Что такое датасет

Что такое датасет и разметка данных

Если вы задались целью изучить машинное обучение, то стоит начать с общего понимания ключевых терминов и фраз, таких как датасет и разметка данных.

Датасет (или набор данных) — это набор структурированных данных и информации, предназначенных для обучения моделей нейронных сетей.

Набор данных состоит из двух компонентов – это строки и столбцы. Строки называются объектами, а столбцы – признаками (иногда их ещё называют переменными или измерениями).

Ключевой особенностью набора данных является то, что он организован таким образом, что каждая строка содержит одно наблюдение. Наблюдение непосредственно связано с процессом сбора информации.

ФИО	Образование	Должность	Стаж работы
Смирнов Алексей	высшее	Начальник отдела	8 лет
Коломченко Иван	общее	Слесарь	10 лет
Демьянова Татьяна	высшее	Бухгалтер	7 лет

В приведенной выше таблице, например, чтобы заполнить информацию по строкам, специалист наблюдает за первым сотрудником и спрашивает, «каково его образование, должность и стаж работы». Для Смирнова Алексея ответы: «высшее», «Начальник отдела» и «8 лет».

Поскольку для каждого сотрудника имеется одна строка, этот набор данных подходит для проведения анализа, когда единицей анализа является сотрудник.

Датасет может состоять из различных данных. Это может быть текст, изображения, аудио, видео, статистические данные и другое.

Для чего нужен датасет?

В машинном обучении датасет нужен для тренировки модели, чтобы обучить систему и затем использовать ее для решения реальных задач.

Но чтобы использовать набор данных для обучения, его необходимо обработать. Для этого требуется идентификация необработанных данных (то есть изображений, текстовых файлов, видео), а затем добавление одной или нескольких меток к этим данным, чтобы показать модели машинного обучения целевые атрибуты — ответы — которые она должна предсказывать. Метка или тег — это описательный элемент, который сообщает модели, что представляет собой отдельный фрагмент данных, чтобы она могла изучить его на примере. Скажем, модель должна предсказать музыкальный жанр. В этом случае набор обучающих данных будет состоять из нескольких песен с метками, показывающими такие жанры, как поп, джаз, рок и т. д. Этот процесс называется разметка (или аннотация) данных.

Таким образом, помеченные данные подчеркивают особенности данных (характеристики), чтобы помочь модели анализировать информацию и выявлять закономерности в исторических данных, чтобы делать точные прогнозы на основе новых, релевантно похожих входных данных.

Датасет: почему аналитику данных не обойтись без этого инструмента

Задача аналитика — искать закономерности, но есть данные неопределенные и неструктурированные, которые нельзя обработать инструментами анализа и с их помощью невозможно обучать нейронные сети. По этой причине специалисту требуются подготовленные данные — датасет.

Что означает датасет и как он помогает в анализе

Датасет — это структурированная информация в табличном виде, где у каждого объекта прописаны определенные свойства: характеристики, связи или конкретные места. Этот механизм применяют для построения гипотез, анализа результатов или обучения нейросети на основе данных.

Приведем пример: представьте набор карточек с рисунками разных собак. Эти карточки по отдельности — просто необработанные данные, их нельзя использовать для анализа или машинного обучения. Для того чтобы из этого набора сделать датасет, нужно прописать, какие именно собаки нарисованы на карточках и какое между ними отличие.

Из каких компонентов состоит датасет:

• объект: изображение, фотография, аудиозапись, болезнь, номер дома;
• характеристики: определенные признаки, связи между другими объектами или их место в таблице.

Как правило, свойства объекта описываются не фразами, а числами. Например, необходимо указать пол пользователя. Отмечать будут не привычными буквами «М» и «Ж», а обозначать каждый признак цифрами «Мужской» — 0, «Женский» — 1.

Пройдите онлайн-курсы бесплатно и откройте для себя новые возможности Начать изучение

Какие виды датасетов бывают

1. Простая запись

Это таблица, в строках которой размещены объекты, а в колонках — свойства. Конкретных связей между данными нет, признаки просто совпадают с определенными объектами. Обычно многие датасеты строятся именно таким образом.

Данные и их связи сгруппированы в виде схемы, объекты которой соединены стрелками. Граф бывает разных видов: структурированный и неструктурированный. У структурированных объекты соотносятся между собой. У неструктурированных эти связи направленные — например, один объект соотносится со вторым, а у второго с первым уже нет связи. Кроме того, у таких соотношений может быть еще и разный вес.

