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Glossareintrag

Was bedeutet
Training Data AI –
KI Trainingsdaten?

Training Data AI –
KI Trainingsdaten

Definition:

KI-Trainingsdaten bzw. Artificial Intelligence Training Data sind Datensätze, um Algorithmen des maschinellen Lernens (Machine Learning, ML) zu trainieren. Sie bestehen aus Beispielen oder Instanzen, die in verschiedenen Formaten vorliegen können, wie Text, Bilder, Audio oder strukturierte Datensätze. Jedes Beispiel in diesen Datensätzen ist mit einem oder mehreren Labels (oder Annotationen) versehen, die die Ausgabe des Systems definieren. Diese Labels können einfache Kategorien (wie bei Klassifikationsproblemen) oder komplexere Datenstrukturen (wie kontinuierliche Werte in Regressionsproblemen oder Sequenzen in Zeitreihenanalysen) sein.

Die Qualität dieser Daten, charakterisiert durch Merkmale, Tags und Relevanz, fungiert als Lehrmaterial, von dem das Modell lernt. Die Daten müssen:

  • für die beabsichtigte Aufgabe relevant, sein
  • einheitlich aus derselben Quelle stammen
  • repräsentativ für die zu analysierenden Datenpunkte sein
  • umfassend sein, um alle Anwendungsfälle des Modells abzudecken
  • divers sein, um Verzerrungen zu vermeiden und eine breite Nutzerbasis abzubilden

Die fortlaufende Anpassung und Aktualisierung der Trainingsdaten sind notwendig, da relevante Daten dynamisch sind und sich Sprachgebrauch sowie Definitionen über die Zeit ändern können.

Beschreibung:

  • Arten von Trainingsdaten: AI-Trainingsdaten können in drei Hauptkategorien eingeteilt werden: supervidiert (Supervised learning datasets - jedes Datenstück hat ein zugeordnetes Label oder eine Antwort), unüberwacht (Unsupervised learning datasets - keine Labels sind vorhanden, und das System muss Struktur oder Muster selbst erkennen) und verstärkend (Reinforcement learning datasets - Daten kommen als Belohnungen oder Strafen, basierend auf den Aktionen, die ein Agent in einer Umgebung ausführt).
  • Datenbeschaffung und -aufbereitung: Die Sammlung von Trainingsdaten kann durch direkte Erfassung, öffentliche Datenquellen oder durch die Synthese von Daten erfolgen. Diese werden durch Bereinigung, das Entfernen von Ausreißern, das Füllen von Lücken, das Normieren und das Umwandeln von Daten, aufbereitet. So werden die Daten für das Training auch nutzbar.
  • Bias und Varianz: Die Qualität der Training Data beeinflusst direkt den Bias (Voreingenommenheit) und die Varianz (Variabilität) des trainierten Modells. Unzureichende oder verzerrte Daten können zu einem Modell führen, das schlecht generalisiert und in der realen Welt nicht gut funktioniert.
  • Ethik und Datenschutz: Bei der Sammlung und Verwendung von Trainingsdaten müssen ethische Überlegungen und Datenschutzbestimmungen berücksichtigt werden. Es ist wichtig, die Privatsphäre der Individuen zu wahren und sicherzustellen, dass die Daten fair und ohne Vorurteile genutzt werden.

Training Data AI –
KI Trainingsdaten für Handwerker:

  • Automatisierte Erkennung von Fehlern: Trainingsdaten künstlicher Intelligenzen können zur Entwicklung von Algorithmen verwendet werden, die in der Qualitätssicherung automatisch Fehler in Materialien oder Arbeitsprozessen erkennen.
  • Kundenspezifische Empfehlungen: Im Einzelhandel des Handwerks können auf KI-Trainingsdaten basierende Systeme Kundenverhalten analysieren und personalisierte Produkt- oder Serviceempfehlungen geben.
  • Optimierung von Betriebsabläufen: Durch Analyse von AI-Trainingsdaten können Betriebsabläufe verbessert werden, um Effizienz zu steigern und Kosten zu senken.
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