Соберите проект #
Выберите интересующую вас услугу
Меня интересует...

    Что такое датасет?

    Что такое датасет?
    7 мин.

      Представьте себе библиотеку, где каждая книга представляет собой уникальный набор информации. В этой библиотеке можно найти материалы по различным дисциплинам — истории, науке, искусству и другим областям. Подобным образом, датасет — это коллекция данных, которая может включать в себя разнообразные типы информации: числовые значения, текстовые записи или изображения, сгруппированные по определенным признакам.

      Что такое датасет и его составляющие? 

      Датасет (dataset) — это структурированный массив данных, который используется для анализа, вывода гипотез или обучения нейронных сетей. Давайте рассмотрим ключевые элементы датасетов, различные их виды и наиболее распространённые форматы в которых они могут храниться.

      Структура датасета 

      Датасет, как правило, представлен в виде таблицы, где строки описывают объекты, а столбцы — их характеристики или признаки. Эти признаки могут принимать разные формы: быть числовыми, категориальными или текстовыми. В некоторых датасетах также присутствуют метки — целевые переменные, которые помогают предсказывать или классифицировать объекты. Например, в задаче предсказания вероятности дефолта клиента по кредиту метка может представлять собой бинарную переменную (0 или 1), указывающую на наличие или отсутствие долга у клиента.

      Типы данных в наборах данных

      Данные в наборах могут иметь различные типы, и их правильное распознавание играет важную роль в анализе и обработке.

      Количественные данные представлены в виде числовых значений:

      • Целочисленные: например, количество единиц товара на складе.
      • Вещественные: к примеру, цена товара или измерение температуры.
      • Качественные данные делятся на следующие категории:
        • Номинальные: такие, как цвет автомобиля (красный, синий, зелёный).
        • Порядковые: например, уровень образования (начальное, среднее, высшее), где важен порядок.

      Текстовые данные содержат неструктурированную информацию, такую как отзывы клиентов, статьи и прочее. Для их обработки часто применяются методы обработки естественного языка (NLP).

      Временные данные включают временные метки и используются для работы с временными рядами, например, при анализе даты и времени совершения покупки.

      Кроме того, существуют и другие виды данных, такие как булевы (истина/ложь) или сложные структуры, такие как списки и словари.

      Форматы датасетов

      Наборы данных могут храниться в различных форматах и выбор правильного формата зависит от типа данных и целей их обработки. Наиболее распространённые форматы включают:

      • CSV (Comma Separated Values) — один из самых популярных форматов для хранения таблиц с данными. В таком файле данные представлены в виде строк, где значения разделены запятыми. CSV-файлы легко обрабатываются и поддерживаются большинством аналитических программ.
      • JSON (JavaScript Object Notation) — формат, который часто используется для хранения и передачи структурированных данных, таких как объекты и массивы. Он особенно популярен в веб-разработке и API-интерфейсах благодаря своей гибкости и удобочитаемости.
      • XML (Extensible Markup Language) — формат, аналогичный JSON, но с более строгими правилами синтаксиса. Используется для хранения данных, которые требуют тщательной структуризации, и нередко встречается в веб-технологиях и документах.
      • XLS/XLSX — форматы, используемые в электронных таблицах Microsoft Excel. Они позволяют хранить данные с форматированием, формулами и встроенными функциями, что делает их удобными для обработки сложных данных.
      • SQL — формат, используемый для хранения данных в реляционных базах данных. Данные хранятся в виде таблиц, и доступ к ним осуществляется через запросы на языке SQL.
      • Parquet и Avro — форматы, предназначенные для работы с большими объёмами данных, особенно в системах обработки больших данных (Big Data). Эти форматы обеспечивают высокую производительность и эффективное сжатие данных.
      • Каждый формат имеет свои особенности и подходит для конкретных задач анализа и хранения данных, что делает выбор формата важным этапом работы с датасетами.

      Зачем нужны датасеты

      Датасеты являются ключевым элементом машинного обучения. Они позволяют настраивать параметры модели с использованием данных. В задачах классификации, например, алгоритм учится распознавать, какие признаки делают объекты схожими или отличными друг от друга, чтобы правильно классифицировать новые данные. Без качественных наборов данных модель не сможет эффективно обучаться, что приведет к неверным результатам. Их значимость выходит за рамки машинного обучения, играя важную роль и в анализе данных.