1. Упорядоченные записи

Здесь соотношение объектов не так важно, главное — какое конкретное место объект занимает в таблице с данными.

Если вы интересуетесь AI, ML, Big Data или Data Science и хотите пройти обучение, а также поучаствовать в создании продуктов с искусственным интеллектом вместе с другими разработчиками, то вам точно нужно подать заявку в наш проекте «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект».

Читайте нас в Telegram — stranavozmojnostey Поделиться в социальных сетях

Что такое набор данных? Полное руководство

В этой статье мы рассмотрим, что такое набор данных, какие существуют типы наборов данных и как извлечь из данных максимальную пользу.

1 min read
Ella Siman
Product Marketing Manager

В статье мы рассмотрим следующее:

• Определение набора данных
• Типы наборов данных
• Как создать набор данных
• Преимущества использования набора данных
• Варианты использования набора данных
• Пример набора данных

Определение набора данных

Набор данных или датасет — это коллекция данных, которая касается определенной темы или отрасли. Наборы данных включают различные типы информации: текст, изображения, видео и аудио, и могут храниться в различных форматах, таких, как CSV, JSON или SQL. Таким образом, набор данных обычно включает структурированные данные для определенной цели и относится к одной теме.

Вы можете использовать наборы данных для проведения маркетинговых исследований, анализа конкурентов, сравнения цен, определения и изучения тенденций или обучения моделей машинного обучения. Это лишь несколько примеров. Наборы данных полезны в различных областях и ситуациях.

Типы наборов данных

Наборы данных можно классифицировать несколькими способами. Вот некоторые из наиболее важных типов наборов данных.

В зависимости от типа данных

• Числовые наборы данных: Содержат числа и используются для количественного анализа.
• Наборы текстовых данных: Содержат посты, текстовые сообщения и документы.
• Наборы мультимедийных данных: Содержат изображения, видео и аудиофайлы.
• Наборы данных временных рядов: Содержат данные, собранные за определенный период времени для анализа тенденций и закономерностей.
• Наборы пространственных данных: Содержат информацию с географической привязкой, например данные GPS.

На основании структуры данных

• Структурированные наборы данных: Организованы в определенные структуры, чтобы упростить запрос и анализ данных.
• Неструктурированные наборы данных: Не имеют четко определенной схемы. Они могут включать в себя различные типы данных.
• Гибридные наборы данных: Включают как структурированные, так и неструктурированные данные.

По статистике

Числовые наборы данных: Включают только числа. Двумерные наборы данных: Включают две переменные данных. Многомерные наборы данных: Включают три или более переменных данных. Категориальные наборы данных: Состоят из категориальных переменных, которые могут принимать только ограниченный набор значений. Наборы корреляционных данных: Содержат переменные данных, которые связаны друг с другом.

Машинное обучение

• Наборы данных для обучения ML: используются для обучения модели.
• Наборы данных для валидации: используются для уменьшения переобучения и повышения точности модели.
• Набор данных для тестирования: используется для тестирования конечного результата модели, чтобы подтвердить ее точность.

Как создать набор данных

Чтобы понять преимущества наборов данных, вы должны сначала узнать, как они создаются. Есть два способа сделать это.

Первый – создать собственный анализатор данных для извлечения данных из нескольких источников. Эта задача упрощается с помощью продвинутого инструмента. В частности, инструмент веб-скрапинга Bright Data имеет встроенные функции парсинга и возможности прокси-сервера для анонимного извлечения данных из Интернета.

Второй вариант — купить уже существующие наборы данных, что сэкономит ваше время и силы. Опять же, Bright Data предлагает широкий спектр наборов данных, доступных для загрузки.

Преимущества использования набора данных

Ниже приведены три наиболее важных преимущества использования наборов данных.

Улучшают процесс принятия решений

Информация, содержащаяся в наборах данных, может использоваться для поддержки стратегических решений. В частности, наборы данных позволяют выявлять рыночные тенденции, анализировать поведение клиентов, определять закономерности и взаимосвязи в данных и измерять производительность. Затем вы можете использовать наборы данных для принятия обоснованных решений, основанных на данных, которые помогут вашей компании понять, куда распределять ресурсы, как разрабатывать новые продукты и сколько брать за новые услуги. В результате улучшится ваше конкурентное преимущество и способность реагировать на потребности рынка.

