Датасет (Dataset). Дата сет что это?

Содержание

Эта же задача часто усложняется, когда необходимо определить не только вид, но и породу животного. Помимо классификации по видам, необходимо подразделение по породам, что требует большого количества меченых изображений.

Датасет (Dataset)

Набор данных — 1. Исследуемый набор данных, который, в силу своего размера, находится одновременно на нескольких компьютерах. 2. выборка из огромного количества данных, созданная с целью демонстрации принципа или концепции машинного обучения (ML):

Наборы данных — это основа науки о данных, материал, на котором базируются все исследования. В контексте науки обычно рассматриваются два типа данных: традиционные данные и Большие данные.

Традиционные и Большие данные

Традиционные данные структурированы и хранятся в базах данных, управляемых компьютером; они представляют собой табличное представление с числовыми или текстовыми значениями. Мы вводим прилагательное «традиционный» для ясности: оно помогает подчеркнуть различия.

Большие данные, с другой стороны, более обширны, чем традиционные данные, как с точки зрения разнообразия (числа, текст, изображения, картинки, аудио, видео и т.д.), так и с точки зрения скорости извлечения и вычисления в реальном времени и объема (терабайты, пета, экзабайты и т.д.). Большие данные обычно распределяются по компьютерной сети. Таким образом, обучающие наборы данных, «игры», которые мы используем для освоения моделей и особенностей ближайших соседей машинного обучения, являются метонимией (перенос названия с одного объекта или явления на другой на основе близости).

Виды датасетов

Наука делит наборы данных на три категории:

Простая запись

Это самая простая форма, где нет явной связи между строками наблюдений и столбцами атрибутов, и каждая строка имеет одинаковый набор атрибутов. Эти записи обычно хранятся либо в файлах (.csv, .parquet), либо в реляционных базах данных:

Существует несколько подтипов простых файлов:

Транзакционные данные: например, покупки в супермаркете. Чаще всего это двоичные признаки, указывающие, был ли предмет куплен или нет:

Матрица данных: если все объекты в коллекции имеют один и тот же фиксированный набор числовых признаков, то последние можно рассматривать как Векторы (Vector) в многомерном пространстве. Набор таких записей можно интерпретировать как Матрицу (Matrix) m × n, где имеется m строк, по одной для каждого объекта, и n столбцов, по одной для каждого признака. Следовательно, мы можем применять стандартные матричные операции для преобразования данных и управления ими. Матрица является стандартным форматом для большинства статистических данных:

Матрица разреженных данных (иногда также матрицей данных документа): особая разновидность матрицы данных, в которой признаки одного типа и асимметричны; т.е. важны только ненулевые значения:

Графы

Данные со связями между объектами : отношения между объектами фиксируются связями:

Структурированные графы : узловые компоненты взаимосвязаны друг с другом определенным образом:

Упорядоченные записи

Некоторые данные упорядочены по времени или пространству. Их можно разделить на следующие типы:

Последовательные данные состоят из набора отдельных объектов, таких как слова или буквы. Здесь нет временных меток; вместо этого есть позиции в упорядоченной последовательности:

Как и где продать сайт в интернете и хорошо заработать. Как продать сайт с доменом?

Временной ряд (Time Series) – это особый тип последовательных данных, в которых каждая запись представляет собой временной ряд, то есть серию измерений, выполненных во времени:

Пространственные данные имеют координаты:

Что такое датасет для Data Mining и из чего он состоит

Набор данных машинного обучения обрабатывается, и информация структурируется в виде таблицы. Строки такой таблицы называются объектами, а столбцы — атрибутами. Различают 2 типа атрибутов 1 :

независимые переменные – предикторы ;
зависимые переменные – целевые признаки, которые вычисляются на основе одного или нескольких предикторов.

Атрибутивное описание характерно для задач классификации, когда имеется выборка — конечное множество объектов, для которых известно, к каким классам они принадлежат. Классовая принадлежность остальных объектов неизвестна. В процессе машинного обучения создается модель, способная классифицировать любой объект из исходного набора. Практическая важность задач классификации заключается в предсказании возможных исходов на основе набора входных переменных, например.

Вероятностная модель получения данных предполагает, что выборка берется случайным образом из популяции. Если все его элементы в исходной совокупности (популяции) одинаково случайны и независимо распределены, то выборка называется простой. Простая случайная выборка представляет собой математическую модель набора независимых экспериментов и часто используется для машинного обучения. В этом случае для каждого этапа машинного обучения требуется свой набор данных 3 :

один столбец с двоичными значениями (1/0, TRUE/FALSE и пр.): двухклассовая классификация (binary classification), когда каждый объект принадлежит только одному классу;
несколько столбцов с двоичными значениями : задача классификации с пересекающимися классами (multi-label classification), когда один объект может принадлежать нескольким классам;
один столбец с действительными значениями : регрессионный анализ, когда прогнозируется одна величина;
несколько столбцов с действительными значениями : задача множественной регрессии, когда прогнозируется несколько величин.