      Компании применяют статистические методы для изучения своих данных и выявления скрытых закономерностей. Например, анализируя данные о продажах, организации могут обнаруживать потребительские тренды и корректировать свои маркетинговые стратегии. Датасеты помогают отслеживать результаты рекламных кампаний, находить целевые аудитории и прогнозировать спрос на товары.

      Виды датасетов

      Датасеты могут различаться по своей структуре, источнику данных и назначению. Основные типы наборов данных включают:

      • Обучающие датасеты. Этот тип данных используется для "обучения" моделей машинного обучения. Модель анализирует эти данные и на их основе определяет закономерности, необходимые для прогнозирования или классификации.
      • Тестовые датасеты. Эти наборы применяются для оценки качества модели после её обучения. Они позволяют проверить, насколько точно модель может делать предсказания на новых данных, которые не использовались в процессе обучения.
      • Валидационные датасеты. Эти данные необходимы для настройки параметров модели во время обучения. Они помогают определить оптимальные значения гиперпараметров, чтобы избежать переобучения модели.
      • Аннотированные датасеты. В таких наборах данных каждому объекту присваивается метка или описание. Например, в датасетах изображений каждому изображению может быть присвоен определённый класс, который помогает алгоритму обучаться распознаванию объектов.
      • Неструктурированные датасеты. Включают в себя данные, которые не имеют чёткой табличной структуры. Примеры — текст, изображения, аудио или видеофайлы. Такие данные требуют дополнительной обработки перед использованием.
      • Синтетические датасеты. Это искусственно созданные наборы данных, генерируемые с помощью алгоритмов. Они применяются в тех случаях, когда реальных данных недостаточно или они трудно доступны, но необходимо протестировать или обучить модель.

      Классификация датасетов по области применения

      Для компьютерного зрения

      Компьютерное зрение — это раздел искусственного интеллекта, направленный на то, чтобы научить компьютеры воспринимать и интерпретировать визуальную информацию. Примеры датасетов:

      • Изображения. CIFAR-10 включает 60 000 изображений, разделённых на 10 категорий.
      • Видеоданные. UCF101 содержит видеоролики для распознавания действий.
      • Сегментация. COCO предоставляет аннотированные изображения для задач сегментации объектов.

      Для обработки естественного языка (NLP)

      Обработка естественного языка (NLP) занимается анализом и генерацией текстовой информации. Примеры датасетов:

      • Текстовые корпуса. IMDB содержит рецензии на фильмы, используемые для анализа тональности.
      • Диалоги. Cornell Movie Dialogs Corpus помогает обучать чат-ботов.
      • Перевод. WMT предоставляет параллельные тексты для задач машинного перевода.

      Для рекомендательных систем

      Рекомендательные системы используют данные о предпочтениях пользователей для создания персонализированных рекомендаций. Примеры датасетов:

      • Пользовательские рейтинги. MovieLens содержит рейтинги фильмов от пользователей.
      • История покупок. Amazon Product Data включает информацию о покупках для анализа предпочтений.

      Для распознавания речи

      Распознавание речи позволяет компьютерам преобразовывать устную речь в текст. Примеры датасетов:

      • LibriSpeech. Набор аудиозаписей книг, включающий более 1 000 часов записей и текстовых аннотаций.
      • Common Voice. Проект Mozilla, собирающий голосовые данные на разных языках и акцентах.

      Для анализа текстов

      Анализ текстов охватывает такие задачи, как классификация, анализ тональности и извлечение информации. Примеры датасетов:

      • IMDB. Используется для анализа тональности рецензий на фильмы.
      • 20 Newsgroups. Включает 20 групп новостей для задач классификации и кластеризации.
      • CoNLL-2003. Набор для распознавания именованных сущностей, аннотированный для выделения имён людей, организаций и мест.
      • SQuAD. Набор данных для задач вопросно-ответных систем с вопросами и ответами из Википедии.

      Для анализа изображений

      Анализ изображений включает классификацию, сегментацию и обнаружение объектов. Примеры:

      • ImageNet. Огромный набор с более чем 14 миллионами изображений, аннотированных по 20 000 категориям.
      • CIFAR-10/100. Содержат 60 000 изображений, разделённых на 10 и 100 классов соответственно.
      • COCO. Набор данных для сегментации и обнаружения объектов.
      • PASCAL VOC. Используется для задач классификации и сегментации объектов.
      • YOLO. Набор для обучения моделей обнаружения объектов в реальном времени.
      • Open Images. Один из крупнейших наборов, содержащий миллионы аннотированных изображений.

