Mikä on tietojoukko koneoppimisessaon kysymys, joka resonoi eri yksilöiden keskuudessa, olitpa aloittelija, joka haluaa tutkia uraasi tekoälyn parissa, tai ammattilainen, joka on valmis kehittämään taitojaan tässä muuttuvassa tekoälyn maailmassa. Koneoppimisen tietoaineisto onperusta, josta ML-mallin menestys riippuu. Huolimatta siitä, kuinka edistynyt koneoppimismalli on, tulokset ovat epätarkkoja, jos se on koulutettu huonolaatuiselle tietojoukolle.
Se on polttoainetta ML-mallin oppimiseen ja tarkkuuteen, puhuitpa sitten suositusmalleista, kuten Instagram-syötteen aikoinaan käyttämistä tai pankkijärjestelmän petosten havaitsemiseen käyttämistä.
Tämän blogin kautta autamme sinua ymmärtämään tietojoukon merkityksen koneessa, kuinka monta tyyppiä tietojoukkoja on, mikä on tietojoukon merkitys koneoppimiselle, lyhyesti sanottuna kaikki perusasiat, jotka sinun on tiedettävä. Sukellaan siis sisään!
Mikä on tietojoukko koneoppimisen määritelmässä
Tietojoukko on hyvin organisoitu ja mielekäs kokoelma relevantteja tietoja (faktoja, lukuja tai havaintoja), joita koneoppimismallit käyttävät ennusteidensa kouluttamiseen, validointiin ja testaamiseen.
Yleensä se tallennetaan taulukkomuodossa, kuten CSV-, Excel- tai tietokantataulukoissa rivi- ja sarakemuodossa. Tietyt suuret tietojoukot, kuten kuva tai puhe, on myös tallennettu .ZIP- tai .tar.gz-muodossa.
Oikein rakennettu tietojoukko koneoppimisessa voi olla monimutkainen tai yksinkertainen, kooltaan suuri tai pieni mallin tarpeesta riippuen, mutta pelkkä tietojoukkoa katsomalla insinöörit tai analyytikot pystyvät purkamaan "mitä se edustaa" ja "mitä oivalluksia se pyrkii paljastamaan" ja löytämään toistuvan kuvion.
Esimerkki:Yrityksen myyntitiedot, potilaiden terveystiedot COVID-19:n aikana, rikostietojoukko
Tietojoukko vs. tiedot: keskeiset erot
| Aspekti | Tietojoukko | Data |
| Rakenne | Jäsennelty ja järjestetty (esim. CSV-, Excel-, SQL-taulukot) | Raaka, käsittelemätön (esim. satunnaiset luvut, tekstikatkelmat) |
| Konteksti | Sisältää kontekstin, kuten tunnisteet, otsikot ja metatiedot | Usein puuttuu konteksti tai erillinen merkitys |
| Valmius | Valmis koneoppimiseen tai tilastolliseen analyysiin | Vaatii puhdistusta, muotoilua ja jäsentämistä |
| Esimerkki | CSV-esimerkki:Age, Income ($) | [6000, 25, 30, 40000]Vain numeroita, epäselvä merkitys ilman kontekstia |
Tietojoukon käytännön soveltaminen koneoppimisessa
Koneoppimisen tietojoukko toimii mallin selkärankana, koska edistyneinkin malli toimii "Roskat sisään Roskat ulosNämä mallit toimivat järjestelmään syötetyllä tietojoukolla.
Lue lisää:Kuinka luoda tietojoukko PDF-tiedostosta?
