Dataset trong trí tuệ nhân tạo

Bộ dữ liệu xác thực là một tập con của dữ liệu được sử dụng trong quá trình phát triển của mô hình AI. Nó khác biệt với dữ liệu huấn luyện chính và dữ liệu kiểm tra cuối cùng. Dưới đây là cách nó phù hợp với quy trình đào tạo AI

Dữ liệu huấn luyện(Training Data): Đây là nguồn thông tin chính cho mô hình AI. Mô hình học bằng cách phân tích các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu này.

Dữ liệu xác thực(Validation Data): Dữ liệu này được sử dụng để tinh chỉnh mô hình AI durante phát triển. Nó giúp ngăn ngừa quá khớp (overfitting), xảy ra khi mô hình ghi nhớ quá tốt dữ liệu huấn luyện và hoạt động kém trên dữ liệu mới, chưa từng thấy. Dữ liệu xác thực được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình trên dữ liệu chưa từng thấy và điều chỉnh các siêu tham số (các cài đặt kiểm soát hành vi của mô hình) để cải thiện khả năng tổng quát hóa của nó.

Dữ liệu kiểm tra(Test Data): Sau khi mô hình được phát triển và điều chỉnh bằng cách sử dụng dữ liệu xác thực, một bộ dữ liệu kiểm tra riêng biệt được sử dụng để đánh giá cuối cùng. Dữ liệu này hoàn toàn không được mô hình nhìn thấy trong quá trình huấn luyện và xác thực. Hiệu suất trên dữ liệu kiểm tra phản ánh mức độ tổng quát hóa của mô hình vào các tình huống thực tế.

Về bản chất, bộ dữ liệu xác thực hoạt động như một buổi diễn tập cho mô hình AI. Nó giúp xác định các lĩnh vực cần cải thiện trước khi đánh giá cuối cùng với dữ liệu kiểm tra.