Ano ang AI Dataset?

Kung ikaw ay nagtatayo, bumibili, o kahit na sinusuri lamang ang mga sistema ng AI, makakatagpo ka ng isang mapanlinlang na simpleng tanong: ano ang isang AI dataset at bakit ito napakahalaga? Maikling bersyon: ito ang panggatong, ang cookbook, at kung minsan ang compass para sa iyong modelo.

Mga artikulong maaaring gusto mong basahin pagkatapos nito:

🔗 Paano hinuhulaan ng AI ang mga uso
Sinusuri kung paano sinusuri ng AI ang mga pattern upang mahulaan ang mga kaganapan at pag-uugali sa hinaharap.

🔗 Paano sukatin ang pagganap ng AI
Mga sukatan at pamamaraan para sa pagtatasa ng katumpakan, kahusayan, at pagiging maaasahan ng modelo.

🔗 Paano makipag-usap sa AI
Patnubay sa pagbuo ng mas mahusay na mga interaksyon upang mapabuti ang mga tugon na nabuo ng AI.

🔗 Ano ang hinihikayat ng AI
Pangkalahatang-ideya kung paano hinuhubog ng mga prompt ang mga output ng AI at pangkalahatang kalidad ng komunikasyon.

Ano ang isang AI Dataset? Isang mabilis na kahulugan 🧩

Ano ang isang AI dataset? Ito ay isang koleksyon ng mga halimbawa kung saan natututunan o sinusuri ang iyong modelo. Ang bawat halimbawa ay may:

Mga Input - mga tampok na nakikita ng modelo, tulad ng mga snippet ng teksto, mga imahe, audio, mga tabular row, mga pagbasa ng sensor, mga graph.
Mga Target - mga label o resulta na dapat hulaan ng modelo, tulad ng mga kategorya, numero, saklaw ng teksto, mga aksyon, o kung minsan ay wala talaga.
Metadata - konteksto tulad ng pinagmulan, paraan ng pagkolekta, mga timestamp, mga lisensya, impormasyon ng pahintulot, at mga tala sa kalidad.

Isipin mo itong isang maingat na nakaimpake na lunchbox para sa iyong modelo: mga sangkap, label, nutrition facts, at oo, ang sticky note na nagsasabing “huwag mong kainin ang parteng ito.” 🍱

Para sa mga pinangangasiwaang gawain, makakakita ka ng mga input na ipinares sa mga tahasang label. Para sa mga hindi pinangangasiwaang gawain, makakakita ka ng mga input na walang mga label. Para sa reinforcement learning, ang data ay kadalasang mukhang mga episode o trajectory na may mga estado, aksyon, at gantimpala. Para sa multimodal na trabaho, maaaring pagsamahin ng mga halimbawa ang teksto + imahe + audio sa isang record. Mukhang magarbo; halos puro tubo na lang.

Mga kapaki-pakinabang na panimulang aklat at kasanayan: ang Datasheets for Datasets ay tumutulong sa mga pangkat na ipaliwanag kung ano ang nasa loob at kung paano ito dapat gamitin [1], at ang mga Model Card ay kumukumpleto sa dokumentasyon ng datos sa panig ng modelo [2].

Ano ang Gumagawa ng Isang Mahusay na AI Dataset ✅

Maging tapat tayo, maraming modelo ang nagtatagumpay dahil hindi naman pangit ang dataset. Ang isang "mabuting" dataset ay:

Kinakatawan ng mga totoong gamit, hindi lamang ng mga kondisyon sa laboratoryo.
May wastong label , na may malinaw na mga alituntunin at pana-panahong pagpapasya. Ang mga sukatan ng kasunduan (hal., mga panukat na istilo-kappa) ay nakakatulong sa pagsusuri ng katinuan at pagiging pare-pareho.
Kumpleto at balanseng sapat upang maiwasan ang tahimik na pagkabigo sa mahahabang yugto. Normal ang kawalan ng balanse; hindi ang kapabayaan.
Malinaw ang pinagmulan , may pahintulot, lisensya, at mga dokumentong permiso. Ang nakakabagot na papeles ay pumipigil sa mga kapana-panabik na kaso.
Mahusay na naidokumento gamit ang mga data card o datasheet na nagpapaliwanag sa nilalayong paggamit, mga limitasyon, at mga kilalang paraan ng pagkabigo [1]
Pinamamahalaan ng pagbersyon, mga changelog, at mga pag-apruba. Kung hindi mo maaaring kopyahin ang dataset, hindi mo maaaring kopyahin ang modelo. Ang gabay mula sa AI Risk Management Framework ng NIST ay itinuturing ang kalidad ng data at dokumentasyon bilang mga pangunahing alalahanin [3].

