sākt demo

← Visi termini

Saistītie termini

Sintētiski dati

Sintētiski dati tiek ģenerēti mākslīgi, nevis vākti reālajā pasaulē, bet atdarina reālu datu likumsakarības un īpašības. Tie palīdz, ja īstu datu ir maz, tie ir dārgi vai datu aizsardzības ziņā sensitīvi — piemēram, programmatūras testēšanai, modeļu apmācībai vai tērzēšanas robota pārbaudei ar reālistiskiem paraugvaicājumiem. Svarīgi, lai tie pietiekami precīzi atspoguļotu realitāti un neļautu izdarīt secinājumus par reālām personām.

testa dati
datu aizsardzība
+1

Veidne

Datu trūkums

Datu trūkums rodas, ja MI uzdevumam nav pietiekami daudz piemērotu vai marķētu datu, lai modeli droši apmācītu vai pārbaudītu. Tas skar, piemēram, retus defektu veidus ražošanā, nišas valodas vai jaunus produktus bez pārdošanas vēstures. Risinājumi ir pārneses mācīšanās, sintētiskie dati, datu paplašināšana vai iepriekš apmācīti valodas modeļi, kas sniedz noderīgus rezultātus jau no dažiem piemēriem.

apmācības dati
datu kvalitāte
+1

Garbage in, garbage out (GIGO)

„Garbage in, garbage out” („atkritumi iekšā — atkritumi ārā”) apzīmē principu, ka sistēma var sniegt tikai tik labus rezultātus, cik labi ir tās saņemtie dati. MI gadījumā tas attiecas divkārt: nepareizi, novecojuši vai vienpusīgi apmācības vai zināšanu dati noved pie nepareizām vai aizspriedumainām atbildēm. Tērzēšanas robots, kas balstās uz novecojušu cenrādi, nosauks novecojušas cenas. Tāpēc datu kopšana ir pastāvīgs uzdevums katrā MI projektā.

Datu kvalitāte
Princips
+1

Bias

MI jomā neobjektivitāte (bias) apzīmē sistemātisku rezultātu izkropļojumu. Tā bieži rodas no nelīdzsvarotiem vai vēsturiski izkropļotiem apmācības datiem, bet arī no modeļa uzbūves vai jautājuma formulējuma. Labi zināms piemērs: kandidātu atlases rīks, kas mācās no iepriekšējiem pieņemšanas darbā lēmumiem, var turpināt esošo nelabvēlīgo situāciju. Statistikā ar neobjektivitāti saprot arī novērtējuma novirzi no patiesās vērtības. Pretpasākumi ietver daudzveidīgus datus, regulārus auditus un cilvēku pieņemtus lēmumus personāla jautājumos.

MI ētika
Fairness
+1