Czy są dostępne dane do sprawdzenia rozwiązania, czy trzeba samodzielnie tworzyć dane testowe?

Dostępność danych do weryfikacji rozwiązania zależy od konkretnego zadania i źródła. Często w projektach uczenia maszynowego dostarczane są gotowe zestawy danych do treningu i testowania (np. z otwartych źródeł lub wewnętrznych repozytoriów). Jeśli takich danych nie ma, dane testowe należy tworzyć samodzielnie — może to być zestaw syntetycznie wygenerowany lub próbka danych rzeczywistych z późniejszą etykietacją.

Tworzenie danych testowych jest ważne dla sprawdzenia poprawności modelu i oceny jego jakości. Należy również pamiętać, że dane testowe powinny być reprezentatywne i odzwierciedlać rzeczywiste warunki zastosowania modelu.