Adimen artifizialaren sistemak eraikitzen, erosten edo ebaluatzen ari bazara, galdera sinple batekin egingo duzu topo: zer da Adimen Artifizialaren datu-multzo bat eta zergatik da hain garrantzitsua? Laburbilduz: zure ereduaren erregaia, errezeta-liburua eta batzuetan iparrorratza da.
Honen ondoren irakurri nahi izango dituzun artikuluak:
🔗 Nola aurreikusten du IAk joerak
Adimen artifizialak etorkizuneko gertaerak eta portaerak aurreikusteko ereduak nola aztertzen dituen aztertzen du.
🔗 Nola neurtu IAren errendimendua
Zehaztasuna, eraginkortasuna eta ereduaren fidagarritasuna ebaluatzeko metrikak eta metodoak.
🔗 Nola hitz egin IArekin
Adimen artifizialak sortutako erantzunak hobetzeko interakzio hobeak lantzeko gida.
🔗 Zer da IA bultzada?
Adimen artifizialaren irteerak eta komunikazioaren kalitate orokorra nola moldatzen dituzten galderei buruzko ikuspegi orokorra.
Zer da IA datu-multzo bat? Definizio azkar bat 🧩
Zer da IA datu-multzo bat? Zure ereduak ikasten duen edo ebaluatzen den adibideen bilduma bat da
-
Sarrerak - modeloak ikusten dituen ezaugarriak, hala nola testu zatiak, irudiak, audioa, taula errenkadak, sentsore irakurketak, grafikoak.
-
Helburuak - ereduak aurreikusi behar dituen etiketak edo emaitzak, hala nola kategoriak, zenbakiak, testu-zabalerak, ekintzak edo batzuetan ezer ez.
-
Metadatuak - testuingurua, hala nola iturria, bilketa metodoa, denbora-zigiluak, lizentziak, baimen-informazioa eta kalitateari buruzko oharrak.
Pentsa ezazu zure modeloarentzako ondo prestatutako bazkari-kutxa bat bezala: osagaiak, etiketak, nutrizio-informazioa eta bai, "ez jan zati hau" dioen ohar itsaskorra. 🍱
Gainbegiratutako zereginetarako, sarrerak etiketa esplizituekin parekatuta ikusiko dituzu. Gainbegiratu gabeko zereginetarako, sarrerak etiketarik gabe ikusiko dituzu. Errefortzu bidezko ikaskuntzarako, datuak askotan atal edo ibilbideen itxura dute, egoerak, ekintzak eta sariak dituztenak. Lan multimodalerako, adibideek testua + irudia + audioa konbina ditzakete erregistro bakarrean. Dotorea dirudi; gehienbat iturgintza da.
Sarrera eta praktika lagungarriak: Datu-multzoetarako Datu-orrien ideiak taldeei barruan zer dagoen eta nola erabili behar den azaltzen laguntzen die [1], eta Eredu Txartelek datuen dokumentazioa osatzen dute ereduaren aldean [2].
Zerk egiten du IA datu-multzo ona ✅
Izan gaitezen zintzoak, modelo askok arrakasta dute datu-multzoa ez zelako txarra. Datu-multzo “ona” hau da:
-
Benetako erabilera kasuen ordezkaria
-
Zehaztasunez etiketatua , jarraibide argiekin eta aldizkako epaiketarekin. Adostasun neurriek (adibidez, kappa estiloko neurriak) osasun mentala egiaztatzen laguntzen dute koherentzia.
-
Isats luzeetan isilpeko porrota saihesteko bezain osoa eta orekatua
-
Jatorri garbia , baimena, lizentzia eta baimen dokumentatuak dituena. Paper-lan aspergarriak auzi zirraragarriak saihesten ditu.
-
Ondo dokumentatuta, erabilera aurreikusita, mugak eta ezagunak diren huts egiteko moduak zehazten dituzten datu-txartelak edo datu-orrien bidez [1]
-
gobernatua . Datu-multzoa erreproduzitu ezin baduzu, ezin duzu eredua erreproduzitu. NISTen AI Arriskuen Kudeaketa Esparruaren datuen kalitatea eta dokumentazioa lehen mailako kezka gisa hartzen dituzte [3].
IA datu-multzo motak, egiten ari zarenaren arabera 🧰
Zereginaren arabera
-
Sailkapena - adibidez, spama vs. ez spama, irudien kategoriak.
-
Erregresioa - prezioa edo tenperatura bezalako balio jarraitu bat aurreikusi.
-
Sekuentzia etiketatzea - izendatutako entitateak, hizkera-zatiak.