Mga Uri ng AI Dataset, ayon sa iyong ginagawa 🧰

Ayon sa gawain

Klasipikasyon - hal., spam vs. hindi spam, mga kategorya ng larawan.
Regresyon - hinuhulaan ang isang tuloy-tuloy na halaga tulad ng presyo o temperatura.
Paglalagay ng label sa pagkakasunud-sunod - mga pinangalanang entidad, mga bahagi ng pananalita.
Henerasyon - pagbubuod, pagsasalin, pagbibigay ng caption sa imahe.
Rekomendasyon - gumagamit, aytem, mga interaksyon, konteksto.
Pagtuklas ng anomalya - mga bihirang pangyayari sa mga serye ng oras o mga log.
Pagkatuto ng reinforcement - estado, aksyon, gantimpala, mga pagkakasunud-sunod ng susunod na estado.
Pagkuha - mga dokumento, mga tanong, mga paghatol sa kaugnayan.

Sa pamamagitan ng modalidad

Tabular - mga kolum tulad ng edad, kita, churn. Hindi gaanong nabibigyan ng sapat na pansin, napakabisa.
Teksto - mga dokumento, chat, code, mga post sa forum, mga paglalarawan ng produkto.
Mga Larawan - mga larawan, mga medikal na scan, mga satellite tile; mayroon o walang mga maskara, mga kahon, mga keypoint.
Audio - mga anyong alon, transkrip, mga tag ng tagapagsalita.
Video - mga frame, mga anotasyon ng temporal, mga label ng aksyon.
Mga graph - mga node, mga gilid, mga katangian.
Serye ng oras - mga sensor, pananalapi, telemetrya.

Sa pamamagitan ng pangangasiwa

May label (ginto, pilak, awtomatikong may label), mahina ang label , walang label , sintetiko . Maaaring maayos naman ang cake mix na nabibili sa tindahan—kung babasahin mo ang kahon.

Sa loob ng kahon: istruktura, mga hati, at metadata 📦

Karaniwang kasama sa isang matatag na dataset ang:

Iskema - mga naka-type na field, mga unit, mga pinapayagang value, null handling.
Mga hati - pagsasanay, pagpapatunay, pagsubok. Panatilihing selyado ang datos ng pagsubok—ituring ito na parang huling piraso ng tsokolate.
Plano ng pagkuha ng sample - kung paano ka kumuha ng mga halimbawa mula sa populasyon; iwasan ang mga convenience sample mula sa isang rehiyon o aparato.
Mga Pagpapalaki - mga pitik, pag-crop, ingay, pagpapakahulugan, maskara. Mabuti kapag tapat; nakakapinsala kapag nag-iimbento sila ng mga padron na hindi kailanman nangyayari sa kalikasan.
Pag-bersyon - dataset v0.1, v0.2… na may mga changelog na naglalarawan sa mga delta.
Mga lisensya at pahintulot - mga karapatan sa paggamit, muling pamamahagi, at mga daloy ng pagbura. Ang mga pambansang regulator ng proteksyon ng datos (hal., ang UK ICO) ay nagbibigay ng praktikal at legal na mga checklist sa pagproseso [4].

