Wat is een AI-dataset?

Als je AI-systemen bouwt, koopt of zelfs maar evalueert, loop je al snel tegen een ogenschijnlijk simpele vraag aan: wat is een AI-dataset en waarom is die zo belangrijk? Kort gezegd: het is de brandstof, het recept en soms het kompas voor je model.

Artikelen die u wellicht interessant vindt om na dit artikel te lezen:

🔗 Hoe voorspelt AI trends?
Dit boek onderzoekt hoe AI patronen analyseert om toekomstige gebeurtenissen en gedragingen te voorspellen.

🔗 Hoe meet je de prestaties van AI?
Metrieken en methoden voor het beoordelen van nauwkeurigheid, efficiëntie en modelbetrouwbaarheid.

🔗 Hoe praat je met AI?
Richtlijnen voor het ontwikkelen van betere interacties om de door AI gegenereerde reacties te verbeteren.

🔗 Wat is AI-prompting?
Overzicht van hoe prompts de output van AI en de algehele communicatiekwaliteit beïnvloeden.

Wat is een AI-dataset? Een korte definitie 🧩

Wat is een AI-dataset? Het is een verzameling voorbeelden waarmee je model leert of waarop het wordt geëvalueerd. Elk voorbeeld bevat:

Invoergegevens - kenmerken die het model waarneemt, zoals tekstfragmenten, afbeeldingen, audio, tabelrijen, sensorwaarden en grafieken.
Doelstellingen - labels of uitkomsten die het model moet voorspellen, zoals categorieën, getallen, tekstfragmenten, acties, of soms helemaal niets.
Metadata - contextuele informatie zoals bron, verzamelmethode, tijdstempels, licenties, toestemmingsinformatie en opmerkingen over de kwaliteit.

Zie het als een zorgvuldig ingepakte lunchbox voor je model: ingrediënten, etiketten, voedingswaarden en ja, het plakbriefje met de tekst "eet dit gedeelte niet op". 🍱

Bij taken met supervisie zie je invoergegevens gekoppeld aan expliciete labels. Bij taken zonder supervisie zie je invoergegevens zonder labels. Bij reinforcement learning bestaat data vaak uit episodes of trajecten met toestanden, acties en beloningen. Bij multimodale taken kunnen voorbeelden tekst, beeld en audio in één record combineren. Klinkt ingewikkeld, maar is in feite vooral de basis.

Nuttige handleidingen en werkwijzen: het van datasheets voor datasets helpt teams uit te leggen wat erin zit en hoe het gebruikt moet worden [1], en modelkaarten vullen de datadocumentatie aan de modelzijde aan [2].

Wat maakt een goede AI-dataset? ✅

Laten we eerlijk zijn, veel modellen slagen omdat de dataset niet verschrikkelijk was. Een "goede" dataset is:

Representatief voor echte gebruikssituaties, niet alleen voor laboratoriumomstandigheden.
Nauwkeurig gelabeld , met duidelijke richtlijnen en periodieke beoordeling. Overeenstemmingsstatistieken (bijv. kappa-achtige metingen) helpen de consistentie te controleren.
compleet en evenwichtig om stille mislukkingen bij lange termijnrisico's te voorkomen. Onevenwichtigheid is normaal; nalatigheid niet.
Duidelijke herkomst , met gedocumenteerde toestemmingen, licenties en vergunningen. Het saaie papierwerk voorkomt spannende rechtszaken.
Goed gedocumenteerd met behulp van datakaarten of datasheets die het beoogde gebruik, de limieten en de bekende faalmodi beschrijven [1]
Beheerd met versiebeheer, wijzigingslogboeken en goedkeuringen. Als je de dataset niet kunt reproduceren, kun je het model niet reproduceren. De richtlijnen van het AI Risk Management Framework van NIST beschouwen datakwaliteit en documentatie als eersteklas aandachtspunten [3].

