Ein Datensatz bezeichnet in der Künstlichen Intelligenz (KI) eine Sammlung von Daten, die zur Trainierung, Validierung oder zum Testen von KI-Modellen verwendet werden. Datensätze können aus verschiedenen Arten von Daten bestehen, wie beispielsweise Bildern, Texten, Audiodaten oder numerischen Werten. Sie sind eine entscheidende Grundlage für das maschinelle Lernen, da sie es Algorithmen ermöglichen, Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und Entscheidungen zu treffen.
Ein guter Datensatz zeichnet sich durch Relevanz, Vielfalt und eine angemessene Größe aus. Die Relevanz des Datensatzes ist von zentraler Bedeutung, da er für die spezifische Aufgabe, die gelöst werden soll, geeignet sein muss. Vielfalt bedeutet, dass der Datensatz eine breite Palette von Beispielen abdeckt, um die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu gewährleisten. Die Größe des Datensatzes hängt von der Komplexität der Aufgabe ab – bei anspruchsvollen Aufgaben wie der Bilderkennung werden in der Regel große Datensätze benötigt.
Darüber hinaus ist die Qualität des Datensatzes entscheidend. Dies umfasst die Korrektheit der Daten, die Anpassung an die Zielsetzung sowie die Vermeidung von Voreingenommenheiten. Oftmals sind Aufbereitungsschritte wie das Reinigen, Anonymisieren oder Normieren der Daten notwendig, um sie für die Verwendung in KI-Systemen geeignet zu machen.
Datensätze spielen eine zentrale Rolle in verschiedenen Anwendungen der Künstlichen Intelligenz, wie beispielsweise der Bilderkennung, der Sprachverarbeitung oder der Vorhersage von Zeitreihen. Sie sind ein unverzichtbarer Bestandteil im Prozess der Modellentwicklung und Optimierung.