Ang siklo ng buhay ng dataset, hakbang-hakbang 🔁

Tukuyin ang desisyon - ano ang magiging desisyon ng modelo, at ano ang mangyayari kung ito ay mali.
Mga katangian at etiketa ng saklaw - masusukat, naoobserbahan, etikal na kolektahin.
Pinagmulang datos - mga instrumento, mga talaan, mga survey, pampublikong korporasyon, mga kasosyo.
Pahintulot at legal - mga abiso sa privacy, mga opt-out, pagbabawas ng data. Tingnan ang gabay ng regulator para sa "bakit" at "paano" [4].
Kolektahin at iimbak - ligtas na imbakan, pag-access batay sa papel, paghawak ng PII.
Label - mga internal na annotator, crowdsourcing, mga eksperto; pamahalaan ang kalidad gamit ang mga gold task, mga audit, at mga sukatan ng kasunduan.
Linisin at gawing normal - alisin ang duplikasyon, harapin ang mga kakulangan, gawing pamantayan ang mga yunit, ayusin ang encoding. Nakakabagot, kabayanihan ang trabaho.
Hatiin at patunayan - pigilan ang pagtagas; isa-isahin kung saan naaangkop; mas gusto ang mga hati na may kamalayan sa oras para sa temporal na datos; at gamitin ang cross-validation nang may pag-iisip para sa mga matatag na pagtatantya [5].
Dokumento - datasheet o data card; nilalayong gamit, mga babala, mga limitasyon [1].
Subaybayan at i-update - pagtukoy ng drift, refresh cadence, mga plano para sa paglubog ng araw. Binabalangkas ng AI RMF ng NIST ang patuloy na governance loop na ito [3].

Mabilis at praktikal na payo: ang mga koponan ay kadalasang "nanalo sa demo" ngunit nabibigo sa produksyon dahil ang kanilang dataset ay tahimik na nagbabago—mga bagong linya ng produkto, isang pinalitan ng pangalan na field, o isang binagong patakaran. Ang isang simpleng changelog + pana-panahong muling paglalagay ng anotasyon ay nakakaiwas sa karamihan ng problemang iyon.

Kalidad at ebalwasyon ng datos - hindi kasing-nakakabayo ng pakinggan 🧪

Ang kalidad ay maraming aspeto:

Katumpakan - tama ba ang mga etiketa? Gumamit ng mga sukatan ng kasunduan at pana-panahong pagpapasya.
Pagkakumpleto - saklawin ang mga patlang at klase na talagang kailangan mo.
Pagkakapare-pareho - iwasan ang magkasalungat na mga etiketa para sa mga katulad na input.
Pagiging napapanahon - ang luma nang datos ay nagpapawalang-bisa sa mga pagpapalagay.
Pagkamakatarungan at pagkiling - saklaw sa iba't ibang demograpiko, wika, aparato, at kapaligiran; magsimula sa mga deskriptibong pag-awdit, pagkatapos ay mga stress test. Ang mga kasanayang inuuna ang dokumentasyon (mga datasheet, mga model card) ay nagpapakita ng mga pagsusuring ito [1], at binibigyang-diin ng mga balangkas ng pamamahala ang mga ito bilang mga kontrol sa panganib [3].

Para sa pagsusuri ng modelo, gumamit ng wastong mga hati at subaybayan ang parehong average metrics at worst-group metrics. Ang isang makintab na average ay maaaring magtago ng isang crater. Ang mga pangunahing kaalaman sa cross-validation ay mahusay na sakop sa mga karaniwang dokumento ng ML tooling [5].

Etika, privacy, at paglilisensya - ang mga bantay 🛡️

Ang etikal na datos ay hindi isang kilos, ito ay isang proseso:

Paglilimita sa pahintulot at layunin - maging malinaw tungkol sa mga gamit at legal na batayan [4].
Paghawak ng PII - bawasan, gawing alyas, o gawing hindi nagpapakilala kung naaangkop; isaalang-alang ang paggamit ng teknolohiyang nagpapahusay sa privacy kapag mataas ang mga panganib.
Atribusyon at mga lisensya - igalang ang mga paghihigpit sa pagbabahagi-magkatulad at komersyal na paggamit.
Bias at pinsala - pag-audit para sa mga pekeng ugnayan ("liwanag ng araw = ligtas" ay lubos na malilito sa gabi).
Pagwawasto - alamin kung paano mag-alis ng datos kapag hiniling at kung paano i-rollback ang mga modelong sinanay dito (idokumento ito sa iyong datasheet) [1].

