Datagrundlag

AI datagrundlag

Et stærkt datagrundlag er fundamentet for enhver AI-løsning. Kvaliteten, mængden og strukturen af de data, en model trænes på, har direkte indflydelse på modellens nøjagtighed, robusthed og evne til at generalisere. Uden et velforvaltet og velstruktureret datagrundlag kan selv avancerede algoritmer levere upålidelige eller bias-prægede resultater.

Datakilder og datatilgængelighed

Relevante interne og eksterne datakilder identificeres tidligt i processen. Data skal være tilgængelige i realtid eller i opdaterede batches, afhængigt af AI-modellens formål. API’er, datalakes og streaming-teknologier spiller en central rolle i at sikre stabil dataforsyning.

Dataforbehandling og rensning

Rådata indeholder ofte fejl, duplikater, manglende værdier og inkonsistens. Derfor kræves omfattende dataforbehandling, herunder normalisering, skalering, tokenisering (for tekst), billedtransformationer (for vision) samt filtrering af støj. Korrekt preprocessing øger modellens præcision og stabilitet.

Feature engineering og datamodellering

Udvælgelse og konstruktion af relevante inputvariabler (features) er afgørende for modellens performance. Dette kan omfatte alt fra statistiske transformationer til embeddings i avancerede deep learning-modeller. Gode features reducerer kompleksitet og forbedrer læringseffektivitet.

Dataetik, rettigheder og governance

AI-udvikling kræver overholdelse af datasikkerhed, privatliv og lovgivning som GDPR. Klare retningslinjer for dataejerskab, adgangskontrol og dokumentation sikrer gennemsigtighed og ansvarlig brug af data. Samtidig er det vigtigt at overvåge bias i både datagrundlag og model.