Dette er sjette del i serien “Hvad er AI?”. Formålet med serien er, at komme med en uddybning af nogle af de centrale begreber indenfor kunstig intelligens og den er altså ikke tænkt til dig, der allerede ved alt om AI. Du kan læse femte del her.
TL;DR: Fire hovedpointer
- Datasæt er afgørende for AI-modellers ydeevne, og de varierer mellem trænings-, validerings- og testdatasæt, som har forskellige roller i udviklingen af AI-modeller.
- Kendte datasæt som MNIST, ImageNet, COCO og GLUE bruges til træning af modeller i billedgenkendelse og naturlig sprogforståelse, hvilket gør dem til benchmarks for specifikke opgaver.
- Kvalitet og diversitet af datasæt påvirker AI-modellens evne til at generalisere. Rensning, normalisering og feature engineering er vigtige for at forbedre datakvaliteten.
- Etiske overvejelser omkring datasæt er nødvendige for at undgå bias, og der skal implementeres fairness-strategier for at sikre retfærdige resultater i AI-modeller.
Datasæt er grundlaget for træningen af AI-modeller, og de har direkte indflydelse på modellernes nøjagtighed, ydeevne og anvendelighed.
Hvad er et datasæt?
Et datasæt er en organiseret samling af data, som bruges til at træne, validere og teste AI-modeller. Datasæt kan være strukturerede eller ustrukturerede, afhængigt af typen af data. Strukturerede datasæt består af veldefinerede og velorganiserede data, såsom tabeller med rækker og kolonner, mens ustrukturerede datasæt kan indeholde tekst, billeder, lyd eller video, som ikke er organiseret på en systematisk måde.
Datasæt spiller en central rolle i maskinlæring og AI-træning, da modellerne lærer mønstre og forhold i dataene for at kunne udføre specifikke opgaver. Disse opgaver kan variere fra billedgenkendelse til naturlig sprogbehandling eller prognoser baseret på historiske data.
Typer af datasæt
Datasæt kan opdeles i tre hovedkategorier baseret på deres anvendelse under udviklingen af AI-modeller:
– Træningsdatasæt (Training set): Dette er den største del af datasættet og bruges til at træne AI-modellen. Modellen bruger træningsdatasættet til at lære mønstre og relationer i dataene, så den kan udføre de opgaver, den er designet til.
– Valideringsdatasæt (Validation set): Dette datasæt bruges til at evaluere modellens ydeevne under træningsprocessen og til at justere hyperparametre. Valideringsdatasættet hjælper med at forhindre overfitting, hvor modellen lærer træningsdatasættet for godt uden at kunne generalisere til nye data.
– Testdatasæt (Test set): Når modellen er færdigtrænet, bruges testdatasættet til at evaluere, hvor godt den fungerer på nye, usete data. Testdatasættet hjælper med at vurdere modellens generaliserbarhed og performance i virkelige applikationer.
Flere velkendte og veldokumenterede datasæt anvendes til træning af AI-modeller inden for forskellige domæner, og hvert datasæt er ofte skræddersyet til specifikke opgaver såsom billedgenkendelse, naturlig sprogbehandling (NLP), eller talgenkendelse. Her er nogle af de mest fremtrædende datasæt, der ofte bruges til AI-træning:
1. MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology)
MNIST er et af de mest udbredte datasæt inden for computer vision. Det består af 70.000 håndskrevne cifre fra 0 til 9 og anvendes ofte som et benchmark til simple billedklassifikationsmodeller. MNIST bruges primært til at teste og træne neurale netværk, da det er relativt lille og hurtigt at arbejde med, men stadig kræver grundlæggende forståelse af mønstergenkendelse.
2. ImageNet
ImageNet er et af de mest omfattende billeddatasæt til træning af AI-modeller inden for billedklassifikation og objektgenkendelse. Datasættet indeholder over 14 millioner billeder, der er blevet håndteret og klassificeret i 1.000 forskellige kategorier. ImageNet var et centralt datasæt i udviklingen af dybe neurale netværk (dyb læring) og blev brugt i ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC), der har været et benchmark for billedgenkendelsesmodeller som AlexNet, VGG og ResNet.
3. COCO (Common Objects in Context)
COCO er et billeddatasæt, der indeholder over 300.000 billeder med tilhørende segmenteringer, annoteringer og billedbeskrivelser. Det bruges hovedsageligt til avancerede opgaver som objektgenkendelse, billedsegmentering og billed-billedanalyse, hvor modellen skal forstå ikke blot individuelle objekter, men også deres sammenhæng og placering i komplekse visuelle miljøer.
4. CIFAR-10 og CIFAR-100
CIFAR-10 og CIFAR-100 er billeddatasæt, der bruges til billedklassifikation. CIFAR-10 består af 60.000 32×32 pixel-farvebilleder, opdelt i 10 klasser, mens CIFAR-100 indeholder billeder opdelt i 100 klasser. Disse datasæt bruges ofte til benchmarking af modeller, da de er små nok til at blive håndteret hurtigt, men stadig repræsenterer en udfordring for klassifikationsalgoritmer.
5. GLUE (General Language Understanding Evaluation)
GLUE er et populært datasæt til måling af AI-modellers præstation på forskellige NLP-opgaver, såsom sentimentanalyse, oversættelse og spørgsmål-besvarelse. Det omfatter en bred samling af tekstopgaver, der giver et samlet benchmark for sprogbaserede modeller. GLUE bruges ofte til at evaluere store sprogmodeller som BERT og GPT.
