Słownik pojęć

Dane treningowe

Czym jest Dane treningowe?

Dane treningowe to przykłady, z których model AI uczy się wzorców: duże zbiory tekstów dla modeli językowych, obrazy z etykietami dla modeli obrazowych. Ich jakość, różnorodność i aktualność w dużej mierze decydują o tym, jak niezawodny i sprawiedliwy jest model oraz jak aktualna jest jego wiedza. Dla organizacji ma też znaczenie, czy dostawca wykorzystuje wprowadzane przez klientów dane do dalszego trenowania.

Jak pomaga KI.ordo

Zgodnie z komercyjnymi warunkami korzystania z usług Anthropic (stan na październik 2026) Anthropic nie może trenować modeli na treściach klientów pochodzących z jego usług, a oceny 👍/👎 w KI.ordo służą wyłącznie do ulepszania wiedzy i instrukcji, a nie do trenowania modeli.

Dowiedz się więcej

Tematy

Dane
Training
ochrona danych

Wypróbuj KI.ordo

Agenci, przepływy i szablony w jednym obszarze roboczym – bezpłatne demo na 24 godziny.

Uruchom demo

← Wszystkie pojęcia

Powiązane pojęcia

Dane syntetyczne

Dane syntetyczne są generowane sztucznie, a nie zbierane w świecie rzeczywistym, ale odwzorowują wzorce i właściwości danych rzeczywistych. Pomagają, gdy prawdziwych danych jest mało, są drogie lub wrażliwe z punktu widzenia ochrony danych – na przykład przy testowaniu oprogramowania, trenowaniu modeli lub sprawdzaniu chatbota na realistycznych przykładowych zapytaniach. Ważne, aby wystarczająco wiernie odzwierciedlały rzeczywistość i nie pozwalały wnioskować o prawdziwych osobach.

dane testowe
ochrona danych
+1

Szablon

Niedobór danych

Niedobór danych występuje wtedy, gdy dla zadania AI brakuje odpowiednich lub oznaczonych danych, aby wiarygodnie wytrenować lub przetestować model. Dotyczy to na przykład rzadkich rodzajów wad w produkcji, niszowych języków albo nowych produktów bez historii sprzedaży. Środki zaradcze to transfer learning, dane syntetyczne, augmentacja danych lub wstępnie wytrenowane modele językowe, które dają użyteczne wyniki już na podstawie kilku przykładów.

dane treningowe
jakość danych
+1

Garbage in, garbage out (GIGO)

„Garbage in, garbage out” (dosł. „śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu”) to zasada mówiąca, że system może dawać wyniki tylko tak dobre, jak dane, które otrzymuje. W przypadku AI dotyczy to podwójnie: błędne, nieaktualne lub jednostronne dane treningowe albo dane wiedzy prowadzą do błędnych lub stronniczych odpowiedzi. Chatbot korzystający z nieaktualnego cennika będzie podawał nieaktualne ceny. Dbanie o dane jest więc stałym zadaniem w każdym projekcie AI.

Jakość danych
Zasada
+1

Bias

W AI bias (stronniczość) oznacza systematyczne zniekształcenie wyników. Często wynika z niezrównoważonych lub historycznie zniekształconych danych treningowych, ale także z konstrukcji modelu lub sposobu sformułowania pytania. Znany przykład: narzędzie do preselekcji kandydatów, które uczy się na podstawie wcześniejszych decyzji rekrutacyjnych, może utrwalać istniejące nierówności. W statystyce bias oznacza również obciążenie estymatora, czyli odchylenie oszacowania od wartości prawdziwej. Środki zaradcze obejmują zróżnicowane dane, regularne audyty i podejmowanie decyzji kadrowych przez ludzi.

Etyka AI
Fairness
+1