Tässä on tietojoukon toiminto ML-työnkulun eri vaiheissa:
- Oppimisen ja kuvioiden tunnistamisen ottaminen käyttöön:
ML-mallissa oppiminen ei tule pelkästään algoritmeista, se tulee tietojoukoista. Tietojoukot tarjoavat näitä esimerkkejä, jotka vuorostaan kouluttavat algoritmia ymmärtämään selvästi käyttäytymistä tai jopa ihmisten kieltä. - Mallin arvioinnin ja parantamisen ottaminen käyttöön:
Tietojoukkoja ei käytetä vain koulutukseen, vaan niitä käytetään myös testaamiseen ja validointiin. Kun malli on valmis, on tärkeää paitsi testata mallia - mikä tehdään "Testaus tietojoukkoa” ja myös mallin hienosäätöä varten – joka tehdään ”Validointitietojoukko.” - Ajomallin suorituskyky ja tarkkuus:
Mallin tehokkuutta määritettäessä äärimmäisen tärkeitä perusperiaatteita ovat ihmismäiset vastaukset ja tarkkuus, joka tulee "Laatu tietojoukkoVaikka laatu on kiistatta kuningas,Riittävä datamäärä on myös ratkaisevan tärkeää. Jos tietojoukko on täynnä epätarkkuuksia, epäjohdonmukaisuuksia tai yksinkertaisesti erilainen, malli väistämättä oppii nämä puutteet.
Nämä ovat vain joitain perussovelluksia, mutta koneoppimisen tietojoukko on vastuussa paljon muustakin, kuten oikeudenmukaisuuden varmistamisesta, harhan lieventämisestä, yliasennuksen estämisestä ja paljon muusta.
Tietojoukon tyypit koneoppimisessa
Erilaisten koneoppimisaineistojen ymmärtäminen on ratkaisevan tärkeää, koska se vaikuttaa suoraan algoritmien ja normalisointitekniikoiden valintaan, mikä puolestaan vaikuttaa koko koneoppimismallin tarkkuuteen, entropiaan ja tehokkuuteen.
Tietojoukot voidaan luokitella rakenteen, niiden toiminnan ML-työnkulussa ja niiden sisältämän sisällön perusteella.
Koneoppimistietojoukon toimintopohjainen luokitus
Ihmiset kysyvät usein: "Mitä ovat koneoppimisen kolme tietojoukkoa?" Toiminnan perusteella on olemassa kolmenlaisia tietojoukkoja:
- Koulutuksen tietojoukko
AI- ja ML-mallit tarvitsevat tietojoukon harjoittelua varten, ja kuten nimestä voi päätellä, mallin harjoittamiseen käytetty tietojoukko on koulutustietojoukon korrelaatiot ja taustalla olevien rakenteiden taustalla oleva logiikka. Se on noin 60–80 % koko koneoppimisen tietojoukosta.
Esimerkki:Petosten havaitsemisen ML-mallissa tietojoukko aiemmista luottokorttitapahtumista, jossa jokainen tapahtuma on merkitty "petos" tai "laki". - Validointitietojoukko
Validointitietojoukkoa käytetään myös mallin koulutusvaiheessa. Se on tietojoukko, joka auttaa hienosäätämään hyperparametreja (määrittää oppimisprosessin monimutkaisuuden). Se toimii dynaamisena tarkistuspisteenä harjoituksen aikana varmistaakseen, että malli oppii mallia ja sen soveltaminen perustuu annettuun syötteeseen, eikä se vain sovi harjoitustietoaineistoon. Se on noin 10–20 % koko koneoppimisen tietojoukosta.
Esimerkki:20 % merkityistä sähköpostin roskapostin tunnistustiedoista on varattu mallien kynnysarvojen säätämistä varten. - Testaus tietojoukkoa
Kun koulutus- ja hienosäätövaihe on suoritettu, meidän on nyt mitattava ML-mallin tarkkuus, tarkkuus, palautus, vasteaika jne. Siksi pidämme tietyn tietojoukon syrjään tätä varten, jota kutsutaan Testing dataset . Se on noin 10-20 % koko tietojoukosta. Se on erillinen syöttötietojen joukko, jota malli ei ole koskaan aiemmin kohdannut.
Esimerkki:Petosten havaitsemismallissa testaustietojoukko koostuu uusista luottokorttitapahtumista. Missä mallissa on nyt "petos" tai "laki".