Gaano kalaki ang sapat na laki? Sukat at signal-to-noise 📏

Panuntunan: ang mas maraming halimbawa ay karaniwang nakakatulong kung ang mga ito ay may kaugnayan at hindi halos kapareho. Ngunit kung minsan ay mas makabubuti kung mas kaunti, mas malinis, at mas may mas mahusay na label na mga sample kaysa sa maraming makalat na mga sample.

Abangan:

Mga kurba ng pagkatuto - pagganap ng plot vs. laki ng sample upang makita kung ikaw ay nakatali sa data o nakatali sa model.
Pangmatagalan na saklaw - ang mga bihira ngunit kritikal na klase ay kadalasang nangangailangan ng naka-target na koleksyon, hindi lamang mas marami.
Lagyan ng label ang ingay - sukatin, pagkatapos ay bawasan; kaunti ay kayang tiisin, ang tidal wave ay hindi.
Pagbabago ng distribusyon - ang datos ng pagsasanay mula sa isang rehiyon o channel ay maaaring hindi mag-generalize sa iba; mapatunayan sa datos ng pagsubok na parang target [5].

Kung may pag-aalinlangan, magsagawa ng maliliit na pagsubok at palawakin. Parang timplahan lang—dagdagan, tikman, ayusin, ulitin.

Saan mahahanap at mapapamahalaan ang mga dataset 🗂️

Mga sikat na mapagkukunan at kagamitan (hindi na kailangang kabisaduhin ang mga URL ngayon):

Mga Dataset ng Yakap na Mukha - programmatic loading, pagproseso, pagbabahagi.
Paghahanap sa Dataset ng Google - meta-search sa buong web.
UCI ML Repository - mga piling klasiko para sa mga baseline at pagtuturo.
OpenML - mga gawain + mga dataset + tumatakbo nang may pinagmulan.
ng AWS Open Data / Google Cloud - naka-host, malakihang mga korporasyon.

Pro tip: huwag lang basta mag-download. Basahin ang lisensya at ang datasheet , pagkatapos ay idokumento ang sarili mong kopya kasama ang mga numero ng bersyon at pinagmulan [1].

Paglalagay ng label at anotasyon - kung saan ang katotohanan ay pinag-uusapan ✍️

Ang anotasyon ay kung saan ang iyong teoretikal na gabay sa etiketa ay nakikipagbuno sa katotohanan:

Pagdisenyo ng gawain - sumulat ng malinaw na mga tagubilin na may mga halimbawa at mga kontra-halimbawa.
Pagsasanay sa anotador - maghasik ng mga gintong sagot, magpatakbo ng mga round ng pagkakalibrate.
Kontrol sa kalidad - gumamit ng mga sukatan ng kasunduan, mga mekanismo ng pinagkasunduan, at mga pana-panahong pag-awdit.
Paggawa ng mga Kasangkapan - pumili ng mga kagamitang nagpapatupad ng pagpapatunay ng schema at mga pila sa pagsusuri; kahit ang mga spreadsheet ay maaaring gumana gamit ang mga panuntunan at pagsusuri.
Mga feedback loop - pagkuha ng mga tala ng annotator at mga pagkakamali sa modelo upang pinuhin ang gabay.

Kung parang gusto mong mag-edit ng diksyunaryo kasama ang tatlong magkakaibigang hindi magkasundo tungkol sa mga kuwit… normal lang iyon. 🙃

Dokumentasyon ng datos - ginagawang malinaw ang implicit na kaalaman 📒

Ang isang magaan na datasheet o data card ay dapat sumaklaw sa:

Sino ang nangolekta nito, paano, at bakit.
Mga nilalayong gamit at mga gamit na hindi sakop.
Mga kilalang puwang, bias, at mga paraan ng pagkabigo.
Protocol ng paglalagay ng label, mga hakbang sa QA, at mga istatistika ng kasunduan.
Lisensya, pahintulot, pakikipag-ugnayan para sa mga isyu, proseso ng pag-aalis.