-
Belaunaldia - laburpena, itzulpena, irudien azpitituluak jartzea.
-
Gomendioa - erabiltzailea, elementua, elkarrekintzak, testuingurua.
-
Anomalien detekzioa - denbora-serieetan edo erregistroetan gertaera arraroak.
-
Errefortzu bidezko ikaskuntza - egoera, ekintza, saria, hurrengo egoeraren sekuentziak.
-
Berreskurapena - dokumentuak, kontsultak, garrantzi-judizioak.
Modalitatearen arabera
-
Taula formakoa - adina, diru-sarrerak, bezeroen baja bezalako zutabeak. Gutxietsia, izugarri eraginkorra.
-
Testua - dokumentuak, txatak, kodea, foroetako mezuak, produktuen deskribapenak.
-
Irudiak - argazkiak, eskaneatu medikoak, satelite-lauzak; maskararekin edo gabe, kutxak, puntu gakoak.
-
Audioa - uhin-formak, transkripzioak, hizlari-etiketak.
-
Bideoa - fotogramak, denborazko oharrak, ekintza-etiketak.
-
Grafoak - nodoak, ertzak, atributuak.
-
Denbora-serieak - sentsoreak, finantzak, telemetria.
Gainbegiratzearen bidez
-
Etiketatua (urrezkoa, zilarra, automatikoki etiketatua), etiketa ahula , etiketarik gabea , sintetikoa . Dendan erositako tarta-nahasketa ona izan daiteke, kutxa irakurtzen baduzu behintzat.
Kutxaren barruan: egitura, zatiketak eta metadatuak 📦
Datu-multzo sendo batek normalean honako hauek ditu:
-
Eskema - eremu motatuak, unitateak, balio onartuak, balio nuluen kudeaketa.
-
Zatiketak - entrenatu, baliozkotu, probatu. Mantendu proba-datuak zigilatuta - tratatu txokolatezko azken zatia bezala.
-
Laginketa plana - nola atera dituzun adibideak populaziotik; saihestu eskualde edo gailu bakar bateko komenientzia-laginak.
-
Handitzeak - iraulketak, mozketak, zarata, parafrasiak, maskarak. Onak zintzoak direnean; kaltegarriak naturan inoiz gertatzen ez diren ereduak asmatzen dituztenean.
-
Bertsioak - 0.1, 0.2… datu-multzoa, deltak deskribatzen dituzten aldaketa-erregistroekin.
-
Lizentziak eta baimena - erabilera eskubideak, birbanaketa eta ezabatze fluxuak. Datuen babeserako arautzaile nazionalek (adibidez, Erresuma Batuko ICO) prozesamendu zilegi eta praktikoen kontrol-zerrendak eskaintzen dituzte [4].
Datu-multzoaren bizi-zikloa, pausoz pauso 🔁
-
Definitu erabakia - zer erabakiko du modeloak, eta zer gertatzen da okerra bada.
-
Esparruaren ezaugarriak eta etiketak - neurgarriak, behagarriak, biltzeko etikoak.
-
Jatorrizko datuak - tresnak, erregistroak, inkestak, corpus publikoak, bazkideak.
-
Baimena eta lege-oharrak - pribatutasun-oharrak, uko egitea erabakitzea, datuen minimizazioa. Ikusi arautzailearen gidalerroak "zergatik" eta "nola" jakiteko [4].
-
Bildu eta gorde - biltegiratze segurua, roletan oinarritutako sarbidea, PII kudeaketa.
-
Etiketa - barne anotatzaileak, crowdsourcing-a, adituak; kudeatu kalitatea urrezko zereginekin, auditoriekin eta akordio metrikekin.
-
Garbitu eta normalizatu - kopiatu, falta diren elementuak kudeatu, unitateak estandarizatu, kodeketa konpondu. Lan aspergarria eta heroikoa.
-
Zatitu eta balioztatu - saihestu ihesak; estratifikatu dagokionean; nahiago izan denbora-jakintsuko zatiketak denbora-datuetarako; eta erabili gurutzatutako balidazioa kontuan hartuta estimazio sendoak lortzeko [5].
-
Dokumentua - datu-orria edo datu-txartela; erabilera aurreikusita, oharrak, mugak [1].
-
Monitoreatu eta eguneratu - desbideratze detekzioa, freskatze kadentzia, ilunabar planak. NISTen AI RMF-k gobernantza begizta hau markatzen du [3].
