Подготовка датасета для обучения ИИ — это фундамент всего проекта. Модель учится ровно на тех данных, которые получает, поэтому я уделяю сбору, очистке и разметке не меньше внимания, чем самому обучению.
Я убираю шум и дубликаты, балансирую примеры и проверяю разметку на ошибки. Качественная выборка снижает число ошибок модели и делает обучение предсказуемым, а результат — воспроизводимым.
Когда датасет готов, можно переходить к обучению. Посмотрите обучение нейросети под задачу или дообучение LLM. Все услуги направления — в разделе обучение ИИ.
Что я делаю с данными
Я превращаю разрозненные данные в качественную обучающую выборку.
Сбор и очистка
Я собираю данные из ваших источников и убираю шум и дубли.
Разметка
Я размечаю примеры и формирую сбалансированную выборку.
Почему датасет важнее модели
Я слежу за качеством данных, потому что от них зависит результат обучения.
- Я убираю шум и дубликаты
- Я балансирую классы и примеры
- Я проверяю разметку на ошибки
- Я готовлю данные к формату обучения