Soorten AI-datasets, afhankelijk van wat je doet 🧰

Door middel van een taak

Classificatie - bijvoorbeeld spam versus geen spam, beeldcategorieën.
Regressieanalyse - het voorspellen van een continue waarde zoals prijs of temperatuur.
Sequentielabeling - benoemde entiteiten, woordsoorten.
Genereren - samenvatten, vertalen, beeldonderschriften maken.
Aanbeveling - gebruiker, item, interacties, context.
Anomaliedetectie - zeldzame gebeurtenissen in tijdreeksen of logbestanden.
Reinforcement learning - sequenties van toestand, actie, beloning en volgende toestand.
Ophalen - documenten, zoekopdrachten, relevantiebeoordelingen.

Per modaliteit

Tabelvormig - kolommen zoals leeftijd, inkomen, klantverloop. Ondergewaardeerd, maar enorm effectief.
Tekst - documenten, chats, code, forumberichten, productbeschrijvingen.
Afbeeldingen - foto's, medische scans, satellietbeelden; met of zonder maskers, kaders, belangrijke punten.
Audio - golfvormen, transcripten, sprekerlabels.
Video - frames, tijdsaanduidingen, actielabels.
Grafieken - knooppunten, randen, attributen.
Tijdreeksen - sensoren, financiën, telemetrie.

Onder toezicht

Gelabeld (goud, zilver, automatisch gelabeld), vaag gelabeld , ongelabeld , synthetisch . Kant-en-klare cakemix kan best lekker zijn, als je de verpakking leest.

Binnenin de doos: structuur, splitsingen en metadata 📦

Een robuuste dataset bevat doorgaans de volgende onderdelen:

Schema - getypte velden, eenheden, toegestane waarden, afhandeling van null-waarden.
Splits de data in trainings-, validatie- en testdata. Houd de testdata geheim – behandel ze als het laatste stukje chocolade.
Steekproefplan - hoe u voorbeelden uit de populatie hebt geselecteerd; vermijd gelegenheidssteekproeven uit één regio of van één apparaat.
Augmentaties - spiegelingen, bijsnijden, ruis, parafrases, maskeringen. Goed als ze eerlijk zijn; schadelijk wanneer ze patronen verzinnen die in de praktijk nooit voorkomen.
Versiebeheer - dataset v0.1, v0.2… met wijzigingslogboeken die de verschillen beschrijven.
Licenties en toestemming - gebruiksrechten, herverdeling en verwijderingsprocessen. Nationale toezichthouders op het gebied van gegevensbescherming (bijvoorbeeld de Britse ICO) bieden praktische checklists voor rechtmatige verwerking [4].

De levenscyclus van een dataset, stap voor stap 🔁

Definieer de beslissing : wat zal het model beslissen en wat gebeurt er als het fout is?
Omvang en labels - meetbaar, observeerbaar, ethisch verantwoord om te verzamelen.
Brongegevens - instrumenten, logboeken, enquêtes, openbare corpora, partners.
Toestemming en juridische aspecten - privacyverklaringen, opt-outs, dataminimalisatie. Zie de richtlijnen van de toezichthouder voor het ‘waarom’ en ‘hoe’ [4].
Verzamelen en opslaan - veilige opslag, op rollen gebaseerde toegang, verwerking van persoonsgegevens.
Labelen - interne annotatoren, crowdsourcing, experts; kwaliteitsbeheer met gouden taken, audits en overeenstemmingsstatistieken.
Opschonen en normaliseren - duplicaten verwijderen, ontbrekende waarden verwerken, eenheden standaardiseren, codering corrigeren. Saai, maar heldhaftig werk.
Splitsen en valideren - voorkom lekkage; stratificeer waar relevant; geef de voorkeur aan tijdsbewuste splitsingen voor temporele gegevens; en gebruik kruisvalidatie zorgvuldig voor robuuste schattingen [5].
Document - gegevensblad of gegevenskaart; beoogd gebruik, waarschuwingen, beperkingen [1].
Monitoren en bijwerken - afwijkingsdetectie, vernieuwingsfrequentie, uitfaseringplannen. NIST's AI RMF kadert deze voortdurende governance-cyclus [3].

