Az adat minden olyan információ, amit az AI rendszerek feldolgoznak, és amiből tanulnak.
Az adatok lehetnek struktúráltak (pl. Excel-táblázat számokkal) vagy strukturálatlanok (pl. szöveg, kép, hang). A mesterséges intelligencia rendszerek értéke gyakran azon múlik, mennyire releváns, jó minőségű és nagy mennyiségű adat áll rendelkezésre.
Az AI fejlődésének üzemanyaga – minőségi adat nélkül nincs hasznos AI.
Vásárlói viselkedési adatok egy webshopban, orvosi képek diagnosztikai célokra.
Az adatbiztonság az adatokat védő technológiák és eljárások összessége, amelyek megakadályozzák az illetéktelen hozzáférést, módosítást vagy lopást.
Az adatok címkézése, hogy a modell tanulni tudjon belőlük.
Az adatelőkészítés az a folyamat, amely során a nyers adatokat megtisztítják, átalakítják és előkészítik a modell tanításához.
A Big Data kifejezés hatalmas, gyorsan növekvő és sokszínű adathalmazokat jelöl, amelyeket hagyományos módszerekkel nem lehet hatékonyan feldolgozni.
A jellemzők azok a változók vagy tulajdonságok, amelyeket a modell a döntések meghozatalához használ.
A tanítókészlet az a konkrét adathalmaz, amelyet az AI-modell betanítására használnak.
A tesztkészlet egy külön adathalmaz, amellyel a betanított AI-modell teljesítményét mérik.
A validációs készlet olyan adathalmaz, amelyet a modell finomhangolására, az optimális paraméterek kiválasztására használnak.
