Khi nói đến việc hiểu và áp dụng học máy, bộ dữ liệu là một phần quan trọng của câu đố. Nói một cách đơn giản, bộ dữ liệu là tập hợp dữ liệu có thể được sử dụng để huấn luyện các mô hình, thực hiện phân tích và đưa ra kết luận. Bộ dữ liệu đã trở thành một công cụ vô giá để hiểu rõ hơn về các khía cạnh khác nhau của nghiên cứu và phát triển Machine Learning.
Loại tập dữ liệu phổ biến nhất được sử dụng trong học máy là tập dữ liệu được dán nhãn. Bộ dữ liệu được gắn nhãn chứa dữ liệu được gắn nhãn trước đã được định dạng đúng theo một bộ tiêu chí nhất định. Điều này có nghĩa là mỗi đầu vào đã được phân loại với một nhãn xác định, chẳng hạn như “tích cực” hoặc “tiêu cực”. Các bộ dữ liệu như vậy rất hữu ích cho việc đào tạo thuật toán và tạo mô hình vì chúng được chia trước thành các nhóm giúp thuật toán hoặc mô hình dễ dàng biết loại hành vi nào được mong đợi từ mỗi giá trị đầu vào.
Mặt khác, bộ dữ liệu chưa được gắn nhãn không chứa bất kỳ nhãn được xác định trước nào cho mỗi giá trị đầu vào và thay vào đó được sử dụng để phân tích khám phá. Với tập dữ liệu chưa được gắn nhãn, bạn có thể chạy thử nghiệm hoặc mô phỏng để thử các mẫu khác nhau nhằm xem mẫu nào hoạt động tốt nhất với tập dữ liệu của mình. Loại tập dữ liệu thứ ba là tập dữ liệu hình ảnh chứa các tệp hình ảnh như ảnh hoặc video đã được gắn nhãn mô tả, chẳng hạn như “người” hoặc “ô tô” để máy có thể dễ dàng tham chiếu khi đào tạo mô hình hoặc chạy mô phỏng. Chúng ta sẽ xem xét tất cả các loại bộ dữ liệu khác nhau và các trường hợp sử dụng cụ thể cho từng loại.
“Bộ dữ liệu đã trở thành một công cụ vô giá để hiểu rõ hơn về các khía cạnh khác nhau của nghiên cứu và phát triển Machine Learning.”
-Susovan Mishra
Các loại bộ dữ liệu học máy
Khi nói đến học máy, bộ dữ liệu là thành phần chính để đào tạo và phân tích thành công. Hiểu các loại bộ dữ liệu khác nhau có sẵn là điều cần thiết để tận dụng tối đa dữ liệu của bạn. Hãy cùng khám phá các loại bộ dữ liệu Machine Learning khác nhau có thể giúp bạn có được thông tin chi tiết cần thiết.
#1: Bộ dữ liệu có cấu trúc
Loại tập dữ liệu phổ biến nhất được sử dụng trong các thuật toán học máy là dữ liệu có cấu trúc. Dữ liệu có cấu trúc thường ở dạng số và được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ hoặc bảng tính, giúp máy tính dễ đọc. Ví dụ về bộ dữ liệu có cấu trúc bao gồm hồ sơ khách hàng, hồ sơ giao dịch tài chính, dữ liệu chăm sóc sức khỏe và siêu dữ liệu phương tiện kỹ thuật số.
#2: Bộ dữ liệu phi cấu trúc
Dữ liệu phi cấu trúc là một loại tập dữ liệu khác được sử dụng trong các thuật toán học máy. Dữ liệu phi cấu trúc bao gồm các tệp văn bản như email, tweet, tin bài, hình ảnh và video. Loại tập dữ liệu này yêu cầu các thuật toán phức tạp hơn để phân tích vì nó cần xử lý thêm trước khi được cấu trúc thành các định dạng hữu ích để các chương trình máy tính hiểu được.
#3: Bộ dữ liệu đồ thị
Một loại tập dữ liệu khác được sử dụng trong học máy là các biểu đồ được tạo thành từ các nút được kết nối với nhau bằng các liên kết biểu thị mối quan hệ giữa các thực thể hoặc ý tưởng và cho biết cách chúng tương tác với nhau. Bộ dữ liệu đồ thị rất hữu ích khi xử lý các vấn đề phức tạp hoặc khi tìm kiếm các mẫu ngoài những gì bộ dữ liệu truyền thống có thể cung cấp.
#4: Bộ dữ liệu chuỗi thời gian
Cuối cùng, bộ dữ liệu chuỗi thời gian chứa thông tin được thu thập trong một khoảng thời gian như giá cổ phiếu hoặc hồ sơ thời tiết có thể được sử dụng để dự đoán các sự kiện hoặc giá trị trong tương lai bằng các mô hình và thuật toán AI. Phân tích chuỗi thời gian cũng có thể tiết lộ các mẫu có thể không được nhìn thấy bằng các phương pháp phân tích truyền thống và hiểu biết sâu sắc về xu hướng trong các khoảng thời gian như số liệu bán hàng hàng tháng trong nhiều năm.