Aholku azkar eta errealista: taldeek askotan “demoa irabazten” dute, baina ekoizpenean trabak jartzen dituzte datu-multzoak isilean mugitzen direlako: produktu-lerro berriak, eremuaren izena aldatua edo politika aldatua. Aldaketa-erregistro soil batek + aldizkako berri-oharrak egiteak mina gehiena saihesten du.
Datuen kalitatea eta ebaluazioa - ez dirudien bezain aspergarria 🧪
Kalitatea dimentsio anitzekoa da:
-
Zehaztasuna - etiketak zuzenak al dira? Erabili adostasun metrikoak eta aldizkako epaiketa.
-
Osotasuna - benetan behar dituzun eremuak eta klaseak estali.
-
Koherentzia - saihestu sarrera berdinetarako etiketa kontrajarriak erabiltzea.
-
Puntualtasuna - datu zaharkituek suposizioak fosilizatzen dituzte.
-
Bidezkotasuna eta alborapena - demografia, hizkuntza, gailu eta inguruneen estaldura; hasi auditoria deskribatzaileekin, eta ondoren estres-probekin. Dokumentazioa lehenesten duten praktikek (datu-orriak, eredu-txartelak) egiaztapen hauek ikusgai egiten dituzte [1], eta gobernantza-esparruek arrisku-kontrol gisa azpimarratzen dituzte [3].
Modeloaren ebaluaziorako, erabili zatiketa egokiak eta jarraitu batez besteko metrikak eta talde txarrenen metrikak. Batez besteko distiratsu batek krater bat ezkutatu dezake. Gurutzatutako balidazioaren oinarriak ondo azaltzen dira ML tresnen dokumentu estandarretan [5].
Etika, pribatutasuna eta lizentziak - babes-hesiak 🛡️
Datu etikoak ez dira bibrazio bat, prozesu bat baizik:
-
Baimena eta helburuaren mugak - erabili eta oinarri juridikoei buruz esplizituki adierazi [4].
-
IPIaren kudeaketa - minimizatu, ezizenez izendatu edo anonimizatu dagokion moduan; kontuan hartu pribatutasuna hobetzeko teknologia arriskuak handiak direnean.
-
Aitortza eta lizentziak - errespetatu erabilera berdin partekatu eta komertzialerako murrizketak.
-
Alborapena eta kaltea - korrelazio faltsuak bilatzeko auditoria (“eguneko argia = segurua” oso nahasia izango da gauez).
-
Zuzenketa - jakin nola kendu datuak eskaeraren arabera eta nola desegin horietan trebatutako modeloak (dokumentatu hau zure datu-orrian) [1].
Zenbat da nahikoa handia? Tamaina eta seinale-zarata erlazioa 📏
Arau orokorra: adibide gehiagok normalean laguntzen dute, baldin eta garrantzitsuak badira eta ez badira ia errepikatuak. Baina batzuetan hobe da gutxiago, garbiagoak eta hobeto etiketatuak izatea, nahaspila-mendiak baino.
Kontuz:
-
Ikaskuntza-kurbak - irudikatu errendimendua laginaren tamainaren arabera, datuetara edo ereduetara mugatuta zauden ikusteko.
-
Isats luzeko estaldura - klase arraro baina kritikoek askotan bilketa zuzendua behar dute, ez bakarrik kopuru handiagoa.
-
Etiketatu zarata - neurtu, gero murriztu; pixka bat onargarria da, itsasgora bat ez.
-
Banaketa-aldaketa - eskualde edo kanal bateko entrenamendu-datuak agian ez dira beste batera orokortzen; balioztatu helburu-antzeko proba-datuetan [5].
Zalantzarik izanez gero, egin proba pilotu txikiak eta zabaldu. Ontzeko modukoa da: gehitu, dastatu, egokitu, errepikatu.
Non aurkitu eta kudeatu datu-multzoak 🗂️
Baliabide eta tresna ezagunak (ez da beharrezkoa URLak orain buruz ikastea):
-
Aurpegi Besarkadatsuen Datu-multzoak - programazio bidezko kargatzea, prozesamendua eta partekatzea.
-
Google Datu-multzoen Bilaketa - meta-bilaketa webean zehar.
-
UCI ML Biltegia - oinarrizko lerroetarako eta irakaskuntzarako klasikoak zainduak.
-
OpenML - zereginak + datu-multzoak + jatorriarekin exekuzioak.
-
AWS Open Data / Google Cloud Public Datasets - ostatatutako corpus handiak.
Aholku profesionala: ez deskargatu bakarrik. Irakurri lizentzia eta fitxa teknikoa , eta gero dokumentatu zure kopia bertsio zenbakiekin eta jatorriarekin [1].