Каким бывает dataset: типы выборок

Методы, используемые для создания обучающих и оценочных образцов, зависят от класса проблемы, которую необходимо решить с помощью машинного обучения 1 :

При соблюдении этих условий размеры обучающей и оценочной выборок могут существенно различаться. Например, размер проверочного набора данных может составлять всего 10% от общей численности населения. Самое главное, что нужно помнить при построении выборок, — это то, что обучающий набор данных никогда не объединяется с наборами данных оценки (тестовым и валидационным), так как это может привести к переподгонке модели машинного обучения. В этом случае модель получает высокие оценки качества во время обучения, но не показывает таких результатов на реальных данных.

для непосредственного обучения модели нужна обучающая выборка (training sample), по которой производится настройка (оптимизация параметров) алгоритма;
для оценки качества модели используется тестовая (контрольная) выборка (test sample), которая, в идеальном случае, не должна зависеть от обучающей;
для выбора наилучшей модели машинного обучения понадобится проверочная (валидационная) выборка (validation sample), которая также не должна пересекаться с обучающей.

Как сформировать выборку для Data Mining

После создания образца выполняются следующие процедуры CRISP-DM: Очистка данных и работа с признаками: создание, преобразование, нормализация и отбрасывание избыточных переменных для устранения мультиколлинеарности факторов и снижения размерности модели машинного обучения. Об этом мы расскажем в следующих статьях.

для задач классификации данные следует разделить так, чтобы в полученных наборах численное соотношение объектов разных классов было таким же, как в исходной генеральной совокупности;
для задач регрессионного анализа необходимо одинаковое распределение целевой переменной в полученных наборах, которые будут использоваться для обучения и контроля качества.

Сторисмейкер: что за профессия, чем занимается, сколько зарабатывает Полный обзор. Сторисмейкер это что такое.

Вся практика подготовки данных в нашем новом курсе для аналитиков Больших Данных: Подготовка данных для Data Mining. Участвуйте!

Ресурсы

Современный специалист по DS редко испытывает недостаток в наборах обучающих данных. Например, для разработки рекомендательных систем вы можете найти набор данных, относящийся непосредственно к конкретному случаю бизнеса: онлайн-кинотеатру, онлайн-бизнесу, текстовому блогу или социальной сети. В частности, мы хотели бы порекомендовать следующие наборы данных:

Самый полный список обновляемых наборов данных можно найти в Google Search Dataset — более 100 наборов данных из многих источников и практически для любого бизнес-приложения. В целом, для разработки рекомендательной системы важен обучающий набор данных с большим количеством данных, и эта работа в основном исходит от предприятий.

Датасеты для обучения рекомендательных систем

Необходимо также решить вопрос о метриках для оценки качества выработанных рекомендаций. И помните, что стоимость сбора фактических данных для разработанной рекомендательной системы может быть достаточно высокой. Поэтому, прежде чем обучать ML-модель на подробном наборе данных с большим количеством наблюдений, подумайте о том, как природа реального

