Ordlista

Träningsdata

Vad är Träningsdata?

Träningsdata är de exempel som en AI-modell lär sig mönster av: stora textsamlingar för språkmodeller, märkta bilder för bildmodeller. Deras kvalitet, mångfald och aktualitet avgör till stor del hur tillförlitlig och rättvis en modell är och hur aktuell dess kunskap blir. För organisationer spelar det också roll om en leverantör använder de kunddata som de matar in för vidare träning.

Så hjälper KI.ordo

Enligt Anthropics kommersiella användarvillkor (läget i oktober 2026) får Anthropic inte träna modeller på kunders innehåll från sina tjänster, och betygen 👍/👎 i KI.ordo används bara för att förbättra kunskap och instruktioner, inte för att träna modeller.

Läs mer

Ämnen

Data
Training
Dataskydd

Prova KI.ordo

Agenter, flöden och mallar i en arbetsyta – gratis demo i 24 timmar.

Starta demo

← Alla begrepp

Relaterade begrepp

Syntetiska data

Syntetiska data genereras på konstgjord väg i stället för att samlas in i verkligheten, men efterliknar verkliga datas mönster och egenskaper. De hjälper när genuina data är knappa, dyra eller känsliga ur dataskyddssynpunkt – till exempel för att testa programvara, träna modeller eller kontrollera en chattbot med realistiska exempelfrågor. Det är viktigt att de speglar verkligheten tillräckligt väl och inte gör det möjligt att dra slutsatser om verkliga personer.

testdata
dataskydd
+1

Mall

Databrist

Databrist uppstår när det finns för lite lämpliga eller annoterade data för att en AI-uppgift ska kunna träna eller testa en modell på ett pålitligt sätt. Det drabbar till exempel sällsynta feltyper i produktionen, nischspråk eller nya produkter utan försäljningshistorik. Åtgärder är transferinlärning, syntetiska data, dataaugmentering eller förtränade språkmodeller som ger användbara resultat med bara några få exempel.

träningsdata
datakvalitet
+1

Garbage in, garbage out (GIGO)

”Garbage in, garbage out” beskriver principen att ett system bara kan ge lika bra resultat som de data det får. Det gäller dubbelt för AI: felaktiga, föråldrade eller ensidiga tränings- eller kunskapsdata leder till felaktiga eller partiska svar. En chattbot som utgår från en föråldrad prislista anger föråldrade priser. Datavård är därför en löpande uppgift i varje AI-projekt.

Datakvalitet
Princip
+1

Bias

Inom AI avser bias en systematisk snedvridning av resultat. Den beror ofta på obalanserade eller historiskt snedvridna träningsdata, men också på modellens utformning eller hur en fråga ställs. Ett välkänt exempel: ett verktyg för urval av sökande som lär sig av tidigare anställningsbeslut kan befästa befintliga nackdelar. Inom statistiken betyder bias också en skattnings avvikelse från det sanna värdet. Motåtgärder är bland annat varierade data, regelbundna granskningar och mänskliga beslut i personalfrågor.

AI-etik
Fairness
+1