Mga Template at Halimbawa: Ang mga Datasheet para sa mga Dataset at Model Card ay malawakang ginagamit na panimulang punto [1].

Isulat ito habang binubuo mo, hindi pagkatapos. Ang memorya ay isang madaling masirang imbakan.

Talahanayan ng Paghahambing - mga lugar para maghanap o mag-host ng mga dataset ng AI 📊

Oo, medyo may pagka-opinyon ito. At sadyang medyo hindi pantay ang pagkakasulat ng mga salita. Ayos lang.

Kagamitan / Repo	Madla	Presyo	Bakit ito gumagana sa pagsasagawa
Mga Dataset ng Yakap na Mukha	Mga mananaliksik, inhinyero	Libreng antas	Mabilis na paglo-load, streaming, mga script ng komunidad; mahusay na mga dokumento; mga naka-bersyon na dataset
Paghahanap sa Dataset ng Google	Lahat	Libre	Malawak na lawak ng ibabaw; mahusay para sa pagtuklas; minsan ay hindi pare-pareho ang metadata
Repositoryo ng UCI ML	Mga mag-aaral, tagapagturo	Libre	Mga klasikong aklat na pinili; maliit ngunit maayos; mainam para sa mga panimulang aklat at pagtuturo
OpenML	Mga mananaliksik ng Repro	Libre	Mga Gawain + mga dataset + mga pagpapatakbo nang magkasama; magagandang pinagmulang landas
AWS Open Data Registry	Mga inhinyero ng datos	Karamihan ay libre	Pagho-host sa laki ng Petabyte; access na cloud-native; mga gastos sa watch egress
Mga Dataset ng Kaggle	Mga Practitioner	Libre	Madaling pagbabahagi, mga script, mga paligsahan; ang mga signal ng komunidad ay nakakatulong sa pagsala ng ingay
Mga Pampublikong Dataset ng Google Cloud	Mga analyst, mga koponan	Libre + ulap	Naka-host malapit sa compute; BigQuery integration; maingat sa pagsingil
Mga akademikong portal, laboratoryo	Mga eksperto sa niche	Nag-iiba-iba	Lubos na dalubhasa; minsan ay kulang sa dokumentado—sulit pa rin ang paghahanap

(Kung mukhang madaldal ang isang cell, sinasadya iyon.)

Paggawa ng una mo - isang praktikal na starter kit 🛠️

Gusto mong lumipat mula sa "ano ang isang AI dataset" patungo sa "Gumawa ako ng isa, gumagana ito." Subukan ang minimal path na ito:

Isulat ang desisyon at sukatan - halimbawa, bawasan ang mga maling ruta ng papasok na suporta sa pamamagitan ng paghula sa tamang koponan. Sukatan: macro-F1.
Maglista ng 5 positibo at 5 negatibong halimbawa - kumuha ng mga halimbawa ng totoong tiket; huwag mag-imbento.
Gumawa ng gabay sa etiketa - isang pahina; tahasang mga panuntunan sa pagsasama/pagbubukod.
Mangalap ng maliit at totoong sample - ilang daang tiket sa iba't ibang kategorya; alisin ang PII na hindi mo kailangan.
Hatiin gamit ang mga pagsusuri sa pagtagas - panatilihin ang lahat ng mensahe mula sa iisang customer sa isang hati; gumamit ng cross-validation upang tantyahin ang variance [5].
Maglagay ng anotasyon gamit ang QA - dalawang anotator sa isang subset; lutasin ang mga hindi pagkakasundo; i-update ang gabay.
Sanayin ang isang simpleng baseline - logistik muna (hal., mga linear na modelo o compact na mga transformer). Ang punto ay subukan ang datos, hindi manalo ng mga medalya.
Suriin ang mga error - saan ito nabigo at bakit; i-update ang dataset, hindi lamang ang modelo.
Dokumento - maliit na datasheet: pinagmulan, link ng gabay sa label, mga hati, mga kilalang limitasyon, lisensya [1].
Pag-refresh ng plano - mga bagong kategorya, bagong slang, mga bagong domain na darating; mag-iskedyul ng maliliit at madalas na mga pag-update [3].