Улучшают пользовательский опыт

Наборы данных, содержащие отзывы пользователей, могут помочь вам понять, как улучшить общее качество обслуживания клиентов. Например, вы можете использовать эту информацию для создания персонализированного опыта, улучшения дизайна продукта, адаптации или добавления новых функций, а также оптимизации пути пользователя. Предоставляя лучший пользовательский опыт, вы повышаете удовлетворенность клиентов.

Экономят время и затраты

Вы можете использовать набор данных, чтобы раскрыть возможности экономии времени и затрат. Например, наборы данных могут помочь выявить неэффективность процесса разработки, что позволит упростить операции, сократить количество отходов и сэкономить время. Точно так же можно исследовать наборы данных, чтобы выявить избыточные процессы, бизнес-направления, тратящие больше, чем необходимо, и неэффективность в цепочке поставок, что поможет снизить ваши расходы.

Варианты использования набора данных

Давайте рассмотрим некоторые из наиболее популярных вариантов использования наборов данных.

Сравнение цен

Наборы данных, содержащие цены на товары с разных сайтов электронной коммерции, помогают находить лучшие предложения, отслеживать конкурентов и изменения цен. К сожалению, извлечь данные с сайтов электронной коммерции непросто. Например, Amazon состоит из страниц с различной структурой и реализовал несколько методов защиты от парсинга, таких, как CAPTCHA. Bright Data предлагает набор данных Amazon, который дает вам доступ к десяткам миллионов продуктов, продавцов и обзоров. Кроме того, решение Bright Data для анализа данных электронной коммерции предоставляет полезную информацию для инвесторов, розничных продавцов, мировых брендов и аналитиков.

Мониторинг социальных сетей

Наборы данных социальных сетей включают общедоступные данные из Facebook, Reddit и других платформ. Эти наборы данных полезны для сбора информации о ЦА или изучения поведения, предпочтений и вовлеченности пользователей. Кроме того, наборы данных соцсетей важны для поиска инфлюенсеров для партнерства, анализа настроений и мониторинга брендов. Купите наборы данных соцсетей Bright Data, чтобы получить доступ к множеству данных, собранных с нескольких платформ.

Найм людей

Процесс набора новых сотрудников долгий и сложный. Поиск подходящего кандидата может занять месяцы. Проблема в том, что такие платформы, как LinkedIn, не позволяют людям свободно фильтровать и исследовать свои данные. Наборы данных, содержащие интересующие данные, можно анализировать по вашему усмотрению, что упрощает задачу. Bright Data предлагает набор данных LinkedIn, содержащий полные данные из многих открытых профилей.

Пример набора данных

Давайте рассмотрим простой пример, чтобы понять, как выглядит набор данных. Вот первые несколько строк файла avocado_prices.xlsx:

Как видите, набор данных содержит данные о цене и количестве авокадо, которые ежедневно продаются в крупных городах США. Эти записи могут помочь вам отслеживать цены на авокадо, которые обычно сильно коррелируют с уровнем инфляции в стране.

Набор данных содержит данные CSV, организованные в записи со следующими столбцами:

• Дата : День, в который были собраны данные.
• Средняя цена в USD : Средняя стоимость одного авокадо в городе в USD.
• Всего продано : Общее количество авокадо, проданных в городе за один день.
• Продано маленьких авокадо : Количество 4046 авокадо, проданных в городе за один день.
• Продано больших авокадо : Количество 4225 авокадо, проданных в городе за один день.
• Продано очень больших авокадо : Количество 4770 авокадо, проданных в городе за один день.
• Город : Город, в котором были собраны данные.

Заключение

В этой статье вы познакомились с определением набора данных, примером набора CSV и различными типами датасетов. Мы подробно рассказали, какие преимущества могут обеспечить наборы данных в различных случаях использования. Кроме того, у вас была возможность изучить наиболее распространенные подходы к созданию датасетов. К ним относятся сбор данных из Интернета или покупка набора данных, адаптированного к вашим потребностям. Обе эти услуги предлагает Bright Data – лучший поставщик наборов данных на рынке!

Что такое датасет

Собранные данные часто представлены в виде датасета – таблицы, в строках которой представлены объекты наблюдений, а в столбцах – переменные, характеризующие объекты.

Например, в датасете ниже объект наблюдения – это дети. А переменные – их имя, пол и возраст.

Датасет – является основной единицей, с которой мы будем работать при исследовании данных.