Een snelle, praktische tip: teams winnen vaak de demo, maar lopen in de productie tegen problemen aan omdat hun dataset ongemerkt verandert – nieuwe productlijnen, een hernoemd veld of een gewijzigd beleid. Een eenvoudig wijzigingslogboek plus periodieke herannotaties voorkomen de meeste problemen.

Datakwaliteit en -evaluatie - minder saai dan het klinkt 🧪

Kwaliteit kent meerdere dimensies:

Nauwkeurigheid - kloppen de labels? Gebruik overeenstemmingsstatistieken en periodieke beoordeling.
Volledigheid - behandel de vakgebieden en vakken die je echt nodig hebt.
Consistentie - vermijd tegenstrijdige labels voor vergelijkbare invoer.
Actualiteit - verouderde gegevens versteenen aannames.
Eerlijkheid en vooringenomenheid - dekking over demografische groepen, talen, apparaten en omgevingen; begin met beschrijvende audits, daarna stresstests. Documentatiegerichte werkwijzen (datasheets, modelkaarten) maken deze controles zichtbaar [1], en governancekaders benadrukken ze als risicobeheersing [3].

Voor model-evaluatie is het belangrijk om de juiste splitsingen en zowel de gemiddelde metrieken als de metrieken van de slechtste groep bij te houden. Een glanzend gemiddelde kan een diepe put verbergen. De basisprincipes van kruisvalidatie worden goed behandeld in de standaarddocumentatie van ML-tools [5].

Ethiek, privacy en vergunningen - de vangrails 🛡️

Ethisch verantwoorde data is geen kwestie van gevoel, maar een proces:

Toestemming en doelbeperking - wees expliciet over het gebruik en de wettelijke grondslagen [4].
Omgaan met persoonsgegevens - minimaliseer, pseudonimiseer of anonimiseer waar nodig; overweeg privacyverhogende technologieën wanneer de risico's hoog zijn.
Naamsvermelding en licenties - respecteer de beperkingen voor delen onder dezelfde voorwaarden en commercieel gebruik.
Vooroordelen en schade - controleer op schijnverbanden ("daglicht = veilig" zal 's nachts tot grote verwarring leiden).
Herstel - weet hoe je gegevens op verzoek kunt verwijderen en hoe je modellen die erop getraind zijn kunt terugdraaien (documenteer dit in je gegevensblad) [1].

Hoe groot is groot genoeg? Grootte en signaal-ruisverhouding 📏

Vuistregel: meer voorbeelden zijn meestal nuttig, mits ze relevant zijn en geen bijna identieke exemplaren. Maar soms kun je beter minder, maar nettere en beter gelabelde voorbeelden gebruiken dan bergen rommelige voorbeelden.

Let op:

Leercurves - plot de prestaties tegen de steekproefomvang om te zien of je data-gebonden of model-gebonden bent.
Longtail-dekking - zeldzame maar cruciale klassen vereisen vaak gerichte verzameling, niet alleen meer bulkverzameling.
Label ruis - meet het, en verminder het vervolgens; een beetje is acceptabel, een vloedgolf niet.
Distributieverschuiving - trainingsgegevens uit één regio of kanaal zijn mogelijk niet generaliseerbaar naar een andere; valideer op doelachtige testgegevens [5].

Bij twijfel, begin met kleine proefprojecten en breid ze geleidelijk uit. Het is net als kruiden: voeg toe, proef, pas aan en herhaal.

Waar vind je datasets en hoe beheer je ze? 🗂️

Populaire bronnen en tools (je hoeft de URL's nu nog niet te onthouden):

Hugging Face-datasets - programmatisch laden, verwerken en delen.
Google Dataset Search - meta-zoekmachine voor het hele web.
UCI ML Repository - een zorgvuldig samengestelde collectie klassiekers voor basisdoeleinden en onderwijs.
OpenML - taken + datasets + runs met herkomstinformatie.
AWS Open Data / Google Cloud Public Datasets - gehoste, grootschalige datasets.

Pro-tip: download niet zomaar. Lees de licentie en het gegevensblad , en documenteer vervolgens je eigen kopie met versienummers en herkomstgegevens [1].

