# Pozyskiwanie i pochodzenie

EN: **Data sourcing and provenance** · id `sourcing`

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Dane dla AI](https://aiatlasgraph.com/t/data.md) › Pozyskiwanie i pochodzenie

## Description

- PL: Skąd są dane i czy możemy ich użyć.
- EN: Where the data comes from and whether we may use it.

## In one sentence

- PL: To wybieranie źródeł danych i ustalanie ich pochodzenia oraz warunków użycia.
- EN: This chooses data sources and establishes where they came from and how they may be used.

## Problem it solves

- PL: Nie wiesz, czy zebrane materiały pasują do zadania i czy wolno ci je wykorzystać.
- EN: You do not know whether collected material fits the task or whether you may use it.

## What it does

- PL: Sprawdza źródła i dokumentację, zapisuje ograniczenia oraz zachowuje informacje pozwalające wrócić do pochodzenia materiałów.
- EN: It checks sources and their documentation, records restrictions and keeps information that lets you trace material back to its origins.

## Everyday example

- PL: Przygotowując asystenta do zgłoszeń, wybierasz archiwum odpowiednich spraw i sprawdzasz warunki wykorzystania zapisanych rozmów.
- EN: When preparing a support assistant, you choose an archive of relevant requests and check the conditions for using recorded conversations.

## This concerns you if you…

- PL: szukasz materiałów do nauki modelu
- PL: chcesz znać pochodzenie danych, których używasz
- EN: look for material to train a model
- EN: want to know where your data came from

## Keywords

Common Crawl · source attribution · licensing metadata · dataset manifests · W3C PROV · data lineage

## How it works

- PL: Źródła identyfikuje się razem z warunkami dostępu, pochodzeniem i przewidywanym użyciem próbek. Pobieranie tworzy wersjonowany zapis materiału, a metadane umożliwiają późniejsze audyty i selekcję.
- EN: Sources are identified along with access conditions, provenance and intended sample use. Acquisition creates a versioned record of material, while metadata enables later audits and selection.

## Limits

- PL: Dostępność w sieci nie przesądza o dopuszczalnym użyciu. Źródła mogą zmieniać treść i warunki dostępu; brak zapisów pochodzenia utrudnia usunięcie problematycznych próbek.
- EN: Online availability does not determine permitted use. Sources can change content and access conditions; missing provenance records make problematic samples harder to remove.

## Key terms

- PL: **rekord źródła**: Zapis miejsca pozyskania, czasu i warunków użycia materiału.
- PL: **proweniencja**: Historia pochodzenia materiału i jego przekształceń.
- EN: **source record**: A record of acquisition location, time and usage conditions.
- EN: **provenance**: The history of material origins and transformations.

## Know first

- [Wersjonowanie zbiorów danych (Dataset versioning)](https://aiatlasgraph.com/t/dataversioning.md)

## Examples

- PL: Zbiory · licencje · lineage
- EN: Datasets · licences · lineage

## Subtopics (4 direct, 4 in total)

- [Licencje i zgody na użycie danych (Data licensing and consent)](https://aiatlasgraph.com/t/datalicensing.md): Checking the terms under which data may be collected and used for model training: dataset licences, terms of service, consent, and opt-out signals. Robots.txt rules govern crawler access but are not themselves a licence or legal authorization to use the data.
- [Pozyskiwanie danych z sieci (crawling) (Web crawling for training data)](https://aiatlasgraph.com/t/webcrawl.md): Collecting web pages at scale as raw training material: using existing web snapshots or running your own crawler that respects site rules.
- [Wyszukiwanie i ocena gotowych zbiorów danych (Finding and assessing public datasets)](https://aiatlasgraph.com/t/datasetdiscovery.md): Using dataset hubs, catalogues and their metadata (dataset cards, Croissant) to select, inspect and load data.
- [Śledzenie pochodzenia danych (lineage) (Data lineage and traceability)](https://aiatlasgraph.com/t/datalineage.md): Recording where each part of a dataset came from, who created it and how it was processed, so it can be audited, fixed or removed.

## Related topics

Untyped, symmetric "see also" links.

- [Dokumentacja modeli i danych (karty modeli) (Model and dataset documentation)](https://aiatlasgraph.com/t/modeldocs.md)
- [Teleoperacja i zbiory demonstracji robotów (Teleoperation and robot demonstration datasets)](https://aiatlasgraph.com/t/teleopdata.md)
- [Zatruwanie danych i backdoory (Data poisoning and backdoors)](https://aiatlasgraph.com/t/poisoning.md)

## Sources

- [Full Stack Deep Learning (2022, archiwum)](<https://fullstackdeeplearning.com/course/2022/>) `fsdl` · reference: Pełny cykl systemu ML: dane, testy, wdrażanie, monitoring, zespoły i etyka.
- [Stanford CS336 · Language Modeling from Scratch (2025)](<https://cs336.stanford.edu/spring2025/>) `cs336` · reference: Budowa modeli, dane, trening, systemy, inferencja i post-training.

---

AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/sourcing · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30