Tehokas ratkaisu tietojoukkosi jakamiseen: BitRecover CSV Splitter Tool
Oppia:Kuinka yhdistää kaksi tietojoukkoa?
Sisältöpohjainen tietojoukko koneoppimisessa
Yritetään nyt ymmärtää erityyppisiä tietojoukkoja niiden tallentaman sisällön perusteella:
| Tietojoukon tyyppi | Mitä Se Sisältää | Esimerkki |
| Numeeriset tietojoukot | Mitattavissa oleva, laskettava tieto numeerisessa muodossa | Lämpötilaennätykset, sadetiedot, osakekurssit |
| Kategoriset tietojoukot | Diskreetit arvot, jotka edustavat luokkia tai tunnisteita | Sukupuoli (mies/nainen), auton väri (punainen, sininen, vihreä) |
| Kuvatietojoukot | Pikselipohjaiset kuvatiedot, jotka on tallennettu muodoissa, kuten CSV, JSON tai ZIP | Rintakehän röntgenkuvat, jotka on merkitty "normaaliksi" tai "keuhkokuumeeksi" |
| Aikasarjan tietojoukot | Tiedot seurataan peräkkäisinä aikaväleinä | Kuukausittaiset myyntitiedot, syke ajan mittaan |
| Tilatut tietojoukot | Arvosteltu data järjestyksessä, mutta ei tasavälein | Elokuvien arvosanat (1–5 tähteä), asiakastyytyväisyys |
| Bivariate Datasets | Kaksi muuttujaa, jotka osoittavat suhteen | Opiskelijoiden opintotunnit ja testitulokset |
| Monimuuttujat tietojoukot | Useita muuttujia tai ominaisuuksia | Terveydenhuollon tiedot iästä, sukupuolesta, BMI:stä ja kolesterolista |
| Tiedostopohjaiset tietojoukot | Strukturoidut tietojoukot, jotka on tallennettu tiedostoihin, kuten CSV, Excel tai JSON | Excel-taulukko, joka näyttää tuotekohtaisen tai aluekohtaisen myynnin |
| Web-tietojoukot | Data, joka on peräisin sovellusliittymien, indeksointirobottien tai Web-kaappauksen kautta, usein JSON-muodossa | Osakekurssitiedot haettu online-taloudellisesta sovellusliittymästä |
| Osioidut tietojoukot | Tiedot jaettu loogisesti (alueen, toiminnon tai käytön mukaan) | Asiakastiedot jaetaan maittain |
Yllä oleva taulukko antaa yksityiskohtaisen kuvauksen erityyppisistä tietojoukoista koneoppimisessa niiden sisältämän sisällön perusteella. Tietojoukkoja voi olla erilaisia, mutta vain laadukkaat tietojoukot voivat auttaa koneoppimismallin suorituskyvyssä ja tarkkuudessa.
Laatutietojoukon ominaisuudet koneen kallistumisessa
Kuten me kaikki tiedämme, koneoppimisen tietojoukko on äärimmäisen tärkeä, joten on tärkeää tunnistaa, mikä toimii laadukkaana tietojoukona:
- Monimuotoisuus:Laadukas tietojoukko koneenjohtajina kattaa useita skenaarioita, jotka lisäävät mallin kykyä toimia näkymättömissä tiedoissa.
- Johdonmukaisuus:Tietojoukkoa pidetään laadukkaana tietojoukona, jos niiden muoto ja tietotyyppi ovat yhdenmukaiset kaikissa tietosyöttöissä (yleensä rivin varrella)
- Merkin tarkkuus:Harjoittelutietojoukon tulee olla tarkasti merkitty. Laadukkaan tietojoukon tulee olla totta ja se on tärkeä ohjatulle oppimiselle, muuten mallin aiheuttama tuho virtaa.