Etiketatzea eta oharrak - egia negoziatzen den lekua ✍️
Oharrak dira zure etiketa teorikoaren gidak errealitatearekin talka egiten duen lekua:
-
Zereginaren diseinua - idatzi jarraibide argiak adibide eta kontra-adibideekin.
-
Anotatzaileen prestakuntza - erantzun onekin hazia eman, kalibrazio-txandak egin.
-
Kalitate-kontrola - erabili adostasun-neurriak, adostasun-mekanismoak eta aldizkako auditoriak.
-
Tresnak - eskema balidazioa eta berrikuspen ilarak behartzen dituzten tresnak aukeratu; kalkulu-orriek ere arau eta egiaztapenekin funtziona dezakete.
-
Atzeraelikadura begiztak - anotatzailearen oharrak eta ereduaren akatsak jaso gida hobetzeko.
Koma kontuetan ados ez dauden hiru lagunekin hiztegi bat editatzea bezala iruditzen bazaizu... normala da. 🙃
Datuen dokumentazioa - ezagutza inplizitua esplizitu bihurtzea 📒
Datu-orri edo datu-txartel arin batek honako hauek jaso beharko lituzke:
-
Nork bildu zuen, nola eta zergatik.
-
Aurreikusitako erabilerak eta esparrutik kanpoko erabilerak.
-
Ezagutzen diren hutsuneak, alborapenak eta huts egiteko moduak.
-
Etiketatze protokoloa, QA urratsak eta akordio estatistikak.
-
Lizentzia, baimena, arazoetarako kontaktua, kentzeko prozesua.
Txantiloiak eta adibideak: Datu-multzoen eta Eredu Txartelen abiapuntu erabilienak dira [1].
Idatzi eraikitzen duzun bitartean, ez ondoren. Memoria biltegiratze euskarri ezegonkorra da.
Konparazio taula - IA datu-multzoak aurkitzeko edo ostatatzeko lekuak 📊
Bai, hau pixka bat iritzigabea da. Eta hitzak nahita apur bat irregularrak dira. Ondo dago.
| Tresna / Biltegia | Publikoa | Prezioa | Zergatik funtzionatzen duen praktikan |
|---|---|---|---|
| Aurpegi Besarkatuen Datu Multzoak | Ikertzaileak, ingeniariak | Doako maila | Kargatze azkarra, streaming-a, komunitateko gidoiak; dokumentu bikainak; datu-multzoak bertsionatuta |
| Google Datu Multzoaren Bilaketa | Denak | Doan | Azalera zabala; aurkikuntzarako bikaina; batzuetan metadatu koherenteak ez diren arren |
| UCI ML biltegia | Ikasleak, hezitzaileak | Doan | Klasiko hautatuak; txikiak baina txukunak; oinarrietarako eta irakaskuntzarako egokiak |
| OpenML | Ugalketa ikertzaileak | Doan | Zereginak + datu-multzoak + exekuzioak elkarrekin; jatorri-ibilbide politak |
| AWS Datu Irekien Erregistroa | Datu-ingeniariak | Gehienbat doan | Petabyte eskalako ostatua; hodeiko sarbidea; zaintza-irteerako kostuak |
| Kaggle datu-multzoak | Praktikatzaileak | Doan | Partekatze erraza, gidoiak, lehiaketak; komunitatearen seinaleek zarata iragazten laguntzen dute |
| Google Cloud datu-multzo publikoak | Analistak, taldeak | Doakoa + hodeia | Konputaziotik gertu ostatatutakoa; BigQuery integrazioa; kontuz fakturazioarekin |
| Atari akademikoak, laborategiak | Nitxo adituak | Aldatzen da | Oso espezializatua; batzuetan gutxi dokumentatuta, baina oraindik merezi du bilaketa egitea |
(Zelula batek hiztun itxura badu, nahita egina da.)
Lehenengoa eraikitzen - hasierako kit praktiko bat 🛠️
"Zer da IA datu-multzo bat?" galderatik "Nik bat egin dut, funtzionatzen du" galderara igaro nahi duzu. Saiatu bide minimo hau:
-
Idatzi erabakia eta metrika - adibidez, murriztu sarrerako laguntza bide okerrak talde egokia aurreikusiz. Metrika: makro-F1.
-
Zerrendatu 5 adibide positibo eta 5 negatibo - eman benetako txartelak; ez asmatu.
-
Etiketa gida bat idatzi - orrialde bat; inklusio/bazterketa arau esplizituak.
-
Bildu lagin txiki eta erreala - ehunka txartel kategoria desberdinetan; kendu behar ez dituzun informazio pertsonala.