      Классификация датасетов по размеру

      • Малые. Обычно содержат менее 1 000 записей.
      • Средние. Включают от 1 000 до нескольких десятков тысяч записей. 
      • Большие. Включают миллионы записей и используются для глубокого обучения.

      Классификация датасетов по доступности

      • Публичные. Доступны для всех и часто используются в научных исследованиях. 
      • Частные. Принадлежат организациям или компаниям и доступны ограниченному кругу лиц.
      • Открытые. Доступны для использования с минимальными ограничениями и имеют открытые лицензии. 

      Применение датасетов в машинном обучении

      Датасеты играют ключевую роль в машинном обучении, поскольку они служат основой для разработки моделей, способных решать сложные задачи в различных областях. Рассмотрим процесс обучения модели, методы оценки её работы и примеры использования датасетов в разных сферах.

      • Обучение. На этапе обучения модель работает с тренировочным набором данных, который содержит входные данные и соответствующие им целевые значения (метки). С помощью алгоритмов машинного обучения модель выявляет паттерны и зависимости в данных. Для успешного обучения важно, чтобы набор данных был достаточно объёмным и разнообразным, чтобы модель могла эффективно обобщать полученные знания на новые данные.
      • Валидация. Валидация используется для предотвращения переобучения, когда модель слишком точно запоминает тренировочные данные, что снижает её способность к обобщению. В этом процессе модель проверяют на отдельном валидационном наборе данных, который не участвовал в обучении. Это даёт возможность корректировать гиперпараметры и выбирать оптимальный алгоритм.
      • Тестирование. На заключительном этапе модель оценивают с помощью тестового набора данных, который также не использовался ни в процессе обучения, ни в процессе валидации. Тестирование позволяет оценить, насколько хорошо модель справляется с новыми, незнакомыми данными, и определить её реальную эффективность для применения в реальных задачах.

      Дополнительные рекомендации

      Для поиска нужных датасетов воспользуйтесь Google Dataset Search, который является важным инструментом для их обнаружения. Ещё одним полезным ресурсом является платформа Kaggle, известная своими конкурсами в сфере машинного обучения и обширной базой данных.

      При анализе датасетов важно собрать статистическую информацию о данных. Это поможет лучше понять их структуру, выявить дисбаланс между категориями и оценить количество данных, поступающих из различных источников для каждой категории.

      Для правильного обучения модели рекомендуется разделить исходные данные на обучающую и тестовую части. Обычно 70–80% данных выделяют для обучения, а оставшиеся 20–30% используют для проверки. Обучающие данные помогают модели научиться распознавать объекты, а тестовые — оценить её точность.

      Чтобы избежать дублирования данных, полезно использовать специальные скрипты и библиотеки, которые автоматически удаляют дубликаты. Также можно установить порог для фильтрации данных, например, удаляя полностью идентичные изображения или те, которые схожи на 90%.

      Оптимизируйте объём данных. При подготовке базы для конкретной задачи важно минимизировать её объём. Определив целевой атрибут (предсказываемое значение), можно выделить ключевые данные, необходимые для модели, и убрать избыточные признаки, которые только усложняют анализ без заметного улучшения результатов.

      Подведем итоги

      • Датасеты играют ключевую роль в машинном обучении, помогая моделям правильно настраивать свои параметры. Без качественных данных модели не смогут эффективно обучаться и будут выдавать неточные результаты.
      • Датасет представляет собой структурированный набор данных, используемый для обучения нейронных сетей и проведения анализа. Он состоит из строк (объектов) и столбцов (признаков), а данные могут быть числовыми, категориальными или текстовыми.
      • Часто встречающиеся форматы хранения данных включают CSV, JSON и Excel. Выбор формата зависит от задач анализа и используемых инструментов.
      • По применению датасеты могут использоваться в различных областях: для компьютерного зрения, обработки естественного языка (NLP), рекомендательных систем, распознавания речи, анализа текстов и изображений.
      • Основные этапы создания датасета включают сбор, очистку, подготовку и разметку данных.
      • Наиболее популярные источники для поиска наборов данных — это Kaggle, Google Dataset Search и UCI Machine Learning Repository.
      • В процессе машинного обучения работа с датасетами включает обучение модели, валидацию и тестирование. На этапе обучения модель работает с тренировочным набором, валидация предотвращает переобучение, а тестирование позволяет оценить модель на новых данных.
      • Для оценки качества модели используются метрики, такие как точность, полнота и F1-метрика, которые помогают определить, насколько хорошо модель справляется с поставленной задачей.

      Продолжая пользоваться сайтом, я даю согласие на использование файлов cookie.