Dataset - Tập dữ liệu và vai trò quan trọng trong Machine Learning
Machine learning gần đây đã nhận được sự quan tâm lớn của công chúng và yếu tố quan trọng dẫn đến thành công của nó là thực hiện các thử nghiệm nhiều lần trong các bộ dữ liệu khác nhau. Tuy nhiên, việc tìm kiếm một bộ dữ liệu phù hợp cho từng loại dự án machine learning là một nhiệm vụ rất khó khăn vì đòi hỏi người phụ trách phải có kiến thức tốt về dữ liệu và cách xử lý đúng cách. Vì vậy, trong bài viết này, chúng mình sẽ cung cấp thông tin tổng thể về dataset và cho thấy tầm quan trọng của nó trong việc xây dựng các giải pháp machine learning.
Hãy cùng chúng mình bắt đầu lại từ đầu bằng cách xác định tập dữ liệu là gì và tại sao nó lại đóng một vai trò quan trọng trong machine learning như thế.
Dataset trong machine learning là gì?
Để hiểu mối quan hệ giữa tập dữ liệu và machine learning, trước tiên chúng ta cần biết được tập dữ liệu là gì. Dataset là một tập hợp dữ liệu, thường được trình bày dưới dạng bảng mà trong đó mỗi cột sẽ mô tả một biến cụ thể và mỗi hàng tương ứng với một thành phần nhất định của tập dữ liệu.
Trong machine learning, bộ dữ liệu được sử dụng để dạy và đào tạo các mô hình, từ đó giúp chúng có thể giải quyết các thách thức khác nhau về Trí tuệ nhân tạo (AI) như phân tích giọng nói, phát hiện đối tượng, phân tích cảm xúc, v.v.
Loại dataset nào được sử dụng trong machine learning?
Có ba loại tập dữ liệu thường được sử dụng trong machine learning, đó là training set, validation set, và testing set.
Training data (hoặc training dataset) là dữ liệu ban đầu được sử dụng để đào tạo các mô hình machine learning. Nó được đưa vào các thuật toán machine learning để dạy chúng cách đưa ra dự đoán hoặc thực hiện các hoạt động phức tạp. Một training dataset thường chiếm hơn 60% tổng số dữ liệu.
Trong quá trình đào tạo, các mô hình machine learning cần được đánh giá định kỳ và do đó, điều quan trọng là phải có bộ xác nhận. Bằng cách tính toán tổn thất (tức là tỷ lệ lỗi) mà mô hình mang lại trên tập hợp xác thực tại bất kỳ điểm nào cho trước, chúng ta có thể biết được hiệu quả của việc đào tạo. Và từ đó có thể chọn được mẫu ưng ý nhất. Validation set chiếm khoảng 20% tổng số dữ liệu.
Sau khi xây dựng mô hình, testing set một lần nữa xác nhận rằng nó có thể đưa ra dự đoán chính xác. Nó cung cấp một bản kiểm tra cuối cùng trong đời thực để xác nhận rằng thuật toán machine learning đã được đào tạo một cách hiệu quả. Testing set thường chiếm 20% tổng số dữ liệu.
Tại sao dataset lại cần thiết trong machine learning?
Dataset là một thành phần quan trọng của bất kỳ mô hình machine learning nào và về cơ bản, là lý do duy nhất cho sự gia tăng phổ biến hiện nay của machine learning. Nhờ sự sẵn có của các bộ dữ liệu, machine learning giờ đây có thể trở thành một sản phẩm thực tế có khả năng mang lại lợi ích cho xã hội loài người, thay vì chỉ là lý thuyết.
So với trước đây, vai trò của bộ dữ liệu trong machine learning ngày nay ngày càng trở nên quan trọng vì kiến thức thị giác máy tính đã được cung cấp miễn phí cho bất kỳ ai làm việc trong ngành công nghệ thông tin trên toàn thế giới. Điều này có nghĩa là khi chúng ta cần tạo một mô hình machine learning mới, khía cạnh khó khăn nhất không còn thuộc về yếu tố kỹ thuật, mà là làm thế nào để có được một tập dữ liệu thích hợp cho tác vụ mong muốn. Nói một cách đại khái, bộ dữ liệu cho machine learning giống như nguyên liệu nấu ăn. Mặc dù chúng được chế biến theo cùng một công thức nhưng loại nào có chất lượng tốt hơn sẽ cho ra một món ăn ngon hơn.
