Glosar

Date de antrenare

Ce este Date de antrenare?

Datele de antrenare sunt exemplele din care un model de IA învață tipare: colecții mari de texte pentru modelele lingvistice, imagini etichetate pentru modelele de imagini. Calitatea, diversitatea și actualitatea lor determină în mare măsură cât de fiabil și echitabil este un model și cât de actuale sunt cunoștințele sale. Pentru organizații contează și dacă un furnizor folosește datele clienților introduse de aceștia pentru antrenare ulterioară.

Cum ajută KI.ordo

Potrivit condițiilor comerciale ale Anthropic (stare la octombrie 2026), Anthropic nu are voie să antreneze modele pe conținutul clienților din serviciile sale, iar evaluările 👍/👎 din KI.ordo sunt folosite doar pentru a îmbunătăți cunoștințele și instrucțiunile, nu pentru a antrena modele.

Aflați mai multe

Subiecte

Date
Training
protecția datelor

Încercați KI.ordo

Agenți, fluxuri și șabloane într-un singur spațiu de lucru – demo gratuit de 24 de ore.

Porniți demo-ul

← Toți termenii

Termeni înrudiți

Date sintetice

Datele sintetice sunt generate artificial, nu colectate din lumea reală, dar imită tiparele și proprietățile datelor reale. Ajută atunci când datele autentice sunt puține, costisitoare sau sensibile din perspectiva protecției datelor – de exemplu pentru testarea software-ului, antrenarea modelelor sau verificarea unui chatbot cu interogări-exemplu realiste. Este important ca ele să reflecte suficient de fidel realitatea și să nu permită tragerea de concluzii despre persoane reale.

date de test
protecția datelor
+1

Șablon

Lipsa datelor

Lipsa datelor apare atunci când există prea puține date adecvate sau etichetate pentru ca o sarcină IA să poată antrena sau testa un model în mod fiabil. Aceasta afectează, de exemplu, tipurile rare de defecte din producție, limbile de nișă sau produsele noi fără istoric de vânzări. Soluțiile includ transfer learning, date sintetice, augmentarea datelor sau modele lingvistice pre-antrenate, care oferă rezultate utile chiar și cu puține exemple.

date de antrenare
calitatea datelor
+1

Gunoi la intrare, gunoi la ieșire (GIGO)

„Garbage in, garbage out” descrie principiul conform căruia un sistem poate produce doar rezultate la fel de bune ca datele pe care le primește. Aceasta se aplică de două ori mai mult în cazul IA: datele de antrenare sau de cunoștințe incorecte, depășite sau unilaterale duc la răspunsuri greșite sau părtinitoare. Un chatbot care se bazează pe o listă de prețuri depășită va indica prețuri depășite. Întreținerea datelor este, așadar, o sarcină permanentă în fiecare proiect IA.

Calitatea datelor
principiu
+1

Bias

În IA, bias (prejudecata algoritmică) desemnează o distorsionare sistematică a rezultatelor. Aceasta provine adesea din date de antrenare dezechilibrate sau distorsionate istoric, dar și din proiectarea modelului ori din modul în care este formulată o întrebare. Un exemplu cunoscut: un instrument de preselecție a candidaților care învață din deciziile de angajare anterioare poate perpetua dezavantajele existente. În statistică, bias înseamnă și abaterea unei estimări de la valoarea reală. Contramăsurile includ date diverse, audituri periodice și decizii luate de oameni în chestiunile de personal.

Etica IA
Fairness
+1