Jeu de données

Votre mouvement d’apprentissage

S’orienterClarifier un terme, une source, une personne ou un événement.

Pourquoi cette page existe

Les pages de référence soutiennent l’apprentissage sans vous obliger à abandonner votre question ou parcours.

Ce que vous en retirerez

Un jeu de données est une collection organisée d’exemples ou d’enregistrements utilisée pour l’entraînement, l’évaluation, l’analyse ou l’exploitation.

Avant de commencer

Utilisez ces pages seules ou revenez à l’objet qui vous y a conduit.

Faites ceci maintenant

Trouvez le fait ou la relation nécessaire, puis revenez à votre objectif.

À faire maintenantClarifier ce conceptLe plan indique le résultat, le temps, les prérequis, l’action immédiate et la suite préparée.Autre parcours valableExaminer les SourcesVoir la provenance, la revue et les limites des preuves.

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Jeu de données

Un jeu de données est une collection organisée d’exemples ou d’enregistrements utilisée pour l’entraînement, l’évaluation, l’analyse ou l’exploitation.

Plan pour cette page

Comprendre un concept dans un langage simple et le relier à des idées voisines.

Vous repartirez avec: Il peut contenir texte, images, son, mesures, étiquettes, métadonnées ou interactions. Méthode de collecte, couverture, qualité, droits, documentation et séparation entre entraînement et évaluation déterminent les conclusions permises.
Temps: 3–8 min
Avant de commencer: Aucun prérequis. Gardez un exemple réel en tête.
Faites ceci maintenant: Lisez l’explication, puis comparez l’exemple à l’idée reçue.

Étape suivante préparéeExaminer données, motifs et apprentissage

Jeu de donnéesUn jeu de données est une collection organisée d’exemples ou d’enregistrements utilisée pour l’entraînement, l’évaluation, l’analyse ou l’exploitation.

Entraînement
Étiquette
Caractéristique
Biais

Explication

Il peut contenir texte, images, son, mesures, étiquettes, métadonnées ou interactions. Méthode de collecte, couverture, qualité, droits, documentation et séparation entre entraînement et évaluation déterminent les conclusions permises.

Exemple

Un jeu pour reconnaître des plantes peut contenir photos, espèces, lieux, dates et informations sur la collecte de chaque image.

Pourquoi cela compte

Les modèles peuvent reproduire lacunes et motifs des données ; une évaluation donne une confiance trompeuse si elle chevauche l’entraînement ou représente mal l’usage réel.

Idée reçue

Idée reçue : un grand jeu de données est automatiquement représentatif et utilisable légalement. Correction : la taille ne règle ni couverture, ni consentement, ni qualité, ni droits, ni adaptation au but.

Concepts liés

Suivez les relations, pas seulement l’alphabet

EntraînementL’entraînement est le processus d’ajustement d’un modèle pour améliorer sa performance selon un objectif avec des données, du feedback ou des interactions.ÉtiquetteUne étiquette est une valeur cible ou catégorie attachée à un exemple pour entraîner ou évaluer un modèle supervisé.CaractéristiqueUne caractéristique est une propriété ou représentation d’entrée qu’un modèle utilise pour produire un résultat.BiaisUn biais est une tendance systématique dans les données, mesures, choix de conception, comportements du modèle ou institutions qui oriente les résultats.

Examiner données, motifs et apprentissage

Sources et périmètre

Ce qui soutient cet objet

Machine Learning GlossaryGoogle for Developers

Définit les ensembles de données et les répartitions de données communes ; la gouvernance, le consentement, l’octroi de licences, la représentativité et la documentation nécessitent un contexte supplémentaire.

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