Do đó, bước đầu tiên để bắt đầu một dự án machine learning là xác định loại dữ liệu chúng ta cần và cách chúng ta có thể tìm thấy chúng. Đây có thể coi là điều kiện tiên quyết để quyết định liệu một mô hình machine learning có thể hoạt động hay không và liệu chúng ta có nên dành thời gian thực hiện nó hay không.
Dataset cho machine learning có thể được tìm thấy ở đâu?
Như chúng ta đã biết về tầm quan trọng của dữ liệu, chúng ta sẽ phải xem xét câu hỏi chúng ta có thể tìm thấy một bộ dữ liệu tốt ở đâu cho dự án của chúng ta trong machine learning. May mắn thay, có rất nhiều nơi bạn có thể tìm kiếm dữ liệu machine learning như bên dưới.
Kaggle là một nền tảng cộng đồng trực tuyến dành cho những ai muốn tìm hiểu về machine learning và khoa học dữ liệu. Nó cho phép người dùng cộng tác với những người dùng khác, tìm và xuất bản bộ dữ liệu, sử dụng máy tính xách tay tích hợp GPU. Kaggle cũng cung cấp bộ dữ liệu chất lượng cao ở các định dạng khác nhau mà chúng ta có thể dễ dàng tìm thấy và tải xuống.
Link: https://www.kaggle.com/datasets
Kho lưu trữ machine learning UCI cung cấp cho mọi người một loạt các bộ dữ liệu cho machine learning. Nó chứa cơ sở dữ liệu, lý thuyết miền và trình tạo dữ liệu được cộng đồng machine learning sử dụng rộng rãi để phân tích các thuật toán ML.
Link: https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php
Nền tảng này chứa thông tin về một số loại tập dữ liệu cũng như các ví dụ về cách sử dụng chúng. Nó cũng có một nơi tìm kiếm mà chúng ta có thể tìm kiếm tập dữ liệu liên quan. Bất kỳ tập dữ liệu hoặc mẫu nào đều có thể được thêm tự do vào AWS Open Data Registry.
Liên kết: https://registry.opendata.aws/
Google Dataset Search Engine là một công cụ tìm kiếm được ra mắt vào ngày 5 tháng 9 năm 2018 bởi Google. Công cụ này hỗ trợ các nhà nghiên cứu định vị các tập dữ liệu web có sẵn công khai.
Link: https://toolbox.google.com/datasetsearch
Microsoft đã ra mắt kho lưu trữ "Microsoft Research Open data" với việc thu thập các bộ dữ liệu miễn phí trong các lĩnh vực khác nhau như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và khoa học theo miền cụ thể.
Sử dụng tài nguyên này, chúng ta có thể tải xuống bộ dữ liệu để sử dụng trên thiết bị hiện tại hoặc chúng ta cũng có thể trực tiếp sử dụng chúng trên cloud.
Link: https://msropendata.com/
Awesome Public Dataset Collection mang đến cho mọi người một nơi để tìm các tập dữ liệu chất lượng cao được chuẩn bị ở định dạng phù hợp trong danh sách theo các chủ đề như Nông nghiệp, Sinh học, Khí hậu, Mạng phức hợp, v.v. Hầu hết các bộ dữ liệu đều có sẵn miễn phí, nhưng một số có thể không, vì vậy tốt hơn là bạn nên kiểm tra giấy phép trước khi tải xuống tập dữ liệu.
Link: https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets
Đây là một nguồn tuyệt vời cho những người làm việc trong lĩnh vực computer vision. Nó cung cấp nhiều bộ dữ liệu lớn như Phân loại ảnh, Phân loại video, Phân đoạn ảnh,… Do đó, nếu bạn muốn xây dựng một dự án về deep learning hoặc xử lý ảnh thì có thể tham khảo nguồn này.
Link: https://www.visualdata.io/
Scikit-learning là một nền tảng nổi tiếng dành cho những người đam mê machine learning. Các bộ dữ liệu có sẵn có thể được lấy từ sklearn, gói bộ dữ liệu và sử dụng API bộ dữ liệu chung.
Link: https://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html
-----------------------------------------------------
Dataset and its important role in machine learning
Machine learning has gained great attention from the public recently and the key factor leading to its success is to do experiments multiple times in various datasets. However, finding a suitable dataset for each kind of machine learning project is a daunting task, requiring people to have a good knowledge of data and how to process it properly. So, in this article, we will provide the overall information of datasets and show how important it is in building robust machine learning solutions.