Việc sử dụng các loại bộ dữ liệu khác nhau cùng với các kỹ thuật Machine Learning tiên tiến hơn giúp cải thiện độ chính xác trong dự đoán và phát triển các mô hình và thuật toán phức tạp hơn bao giờ hết.
Tác động của chất lượng tập dữ liệu đối với các dự án ML
Khi nói đến việc xây dựng bất kỳ dự án Machine Learning (ML) nào, một trong những thành phần quan trọng nhất là bộ dữ liệu. Ví dụ: nếu bạn đang xây dựng một mô hình để dự đoán giá nhà, thì tập dữ liệu của bạn phải bao gồm các tính năng như vị trí, diện tích vuông và số lượng phòng ngủ. Chất lượng và độ chính xác của mô hình ML của bạn cuối cùng sẽ phụ thuộc vào chất lượng và độ chính xác của tập dữ liệu của bạn.
Để đảm bảo hiệu suất tối ưu từ một dự án ML, điều quan trọng là phải định kỳ đánh giá chất lượng của tập dữ liệu thông qua các chỉ số đánh giá. Nếu bất kỳ yếu tố nào của tập dữ liệu được phát hiện là không chính xác hoặc không đầy đủ, điều này có thể ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác và độ tin cậy của kết quả đào tạo của bạn. Có sẵn nhiều thử nghiệm dựa trên số liệu khác nhau có thể giúp xác định mức độ hiệu quả của một tập dữ liệu cụ thể đối với các tác vụ dự định của nó.
Khi nói đến việc làm sạch một tập dữ liệu để cải thiện chất lượng của nó, quy nạp thường được sử dụng như một kỹ thuật. Việc quy kết liên quan đến việc thay thế bất kỳ giá trị bị thiếu nào trong một tập hợp nhất định bằng các giá trị thay thế được ước tính dựa trên các điểm dữ liệu hiện có. Điều này giúp giảm thiểu sai lệch khi đào tạo một mô hình ML cũng như cải thiện độ chính xác của đào tạo tổng thể.
Thực hành tốt nhất để làm sạch, tiền xử lý & tăng cường
Là một học viên Machine Learning, một trong những nhiệm vụ quan trọng nhất bạn cần làm là làm sạch, tiền xử lý và tăng cường bộ dữ liệu để sử dụng trong các thuật toán ML. Điều này có thể tạo ra hoặc phá vỡ một dự án, vì cần có một bộ dữ liệu chất lượng cao để có kết quả tối ưu. Để đảm bảo bạn có bộ dữ liệu tốt nhất có thể, đây là một số phương pháp chính hay nhất để làm sạch, tiền xử lý và tăng cường bộ dữ liệu ML.
Bước 1: Làm sạch
Đầu tiên và quan trọng nhất, chú ý đến chất lượng dữ liệu. Tất cả các bộ dữ liệu cần được kiểm tra xem có bất thường nào có thể ảnh hưởng đến độ chính xác và tính nhất quán của chúng không. Điều này bao gồm kiểm tra các mục trùng lặp hoặc giá trị không chính xác. Làm sạch là một bước thiết yếu trong quy trình ML; bất kỳ vấn đề nào với dữ liệu phải được xác định và sửa chữa trước khi quá trình xử lý tiếp theo diễn ra.
Bước 2: Xử lý
Khi bạn đã hoàn tất quy trình làm sạch ban đầu, bạn có thể bắt đầu xử lý trước tập dữ liệu. Quá trình tiền xử lý liên quan đến việc chuyển đổi dữ liệu thô sang định dạng có tổ chức, chẳng hạn như được tìm thấy trong cơ sở dữ liệu hoặc bảng tính. Điều này có thể bao gồm các biến chia tỷ lệ (chuẩn hóa chúng để chúng khớp với nhau), gán các giá trị bị thiếu (thay thế các giá trị bị thiếu bằng các ước tính hợp lý) hoặc mã hóa các biến phân loại (chuyển đổi dữ liệu danh nghĩa/thứ tự thành các số rời rạc). Bên cạnh các bước cơ bản này, kỹ thuật tính năng cũng có thể cần thiết, điều này liên quan đến việc tạo các tính năng mới từ các tính năng hiện có có thể tăng hiệu suất mô hình.
Bước 3: Tăng cường
Cuối cùng, khi tất cả các bộ dữ liệu của bạn đã sạch sẽ và được chuẩn bị đúng cách, bạn có thể cần bổ sung chúng để phù hợp hơn với yêu cầu của mô hình. Điều này có nghĩa là thêm nhiều dữ liệu hơn để tăng độ chính xác hoặc giảm sai lệch trong dự đoán. Việc tăng cường tập dữ liệu của bạn chỉ có thể xảy ra nếu có đủ thông tin chất lượng; các nguồn tốt để thu thập dữ liệu bổ sung bao gồm các cơ sở dữ liệu nguồn mở như các cuộc thi OpenML hoặc Kaggle.
Nguồn : https://www.iotforall.com/ . Post by Automation Bot.