- Tasapainoiset luokat:Laatutietojoukossa luokkien/tunnisteiden tulee olla kauttaaltaan oikeasuhteisia. On tärkeää varmistaa, ettei harhoja ole, tai muuten se tuottaa vääristyneitä tuloksia.
Esim:Tietojoukko, jossa on 95 % "ei petoksia" ja 5 % "petoksia", ei ole laadukasta tietoa. - Puhdistetut tiedot:Rivillä ei saa olla epätarkkuuksia, kirjoitusvirheitä tai kaksoiskappaleita.
- Tuoreus:Monet ihmiset luottavat yleensä historiallisiin tietoihin, jotka voivat olla hyödyllisiä ennusteiden tekemisessä, mutta monissa todellisissa ongelmissa tietojen on oltava ajan tasalla. Se varmistaa, että malli oppii viimeisimmistä trendeistä.
Lue myös:Kuinka luoda tietojoukko JSONista?
UKK: Mikä on koneoppimisen tietojoukko?
Q1: Missä muodossa koneoppimisen tietojoukot tallennetaan?
Koneoppimisen tietojoukot tallennetaan yleensä muodoissa, kuten CSV, Excel (.xlsx), JSON, SQL, ja suurille tietojoukoille käytetään myös muotoja, kuten ZIP ja 7z.
Q2: Mikä on synteettinen tietojoukko?
Synteettinen tietojoukko on ohjelmallisesti luotu tietojoukko tietokonealgoritmien avulla. Yksinkertaisemmin sanottuna se on "Väärennetyt tiedot.” Tällaisia tietoja ei kerätä tosielämän tapahtumista tai todellisista lähteistä. Oikein käytettynä ne ovat yhtä luotettavia.
Q3: Miten luon tietojoukon koneoppimista varten?
Jotta voit luoda tietojoukon koneoppimista varten, sinun on määritettävä ongelman selvitys >> Selvitä, mitä tietoja >> Kerää tiedot >> Puhdista ja esikäsittele se. Tallenna tiedot haluttuun muotoon, kuten .CSV, .XLS tai JSON tarpeen mukaan. Lopuksi jakaa tiedot koulutus-, validointi- ja testaustietojoukkoon.
Q4: Mistä ladata tietojoukkoja koneoppimista varten?
On olemassa useita avoimen lähdekoodin alustoja, joilla voi ladata koneoppimistietojoukkoja, kuten Kaggle, Google Dataset Search, GitHub, UCI Machine Learning Repository jne. Jos tarvitset synteettisiä tietojoukkoja, turvaudu sellaisiin alustoihin kuin Synthea ja Mostly AI.
Q5: Mitkä ovat parhaat tietojoukot koneoppimisen aloittelijoille
Hyvälaatuinen tietojoukko on monipuolinen, puhdas, hyvin jäsennelty, ajan tasalla ja tasapainoinen.
Esimerkki: Iris Dataset, Titanic Survival Dataset & Wine Quality Dataset. Nämä ovat helposti ymmärrettäviä ja aloittelijaystävällisiä.
Viimeinen Sana
Koneoppimisen tietojoukot ovat perusta, jolla koko koneoppimismalli toimii. Elämme tällä hetkellä maailmassa, joka siirtyy kohti tekoälyä päivä päivältä. Tehdään datatieteestä ja koneoppimisesta äärimmäisen tärkeitä, ja näin tietojoukoista tulee ratkaisevia kaikilla aloilla, olipa kyse sitten liiketoiminnasta, terveydenhuollosta, rahoituksesta tai päätöksenteosta.
Tämän blogin kautta emme vain selittäneet, mitä tietojoukko on koneoppimisessa, vaan myös kuinka oikeanlainen (olipa se numeerinen, kategorinen, synteettinen tai kuvapohjainen) ja laadukas data voi tehdä tai rikkoa projektisi menestyksen.
Toivomme, että sinulla on nyt kaikki tiedot tietojoukosta, jotta voit navigoida helposti projektisi läpi.