Kant-en-klare datasets

Definitie

Kant-en-klare datasets zijn vooraf verzamelde en openbaar of commercieel beschikbare datasets die direct gebruikt kunnen worden voor het trainen of evalueren van AI-modellen.

Doel

Het doel is om onderzoek en ontwikkeling te versnellen door gegevens gemakkelijk beschikbaar te maken zonder dat dit veel geld kost om te verzamelen.

Belang

• Bespaart tijd en middelen voor AI-teams.
• Maakt reproduceerbaarheid en benchmarking mogelijk.
• Kan voor bepaalde taken niet domeinspecifiek zijn.
• Vereist dat er wordt gecontroleerd op vooringenomenheid en licentiebeperkingen.

Hoe het werkt

1. Identificeer de dataset die relevant is voor de AI-taak.
2. Controleer de licentie- en gebruiksbeperkingen.
3. Download of koop de dataset.
4. Voer indien nodig een voorbewerking uit om te controleren of het compatibel is.
5. Train of evalueer modellen met behulp van de dataset.

Voorbeelden (echte wereld)

• MNIST: handgeschreven cijferdataset voor benchmarking.
• ImageNet: grootschalige dataset voor computer vision.
• Common Crawl: open webtekstdataset voor NLP.

Referenties / Verder lezen

• ImageNet-project.
• Common Crawl Foundation.
• Kaggle-datasetsrepository.
• AI-datamarktplaats voor ML-modeltraining