AI Eğitim Verileri

Tanım

Yapay zeka eğitim verileri, makine öğrenimi modellerine kalıpları nasıl belirleyeceklerini ve tahminler üreteceklerini öğretmek için kullanılan etiketli veri kümesidir. Modellerin iç parametrelerini ayarladıkları "temel gerçeği" temsil eder.

Amaç

Amaç, algoritmaların istatistiksel ilişkileri öğrenmesine rehberlik eden örnekler sunmaktır. Modellerin örneklerden daha önce görülmemiş verilere genelleme yapmasını sağlar.

Önem

• Eğitim verilerinin kalitesi model doğruluğunu doğrudan etkiler.
• Önyargılı veya dengesiz veriler adil olmayan veya güvenilir olmayan modeller üretir.
• Yeterince büyük veri kümeleri genellemeyi iyileştirir.
• Eğitim verilerinin test setlerine sızması değerlendirmeleri tehlikeye atar.

Nasıl Rezervasyon Yaparım ?

1. Tahmin görevini ve veri seti gereksinimlerini tanımlayın.
2. İlgili ham verileri toplayın.
3. Verileri doğru çıktılarla etiketleyin veya açıklamalar ekleyin.
4. Eğitim, doğrulama ve test kümelerine ayrılmıştır.
5. Modeli, eğitim verilerine göre ağırlıkları ayarlayacak şekilde eğitin.

Örnekler (Gerçek Dünya)

• COCO veri seti: tespit ve segmentasyon için açıklamalı görüntüler.
• Ortak Tarama: LLM'ler için ön eğitim amaçlı büyük ölçekli web metin veri seti.
• LibriSpeech: ASR eğitimi için konuşma veri seti.

Referanslar / İlave Okumalar

• Makine Öğrenmesi için Eğitim Verileri — IBM Araştırma.
• ISO/IEC 23053: Makine Öğrenmesi Kullanan Yapay Zeka Sistemleri için Çerçeve — ISO.
• NIST Yapay Zeka Risk Yönetimi Çerçevesi — NIST.
• Makine Öğrenmesinde Eğitim Verileri Nedir? – Shaip