Labelen en annoteren - waar de waarheid wordt onderhandeld ✍️

Bij annotatie botst uw theoretische labelgids met de realiteit:

Taakontwerp - schrijf duidelijke instructies met voorbeelden en tegenvoorbeelden.
Annotatortraining - begin met gouden antwoorden, voer kalibratierondes uit.
Kwaliteitscontrole - gebruik overeenstemmingsstatistieken, consensusmechanismen en periodieke audits.
Hulpmiddelen - kies hulpmiddelen die schemavalidatie en beoordelingswachtrijen afdwingen; zelfs spreadsheets kunnen werken met regels en controles.
Feedbackloops - leg aantekeningen van annotatoren en modelleerfouten vast om de handleiding te verbeteren.

Als het voelt alsof je een woordenboek aan het redigeren bent met drie vrienden die het oneens zijn over komma's... dat is normaal. 🙃

Datadocumentatie - impliciete kennis expliciet maken 📒

Een compact gegevensblad of gegevenskaart moet het volgende bevatten:

Wie heeft het verzameld, hoe en waarom?
Beoogde toepassingen en toepassingen die buiten het toepassingsgebied vallen.
Bekende lacunes, vooroordelen en faalmechanismen.
Labelingsprotocol, kwaliteitscontroleprocedures en overeenstemmingsstatistieken.
Licentie, toestemming, contactpersoon voor problemen, verwijderingsprocedure.

Sjablonen en voorbeelden: Datasheets voor datasets en modelkaarten worden veelvuldig gebruikt als uitgangspunt [1].

Schrijf het tijdens het compileren, niet erna. Geheugen is een onbetrouwbaar opslagmedium.

Vergelijkingstabel - plaatsen waar je AI-datasets kunt vinden of hosten 📊

Ja, dit is een beetje subjectief. En de formulering is opzettelijk wat onevenwichtig. Dat is prima.

Tool / Repo	Publiek	Prijs	Waarom het in de praktijk werkt
Gegevenssets van knuffelgezichten	Onderzoekers, ingenieurs	Gratis niveau	Snel laden, streaming, community-scripts; uitstekende documentatie; versiebeheer van datasets.
Google-dataset zoeken	Iedereen	Vrij	Groot oppervlak; ideaal voor ontdekkingen; soms echter inconsistente metadata.
UCI ML-repository	Studenten, docenten	Vrij	Een zorgvuldig samengestelde collectie klassiekers; klein maar overzichtelijk; goed voor het vaststellen van de basis en voor lesdoeleinden.
OpenML	Repro-onderzoekers	Vrij	Taken + datasets + runs gecombineerd; mooie herkomstsporen
AWS Open Data Registry	Data-engineers	Meestal gratis	Hosting op petabyte-schaal; cloud-native toegang; beheer de uitgaande datakosten.
Kaggle-datasets	Beoefenaars	Vrij	Eenvoudig delen, scripts, wedstrijden; communitysignalen helpen ruis te filteren.
Openbare datasets van Google Cloud	Analisten, teams	Gratis + cloud	Gehost in de buurt van de computer; BigQuery-integratie; zorgvuldige facturering.
Academische portalen, laboratoria	Niche-experts	Variabel	Zeer gespecialiseerd; soms onvoldoende gedocumenteerd - maar toch de moeite waard om naar te zoeken.

(Als een cel er spraakzaam uitziet, is dat de bedoeling.)

Je eerste zelf bouwen - een praktische starterskit 🛠️

Je wilt de stap zetten van "wat is een AI-dataset?" naar "ik heb er een gemaakt, en hij werkt." Probeer dit minimale traject:

Beschrijf de beslissing en de meetwaarde - bijvoorbeeld: verminder het aantal verkeerde routes van inkomende support-aanvallen door het juiste team te voorspellen. Meetwaarde: macro-F1.
Geef 5 positieve en 5 negatieve voorbeelden - gebruik echte tickets als voorbeeld; verzin ze niet.
Stel een etiketteringsrichtlijn op - één pagina; met expliciete regels voor wel en niet-toediening.
Verzamel een kleine, representatieve steekproef - een paar honderd tickets uit verschillende categorieën; verwijder persoonsgegevens die u niet nodig hebt.
Splitsen met lekcontroles - bewaar alle berichten van dezelfde klant in één splitsing; gebruik kruisvalidatie om de variantie te schatten [5].
Annoteren met QA - twee annotatoren op een subset; meningsverschillen oplossen; de handleiding bijwerken.
Train een eenvoudige basislijn - begin met de logistiek (bijvoorbeeld lineaire modellen of compacte transformermodellen). Het doel is om de data te testen, niet om medailles te winnen.
Controleer de fouten : waar gaat het mis en waarom? Werk de dataset bij, niet alleen het model.
Document - klein gegevensblad: bron, link naar labelgids, splitsingen, bekende limieten, licentie [1].
Planvernieuwing - nieuwe categorieën, nieuwe slang, nieuwe domeinen komen eraan; plan kleine, frequente updates [3].

Je leert meer van deze herhaling dan van duizend ongefundeerde meningen. En maak alsjeblieft back-ups.

Veelvoorkomende valkuilen waar teams ongemerkt in terechtkomen 🪤

Datalekken - het antwoord glipt door in de kenmerken (bijvoorbeeld door velden na de resolutie te gebruiken om uitkomsten te voorspellen). Het voelt als valsspelen, en dat is het ook.
Oppervlakkige diversiteit - één geografische locatie of apparaat doet zich voor als wereldwijd. Tests zullen de plotwending onthullen.
Labelverschuiving - criteria veranderen in de loop van de tijd, maar de labelrichtlijnen niet. Documenteer en versiebeheer uw ontologie.
Onvoldoende gespecificeerde doelstellingen - als je geen slechte voorspelling kunt definiëren, zullen je gegevens dat ook niet kunnen.
Een rommelige licentiesituatie - eerst schrappen en later je excuses aanbieden, is geen strategie.
Overaugmentatie - synthetische data die onrealistische objecten aanleren, zoals het trainen van een chef-kok met plastic fruit.

Veelgestelde vragen over de uitdrukking zelf ❓

Is "Wat is een AI-dataset?" slechts een kwestie van definitie? Voor een groot deel wel, maar het geeft ook aan dat je geeft om de minder interessante details die modellen betrouwbaar maken.
Heb ik altijd labels nodig? Nee. Bij onbegeleide, zelfbegeleide en reinforcement learning-opstellingen worden expliciete labels vaak overgeslagen, maar het samenstellen van labels blijft belangrijk.
Mag ik openbare gegevens voor alles gebruiken? Nee. Respecteer licenties, platformvoorwaarden en privacyverplichtingen [4].
Groter of beter? Idealiter allebei. Als je moet kiezen, kies dan eerst voor het betere.

Slotopmerkingen - Wat je kunt screenshotten 📌

Als iemand je vraagt wat een AI-dataset is , zeg dan: het is een zorgvuldig samengestelde, gedocumenteerde verzameling voorbeelden die een model trainen en testen, omgeven door governance zodat mensen de resultaten kunnen vertrouwen. De beste datasets zijn representatief, goed gelabeld, juridisch in orde en worden continu onderhouden. De rest zijn details – belangrijke details – over structuur, splitsingen en al die kleine vangrails die voorkomen dat modellen de verkeerde kant opgaan. Soms voelt het proces als tuinieren met spreadsheets; soms als het hoeden van pixels. Hoe dan ook, investeer in de data, en je modellen zullen zich minder vreemd gedragen. 🌱🤖

Referenties

[1] Datasheets voor datasets - Gebru et al., arXiv. Link
[2] Modelkaarten voor modelrapportage - Mitchell et al., arXiv. Link
[3] NIST Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0) . Link
[4] Richtlijnen en bronnen voor de Britse GDPR - Information Commissioner's Office (ICO). Link
[5] Kruisvalidatie: het evalueren van de prestaties van schatters - scikit-learn gebruikershandleiding. Link

Vind de nieuwste AI in de officiële AI Assistant Store

Over ons

Terug naar de blog

Land/regio