Датасет представляет собой информацию, организованную в таблицу, где строки представляют объекты, а столбцы описывают их характеристики. Такие структурированные данные с метками играют ключевую роль в машинном обучении. Форматы данных могут различаться в зависимости от конкретной задачи. Например, для реализации функции голосового поиска в приложении можно использовать датасет с аудиозаписями речи. Чтобы повысить точность распознавания голосовых команд с помощью искусственного интеллекта, необходимо предоставить множество образцов речи, включая записи и их текстовые расшифровки.
Существуют различные типы разметки данных, соответствующие конкретным задачам:
- выделение 3D и 2D объектов;
- сегментация объектов;
- классификация изображений по категориям;
- классификация текстов;
- транскрипция рукописных текстов;
- анализ эмоциональной окраски текстов;
- распознавание сущностей в текстах;
- транскрипция речи.
Разметка данных зачастую представляет собой трудоемкую и однообразную задачу. Например, если требуется, чтобы приложение распознавало домашних животных на фотографиях, нужно вручную разметить тысячи снимков с изображениями кошек, чтобы система смогла обучиться их идентификации. Однако если на изображениях появятся другие животные, такие как собаки или обезьяны, система не сможет распознать их без дополнительной разметки этих видов.
Задача усложняется, если требуется распознавание пород животных. В таком случае помимо основной классификации по видам необходимо разметить изображения в зависимости от породы, что значительно увеличивает количество размеченных данных, нужных для обучения модели.
Типы датасетов
С научной точки зрения, данные можно разделить на три ключевые категории датасетов:
- Простые записи. Данный тип включает данные, в которых строки (наблюдения) и столбцы (признаки) не имеют явной взаимосвязи. Каждая строка обладает одинаковым набором характеристик. Эти данные часто хранятся в форматах файлов, таких как .csv или .parquet, либо в реляционных базах данных. Подкатегории простых записей включают:
- Транзакционные данные. Например, данные о покупках в магазине, где часто используются двоичные признаки для отображения, была ли совершена покупка.
- Матрица данных. Здесь каждый объект имеет одинаковый набор признаков, представленный в числовом формате, что позволяет рассматривать данные как многомерные векторы. Такой набор данных формирует матрицу размера m x n.
- Матрица разреженных данных. Отличается от обычной матрицы тем, что акцентируется внимание на ненулевых значениях, что типично для текстовых документов.
- Графы. Данные представлены в форме графа, где элементы (узлы) связаны между собой, подчеркивая взаимосвязи между объектами.
- Упорядоченные записи. Эти данные организованы в определенной последовательности, будь то пространственно или временно.
- Последовательные данные. Состоят из элементов, упорядоченных последовательно, например слов или букв, без временных меток, но с четкой последовательной позицией.
- Временные ряды. Представляют изменения данных со временем, каждая запись является частью временной последовательности.
- Пространственные данные. Характеризуются наличием географических или других пространственных координат.
Эти категории помогают определить подходящие методы обработки и анализа данных, подчеркивая важность структурирования информации в зависимости от её характеристик и требуемых результатов использования.
Характеристики датасета
Ключевые атрибуты датасетов включают:
- Размерность. Этот параметр отражает количество признаков в датасете. Высокая размерность может усложнить анализ данных, поскольку увеличивает сложность обработки и интерпретации информации.
- Разреженность. Определяет долю заполненных данных в датасете. В многих датасетах с высоким количеством признаков большинство значений могут быть нулевыми, а значимые, ненулевые данные встречаются лишь в меньшем количестве записей, иногда не превышая 1% от общего числа.
- Разрешение. Описывает детализацию данных и их пригодность для решения конкретных задач. Например, часовые изменения давления могут быть критичны для отслеживания перемещения циклона, тогда как данные, охватывающие несколько месяцев, могут быть менее информативны для этой цели.
Выборка для датасета
Выборка для датасета это процесс отбора подмножества данных из общей совокупности для анализа, обучения моделей машинного обучения или для других целей. Правильный выбор выборки важен для создания репрезентативного и эффективного набора данных, который точно отражает распределение всей популяции и помогает избегать искажения результатов.
Основные типы выборок для датасета
Случайная выборка (Random Sampling):
- Каждый элемент в совокупности имеет равные шансы быть выбранным.
- Используется для минимизации систематической ошибки.
Стратифицированная выборка (Stratified Sampling):
- Данные разделяются на группы (страты) по определённым критериям (например, возраст, пол), и выборка осуществляется отдельно в каждой группе.
- Это позволяет учитывать важные характеристики данных и гарантировать пропорциональное представление подгрупп.
Систематическая выборка (Systematic Sampling):
- Элементы выбираются с фиксированным шагом из списка.
- Например, можно выбирать каждый 10-й элемент в списке данных.
Кластерная выборка (Cluster Sampling):
- Данные разделяются на группы (кластеры), затем случайно выбираются целые кластеры.
- Часто используется для работы с большими или распределёнными данными.
Оверсемплирование (Oversampling) и Андерсемплирование (Undersampling):
- Оверсемплирование добавляет больше экземпляров из недостаточно представленных классов, что особенно полезно при дисбалансе классов.
- Андерсемплирование уменьшает количество экземпляров из избыточно представленных классов.
Бустрепинг (Bootstrapping):
- Повторная выборка с возвратом. Используется для оценки статистик или создания ансамблей моделей в машинном обучении.
Цели и задачи выборки:
- Сокращение объема данных: иногда полный набор данных слишком велик, и выборка помогает сэкономить ресурсы для анализа или обучения.
- Репрезентативность: выборка должна отражать характерные особенности всей популяции для обеспечения корректности результатов.
- Оптимизация производительности: выборка позволяет моделям обучаться быстрее и с меньшими вычислительными затратами.
Правильная выборка это ключевой этап в подготовке данных для обучения машинных моделей, исследований или статистических анализов, так как она напрямую влияет на качество результатов и точность прогнозов.
