Les données d'entraînement sont l'ensemble d'exemples utilisés pour apprendre à un modèle d'IA à reconnaître des modèles, faire des prédictions ou générer des résultats.
La qualité, la diversité et la représentativité des données d'entraînement affectent directement ce qu'un modèle d'IA apprend — et ce qu'il fait mal. Un modèle entraîné sur des données biaisées ou incomplètes reflétera ces limitations dans ses résultats.
Pourquoi c'est important
Comprendre que les résultats de l'IA sont façonnés par les données d'entraînement vous aide à évaluer ces résultats de manière critique.