To begin with, let's start from the beginning by defining what a dataset is and why it plays a vital role in machine learning.
1. What is a dataset in machine learning?
To understand the relationship between datasets and machine learning, we first must discuss what a dataset is. Generally, a dataset is a set or collection of data, normally presented in a tabular pattern, where every column describes a particular variable and each row corresponds to a given member of the data set, as per the given question.
In machine learning, datasets are used to teach and train models, thereby helping them to be able to solve various Artificial Intelligence challenges such as speech analytics, object detection, sentiment analysis, and so on.
2. What type of dataset is used in machine learning?
There are three types of datasets commonly used in machine learning, namely training set, validation set, and testing set.
Training data (or a training dataset) is the initial data used to train machine learning models. It is fed to machine learning algorithms to teach them how to make predictions or perform complicated activities.
A training dataset usually accounts for more than 60% of the total data.
During the training process, machine learning models need to be evaluated periodically, and hence, it is important to have the validation set. By calculating the loss (i.e., error rate) that the model yields on the set of validation at any given point, we can know the effectiveness of training. And from that, being able to select the best model.
A validation set accounts for about 20 percent of the total data.
After the model is built, testing data once again validates that it can make accurate predictions. It provides a final, real-world check of an unseen dataset to confirm that the machine learning algorithm was trained effectively.
A testing set often makes up 20 percent of the total data.
3. Why is a dataset necessary for machine learning?
Dataset is a crucial component of any machine learning model and, basically, the sole reason for the current surge in popularity of machine learning. Thanks to the availability of datasets, machine learning now can become an actual product that potentially brings benefits to human society, rather than just a theoretical one.
Compared to the past, the role of datasets in machine learning nowadays has become increasingly significant as computer vision knowledge has been made freely available to anyone working in the information technology industry all over the world. This means that when we need to create a new machine learning model, the most difficult aspect no longer belongs to technical factors, but rather how to acquire an appropriate dataset for the desired task. Roughly speaking, datasets for machine learning are like cooking ingredients. Even though they are processed using the same recipe, the ones with better quality will result in a superior dish.
Therefore, the first step to commencing a machine learning project is to define what kind of data we need and how we can find them. This can be seen as a precondition for deciding whether a machine learning model can work and whether we should spend time doing it or not.
4. Where can datasets for machine learning be found?
As we have already known about the importance of data, we will have to consider the question of where we could find a good dataset for our own project in computer science. Fortunately, there is an abundance of places you can look for machine learning data as of below.
Kaggle is an online community platform for those who want to learn about machine learning and data science. It allows users to collaborate with other users, find and publish datasets, use GPU-integrated notebooks, and compete with other data scientists to solve data science challenges
Kaggle also provides a high-quality dataset in different formats that we can easily find and download.
Link: https://www.kaggle.com/datasets
UCI Machine learning repository offers people a wide range of datasets for machine learning. It contains databases, domain theories, and data generators that are widely used by the machine learning community for the analysis of ML algorithms.
Link: https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php
This platform contains information on several types of datasets as well as examples of how to use them. It also has a search box where we may look for the relevant dataset. Any dataset or template can be freely added to the AWS Open Data Registry.
Link: https://registry.opendata.aws/
Google Dataset Search Engine is a search engine that was launched on September 5, 2018, by Google. This tool assists researchers in locating publicly available web datasets.
Link: https://toolbox.google.com/datasetsearch
Microsoft has launched the "Microsoft Research Open data" repository with the collection of free datasets in various areas such as natural language processing, computer vision, and domain-specific sciences.
Using this resource, we can download the datasets to use on the current device, or we can also directly use them on the cloud infrastructure.
Link: https://msropendata.com/
Awesome public dataset collection gives people a place to find high-quality datasets that are prepared in a proper format within a list according to topics such as Agriculture, Biology, Climate, Complex networks, etc. Most of the datasets are available for free, but some may not, so it is better to check the license before downloading the dataset.
Link: https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets
This is a great source for people working in computer vision. It provides multiple numbers of great datasets such as Image Classification, Video classification, Image Segmentation, etc. Therefore, if you want to build a project on deep learning or image processing, then you can refer to this source.
Link: https://www.visualdata.io/
Scikit-learn is a well-known platform for machine learning aficionados. This source has both toy and real-world datasets. The available datasets can be obtained from sklearn. datasets package and using general dataset API.
Link: https://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html
.png)