-
Ihes-egiaztapenekin zatitu - bezero beraren mezu guztiak zatiketa bakarrean gorde; balidazio gurutzatua erabili bariantza kalkulatzeko [5].
-
QA-rekin oharrak egin - bi ohargile azpimultzo batean; desadostasunak konpondu; gida eguneratu.
-
Oinarrizko oinarri sinple bat trebatu - logistika lehenik (adibidez, eredu linealak edo transformadore trinkoak). Helburua datuak probatzea da, ez dominak irabaztea.
-
Berrikusi erroreak - non huts egiten du eta zergatik; eguneratu datu-multzoa, ez bakarrik eredua.
-
Dokumentua - datu-orri txikia: iturria, etiketa gida esteka, zatiketak, muga ezagunak, lizentzia [1].
-
Planaren freskapena - kategoria berriak, hizkera berria, domeinu berriak iristen dira; eguneratze txiki eta maiz programatu [3].
Milaka txanda beroetatik baino gehiago ikasiko duzu begizta honetatik. Gainera, gorde babeskopiak. Mesedez.
Taldeei isilpean gertatzen zaizkien ohiko akatsak 🪤
-
Datuen ihesa - erantzuna ezaugarrietara sartzen da (adibidez, ebazpen osteko eremuak erabiliz emaitzak aurreikusteko). Iruzurra bezala sentitzen da, hala delako.
-
Aniztasun azalekoa - geografia edo gailu batek global itxurak egiten ditu. Probek argumentuaren bira agerian utziko dute.
-
Etiketa-desbideratzea - irizpideak denboran zehar aldatzen dira, baina etiketa-gida ez. Dokumentatu eta bertsionatu zure ontologia.
-
Helburu gutxi zehaztu gabeak - iragarpen txar bat definitu ezin baduzu, zure datuek ere ez dute egingo.
-
Lizentzia nahasiak - orain urratzea, gero barkamena eskatzea - ez da estrategia bat.
-
Gehiegizko handitzea - datu sintetikoak, errealitatetik kanpoko artefaktuak irakasten dituztenak, hala nola sukaldari bat plastikozko fruituekin entrenatzea.
Esaldiari buruzko maiz egiten diren galdera azkarrak ❓
-
"Zer da IA datu-multzo bat?" definizio kontua besterik ez al da? Gehienbat, baina baita ere seinale bat da ereduak fidagarriak egiten dituzten zati aspergarriez arduratzen zarela.
-
Beti behar al ditut etiketak? Ez. Gainbegiratu gabeko, autogainbegiratu gabeko eta RL konfigurazioek askotan etiketa esplizituak saltatzen dituzte, baina komisariotzak garrantzia du oraindik.
-
Datu publikoak erabil al ditzaket edozertarako? Ez. Errespetatu lizentziak, plataformaren baldintzak eta pribatutasun-betebeharrak [4].
-
Handiagoa ala hobea? Biak, idealki. Aukeratu behar baduzu, aukeratu hobea lehenik.
Azken oharrak - Zer pantaila-argazkia egin dezakezun 📌
IA datu-multzo bat zer den galdetzen badizu , esan: eredu bat irakasten eta probatzen duten adibideen bilduma zaindu eta dokumentatua da, gobernantzan bilduta, jendeak emaitzetan fidatu ahal izateko. Datu-multzo onenak adierazgarriak, ondo etiketatuak, legalki garbiak eta etengabe mantentzen direnak dira. Gainerakoa xehetasunak dira -xehetasun garrantzitsuak- egiturari, zatiketei eta ereduak trafikoan sartzea eragozten duten babes-hesi txiki horiei buruz. Batzuetan prozesua kalkulu-orriekin baratzezaintza bezala sentitzen da; beste batzuetan pixelak artaldeka biltzea bezala. Nolanahi ere, inbertitu datuetan, eta zure ereduek modu ez hain arraroan jokatuko dute. 🌱🤖
Erreferentziak
[1] Datu-multzoen datu-orriak - Gebru et al., arXiv. Esteka
[2] Eredu-txostenak egiteko eredu-txartelak - Mitchell et al., arXiv. Esteka
[3] NIST Adimen Artifizialeko Arriskuen Kudeaketa Esparrua (AI RMF 1.0) . Esteka
[4] Erresuma Batuko GDPR gida eta baliabideak - Informazio Komisarioaren Bulegoa (ICO). Esteka
[5] Gurutzatutako balidazioa: estimatzailearen errendimendua ebaluatzea - scikit-learn Erabiltzailearen Gida. Esteka