6. Common Crawl
Common Crawl er et kæmpe datasæt bestående af petabytes af webdata, der indsamles fra internettet. Det er en af de primære datakilder til træning af store sprogmodeller som OpenAIs GPT-modeller og Google’s T5. Common Crawl giver adgang til en bred vifte af tekstindhold, som kan bruges til at træne modeller i alt fra tekstforståelse til tekstgenerering.
7. OpenAI’s WebText
WebText er et datasæt, der blev samlet af OpenAI til at træne deres GPT-2-model. Det består af over 8 millioner dokumenter hentet fra websider af høj kvalitet. Det bruges til at træne modeller i naturlig sprogforståelse og tekstgenerering ved at give dem et bredt spektrum af tekster at lære fra.
Kvalitet og forbehandling af datasæt
Datasættes kvalitet har stor indflydelse på AI-modellens ydeevne. Derfor er datasætforbehandling en kritisk fase i udviklingen af AI-modeller. Forbehandling indebærer flere trin:
– Rensning af data: Fjernelse af støj, inkonsekvenser, og manglende værdier i datasættet. Dette er vigtigt, da fejlbehæftede eller ukorrekte data kan føre til en forkert modeltræning.
– Normalisering og standardisering: Mange modeller kræver, at dataene er normaliserede eller standardiserede for at sikre, at variablerne er sammenlignelige, især når dataene har forskellige skalaer.
– Feature engineering: Dette indebærer skabelsen af nye variabler (features) ud fra eksisterende data, som kan hjælpe modellen med at lære mere præcist.
Størrelse og diversitet af datasæt
Datasættes størrelse og diversitet er to faktorer, der spiller en afgørende rolle i modellens præstation:
– Størrelse: Større datasæt giver typisk bedre resultater, fordi de giver modellen mere information at lære fra. Dog kan store datasæt også øge træningstiden og kræve mere computerkraft.
– Diversitet: Et diversificeret datasæt er afgørende for, at modellen kan generalisere til nye situationer. Hvis et datasæt ikke er repræsentativt for den virkelige verden (fx ved at være skævt mod visse grupper eller forhold), kan det føre til bias i AI-modellen, som vil yde dårligt i situationer, den ikke er trænet på.
Etik og bias i datasæt
Et vigtigt aspekt ved brugen af datasæt i AI-træning er de etiske spørgsmål og risikoen for bias. Hvis datasættet er skævt eller indeholder forudindtaget information, kan AI-modellen ende med at gentage og forstærke disse forudindtagelser. For eksempel kan en ansøgningsscreeningmodel, der er trænet på data fra tidligere ansættelsesprocesser, utilsigtet diskriminere mod visse demografiske grupper, hvis historiske data viser en sådan skævhed.
For at undgå bias er det nødvendigt at:
– Diversificere datasættet: Sørge for, at datasættet repræsenterer forskellige demografiske grupper, miljøer og situationer.
– Implementere fairness-strategier: Der findes teknikker til at identificere og afbøde bias, såsom fairness-metrikker og omhyggelig overvågning af modellens output.
Offentlige vs. proprietære datasæt
Der findes både offentlige og proprietære datasæt, som kan bruges til AI-træning:
– Offentlige datasæt: Disse er frit tilgængelige for forskere og udviklere og bruges ofte til akademisk forskning og modellering. Eksempler inkluderer MNIST til håndskriftgenkendelse eller ImageNet til billedklassificering.
– Proprietære datasæt: Disse er private og bruges af virksomheder til at udvikle interne AI-løsninger. Disse datasæt kan være meget specifikke og give virksomheden en konkurrencemæssig fordel. For eksempel kan en e-handelsvirksomhed udvikle en anbefalingsmodel baseret på sin egen kundedatabase.
Anvendelser af datasæt i AI-modeller
AI-modeller afhænger af datasæt, når de udfører opgaver inden for forskellige domæner:
– Billedgenkendelse: AI-modeller til billedgenkendelse trænes ofte på store datasæt med etiketterede billeder, som ImageNet. Modellen lærer at identificere mønstre og genkende objekter i billederne.
– Naturlig sprogbehandling (NLP): I NLP-træning bruges datasæt bestående af tekst til at lære AI-modellen at forstå, generere og analysere menneskeligt sprog. Eksempler på datasæt i dette felt inkluderer Wikipedia eller specifikke samlinger som Common Crawl.
– Prognoser: I domæner som økonomi eller meteorologi bruges tidsseriedata til at træne modeller til at lave forudsigelser baseret på historiske data.
Fremtidige udfordringer
Datasæt vil fortsat spille en afgørende rolle i AI’s fremtid, men der er flere udfordringer forbundet med at sikre, at de er nøjagtige, etiske og effektive. Disse udfordringer omfatter behovet for større databeskyttelse og privatliv, bedre metoder til at afbøde bias, og mere effektive måder at behandle de stadig større og mere komplekse datasæt, der er nødvendige for avancerede AI-applikationer.
Samlet set er datasæt en uundgåelig komponent i træningen af AI-modeller. Deres kvalitet, diversitet og anvendelighed har direkte indflydelse på de resultater, som AI-systemer kan producere, hvilket gør datasæt til en kritisk ressource i udviklingen af avancerede og retfærdige AI-løsninger.
Share