MovieLens 25M Dataset – набор рейтинговых данных с веб-сайта MovieLens, который описывает 5-звездочные рейтинги и действия с произвольным тегированием по более 60 тысячам фильмов от 1,5 миллионов пользователем с 1995 по 2019 годы. MovieLens – это «семейство» датасэтов. Самый востребованный, разумеется, самый полный — 25M, но часто используют только часть записей, например, 1 миллион, или 100 тысяч. Все датасеты есть по этой ссылке. https://grouplens.org/datasets/movielens/
Netflix Prize — многовариантный датасет временных рядов, который использовался в конкурсе Netflix Prize с рейтингами примерно 100 миллионов фильмов. В наборе данных более 480000 пользователей, каждый из которых промаркирован уникальным целочисленным идентификатором. С помощью этого датасета можно предсказать недостающие записи в матрице рейтинга пользователей фильма. http://academictorrents.com/details/9b13183dc4d60676b773c9e2cd6de5e5542cee9a
Book-Crossing – датасет с рейтингами около 300 тысяч миллионов книг и обезличенными демографическими данными о более 250 тысячах их читателей. http://www2.informatik.uni-freiburg.de/~cziegler/BX/
Amazon Review Data – многомиллионный набор обзоров, рейтингов и метаданных продуктов (описание, категория, цена, бренд, характеристики, фото), а также данные о просмотре ссылок. Общее количество обзоров в этом наборе данных более 233 тысяч миллионов. https://nijianmo.github.io/amazon/index.html
Yahoo! Music User Ratings — коллекция Yahoo! Music о предпочтениях пользователей к разным музыкальным исполнителям. Датасет содержит более 10 миллионов оценок музыкальных исполнителей и подходит для проверки рекомендательных систем или алгоритмов колабративной фильтирации. Но, чтобы его скачать, нужно запрашивать разрешение на использование данных. https://webscope.sandbox.yahoo.com/catalog.php?datatype=r
LastFM – датасет содержит информацию о социальных сетях, тегах и прослушивании музыкальных исполнителей от 2 тысяч пользователей онлайн-музыки Last.fm. Это коллекция из 17 632 музыкальных исполнителей, которых слушали и отметили пользователи. https://files.grouplens.org/datasets/hetrec2011/
Social Network Influencer – датасет Peerindex, который включает стандартную задачу изучения парных предпочтений. Здесь каждая точка данных описывает двух человек и предварительно рассчитанные стандартизованные функции на основе активности в Twitter: объем взаимодействий, количество подписчиков и пр. для каждого человека. С помощью этого набора данных можно обучить ML-модель для прогнозирования веса блогера, т.е. его влияния. https://www.kaggle.com/c/predict-who-is-more-influential-in-a-social-network/data
Million Song Dataset – набор звуковых фич и метаданных для миллиона современных музыкальных треков от Echo Nest. http://millionsongdataset.com/
Free Music Archive ( FMA) – набор легальных аудиозаписей для задач анализа музыки — просмотр, поиск и организация коллекций. Архив содержит 917 ГиБ и 343 дня аудио под лицензией Creative Commons из 1 06 574 треков от 16 341 исполнителя и 14 854 альбомов по 161 жанру. FMA предоставляет полноразмерный высококачественный звук, предварительно вычисленные фичи, а также метаданные трека и пользователя, теги и произвольный текст, например, биографии исполнителей. https://github.com/mdeff/fma
Steam Video Games — набор данных о действиях пользователей и их характеристиках от самого популярного хаба видеоигр, PC Gaming Steam https://www.kaggle.com/tamber/steam-video-games/data
Ta-Feng – набор данных о покупках от ACM RecSys по 23+ тысяч товаров, от продуктов питания и канцелярских товаров до мебели. Датасет включает данные о более 800 тысячах транзакций 32+ тысяч пользователей за 4 месяца, с ноября 2000 г. по февраль 2001 г. http://www.bigdatalab.ac.cn/benchmark/bm/dd?data=Ta-Feng
Beiren – данные о реальных покупках более миллиона человек в супермаркетах Китая за период с 2012 по 2013 год. Датасет содержит сведения о 49 290 149 транзакций по 220 828 товарам. http://www.bigdatalab.ac.cn/benchmark/bm/dd?data=Beiren
MQ — набор датасетов для обучения ранжированию. Данные обучения состоят из списков элементов с некоторым частичным порядком, указанным между элементами в каждом списке. Этот порядок обычно создается путем выставления числовой или порядковой оценки или бинарного суждения (например, «релевантный» или «нерелевантный») для каждого пункта. http://www.bigdatalab.ac.cn/benchmark/bm/Domain?domain=Learning%20to%20Rank
Jester — Анонимные данные о рейтингах шуток (анекдотов) из системы Jester. https://goldberg.berkeley.edu/jester-data/
REKKO CHALLENGE – набор данных от онлайн-кинотеатра OKKO для конкурса по разработке рекомендательных систем 2019 года. Сюда входит несколько CSV-датасетов по транзакциям, пользовательским оценкам и отметкам, а также JSON-файлы с метаданными о фильмах и пользователях. https://boosters.pro/championship/rekko_challenge/data

Как вернуть товар на вайлдберриз. Как вернуть товар на вайлдберриз

Резюме

Как правило, модели машинного обучения строятся на ноутбуках Jupyter с кодом, который выглядит, мягко говоря, плохо — длинные листы с лапшой выражений и отрывистыми вызовами функций. Очевидно, что поддерживать такой код практически невозможно, поэтому каждый проект приходится писать практически с нуля. И вы даже не можете подумать о том, чтобы внедрить этот код в производство.

Поэтому сегодня мы представляем предварительный обзор библиотеки Python для работы с наборами данных и моделями науки о данных. С его помощью вы можете сделать свой Python-код похожим на этот:

Атрибуты датасета

В этой статье вы узнаете о самых важных классах и методах, которые помогут вам сделать ваш код простым, понятным и удобным для пользователя.

Специальные методы датасетов

Библиотека все еще находится на стадии разработки и еще не стала общедоступной. Эта статья — не полная документация, а лишь краткое описание библиотеки и примеры ее использования. Ваши отзывы помогут улучшить библиотеку и включить в нее нужные вам функции.

Основная цель набора данных — создание лотов.

Или вы можете вызвать генератор:

Партии могут собираться строго последовательно или хаотично, повторяться бесконечно или проходить ровно один цикл в ваших данных. Вы даже можете создавать партии разных размеров на каждом этапе, если это имеет смысл в вашем случае.

Помимо итерации, Dataset имеет еще одну полезную функцию — cv_split, которая разделяет набор данных на train, test и validation, каждая из которых удобно остается набором данных.