Mas marami kang matututunan mula rito kaysa sa libo-libong mainit na usapan. At saka, magtabi ng mga backup. Pakiusap.

Mga karaniwang patibong na palihim na lumalabas sa mga koponan 🪤

Pagtagas ng datos - ang sagot ay napupunta sa mga tampok (halimbawa, paggamit ng mga post-resolution field upang mahulaan ang mga resulta). Parang nandadaya nga.
Mababaw na pagkakaiba-iba - isang heograpiya o aparato ang nagkukunwaring pandaigdigan. Ipapakita ng mga pagsubok ang kakaibang takbo ng kwento.
Pag-aanod ng label - nagbabago ang pamantayan sa paglipas ng panahon ngunit hindi ang gabay sa label. Idokumento at i-bersiyon ang iyong ontolohiya.
Mga layunin na hindi gaanong natukoy - kung hindi mo matukoy ang isang masamang hula, hindi rin matutukoy ang iyong datos.
Magulong mga lisensya - ang pag-alis ngayon, at paghingi ng tawad sa ibang pagkakataon, ay hindi isang estratehiya.
Labis na pagpapalaki - sintetikong datos na nagtuturo ng mga hindi makatotohanang artifact, tulad ng pagsasanay sa isang chef ng plastik na prutas.

Mga Maikling FAQ tungkol sa mismong parirala ❓

Ang "Ano ba ang isang AI dataset?" ay isa lamang depinisyon? Kadalasan, ngunit ito rin ay isang senyales na pinahahalagahan mo ang mga nakakabagot na bahagi na nagpapatibay sa mga modelo.
Kailangan ko ba palagi ng mga label? Hindi. Ang mga unsupervised, self-supervised, at RL setup ay kadalasang nilalaktawan ang mga tahasang label, ngunit mahalaga pa rin ang pagpili.
Maaari ko bang gamitin ang pampublikong datos para sa kahit ano? Hindi. Igalang ang mga lisensya, mga tuntunin ng platform, at mga obligasyon sa privacy [4].
Mas malaki o mas maganda? Pareho, sana. Kung kailangan mong pumili, pumili muna ng mas maganda.

Mga Pangwakas na Paalala - Ano ang maaari mong i-screenshot 📌

Kung may magtatanong sa iyo kung ano ang isang AI dataset , sabihin mong: ito ay isang pinili at dokumentadong koleksyon ng mga halimbawa na nagtuturo at sumusubok sa isang modelo, na nakabalot sa pamamahala upang mapagkakatiwalaan ng mga tao ang mga resulta. Ang pinakamahusay na mga dataset ay representatibo, mahusay na na-label, legal na malinis, at patuloy na pinapanatili. Ang natitira ay mga detalye—mahahalagang detalye—tungkol sa istruktura, mga hati, at lahat ng maliliit na bantay na pumipigil sa mga modelo na gumala sa trapiko. Minsan ang proseso ay parang paghahalaman gamit ang mga spreadsheet; minsan ay parang pag-aalaga ng mga pixel. Alinman sa dalawa, mamuhunan sa data, at ang iyong mga modelo ay kikilos nang hindi gaanong kakaiba. 🌱🤖

Mga Sanggunian

[1] Mga Datasheet para sa mga Dataset - Gebru et al., arXiv. Link
[2] Mga Model Card para sa Pag-uulat ng Modelo - Mitchell et al., arXiv. Link
[3] NIST Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0) . Link
[4] Patnubay at mga mapagkukunan ng UK GDPR - Tanggapan ng Komisyoner ng Impormasyon (ICO). Link
[5] Cross-validation: pagsusuri sa pagganap ng estimator - Gabay sa Gumagamit ng scikit-learn. Link

Hanapin ang Pinakabagong AI sa Opisyal na Tindahan ng AI Assistant

Tungkol sa Amin

Balik sa blog

Bansa/rehiyon