Dataset là gì? Dataset nào được dùng trong học máy?

Chiếc chìa khóa để gặt hái được thành công trong lĩnh vực học máy (machine learning) hoặc trở thành nhà khoa học dữ liệu tài ba và thành công là thực hành với những dataset đa dạng. Tuy nhiên việc có thể thiết lập được một tập dữ liệu chuẩn và phù hợp với từng dự án học máy sẽ là một nhiệm vụ cực kỳ quan trọng và khó khăn.

Khái niệm dataset

Dataset là một tập hợp các dữ liệu. Dataset tương ứng với các nội dung có trong một bảng cơ sở dữ liệu hoặc là một ma trận của những dữ liệu thống kê, trong đó mỗi cột của bảng tính sẽ đại diện cho một biến cụ thể nhất định và mỗi hàng sẽ tương ứng với một thành viên cụ thể nhất định nào đó thuộc một tập dữ liệu được đề cập đến.

Khái niệm dataset

Trong các dự án máy học, người dùng sẽ cần một tập thông tin dữ liệu đào tạo. Đây là tập dữ liệu thực tế đang được dùng để huấn luyện mô hình thực hiện các hành động và hoạt động vận hành khác nhau. Dataset là một bước phát triển cực kỳ mạnh mẽ trong việc nghiên cứu và phát triển những phần mềm cơ sở dữ liệu đa hệ.

Tại sao cần dataset trong học máy?

Học máy có sự phụ thuộc rất lớn vào các dữ liệu, nếu như không có các dữ liệu cụ thể thì trí tuệ nhân tạo AI sẽ không thể học được. Đây chính là khía cạnh quan trọng nhất giúp cho việc thực hiện đào tạo các thuật toán có thể thực hiện dễ dàng. Mặc dù người dùng có một nhóm trí tuệ thông minh với tập hợp của nhiều quy mô tập dữ liệu lớn hay nhân tài nhưng nếu tập hợp dữ liệu không đủ chất lượng thì toàn bộ dự án AI sẽ bị thất bại hoàn toàn.

Tại sao cần dataset trong học máy?

Trong quá trình phát triển trí tuệ nhân tạo AI, người dùng cần phải dựa vào thông tin dữ liệu. Từ việc nghiên cứu đào tạo, sửa đổi, điều chỉnh lựa chọn mô hình để kiểm tra, người dùng có thể sử dụng 3 bộ dữ liệu khác nhau, gồm: bộ huấn luyện - training set, bộ thử nghiệm - testing set và bộ xác thực - validation set. Bộ xác thực - Validation set sẽ được sử dụng để từ đó có thể chọn lựa và điều chỉnh, chỉnh sửa lại mô hình máy học cuối cùng.

Có nhiều người cho rằng việc thu thập thông tin dữ liệu là đủ nhưng thực tế thì hoàn toàn ngược lại. Trong mọi dự án trí tuệ nhân tạo AI, việc tìm kiếm, phân loại và gắn nhãn cho các tập tin dữ liệu đã chiếm khá nhiều thời gian của người dùng, đặc biệt là các tập dữ liệu chất lượng, đủ chính xác để từ đó có thể phản ánh rõ ràng nhất tầm nhìn thực tế về thị trường và thế giới.

Các loại dataset được dùng trong học máy

Bộ dữ liệu huấn luyện - Training set

Bộ dữ liệu huấn luyện - Training set là một tập hợp được sử dụng để huấn luyện các thuật toán có thể hiểu được cách áp dụng các khái niệm như học tập thông tin và tạo ra các kết quả phù hợp. Nó bao gồm mọi dữ liệu đầu vào và dữ liệu đầu ra dự kiến.

Tập hợp này chiếm tỷ lệ phần lớn trong tổng số dữ liệu, cụ thể là khoảng 60%. Trong những cuộc thử nghiệm, các mô hình phù hợp với những thông số dữ liệu trong một quá trình được gọi là phương thức điều chỉnh trọng lượng - adjusting weights.

Bộ xác thực - Validation set

Để mô hình được đào tạo một cách bài bản và khoa học, nó cần phải được đánh giá định kỳ, thường xuyên và đó cũng chính là mục đích cụ thể nhất của bộ xác thực. Thông qua việc tính toán tổn thất (tỷ lệ mắc lỗi) mà mô hình đem lại dựa trên bộ xác thực ở bất cứ điểm nào đã được cho, người dùng sẽ biết được độ chính xác của dữ liệu.

Đây chính là bản chất thực tế của việc đào tạo. Tiếp đó, mô hình này sẽ thực hiện điều chỉnh những tham số của nó dựa trên các kết quả chính xác đã được đánh giá một cách thường xuyên nhờ validation set. Bộ xác thực chiếm tầm 20% các dữ liệu được sử dụng.

Bộ dữ liệu thử nghiệm - Testing set

Tập dữ liệu thử nghiệm sẽ được dùng để làm nhiệm vụ đánh giá thuật toán của người dùng được đào tạo chất lượng và tốt như thế nào với các tập dữ liệu đào tạo.

Trong các dự án trí tuệ nhân tạo AI, người dùng không thể sử dụng những tập dữ liệu đào tạo ở bước giai đoạn thử nghiệm bởi vì thuật toán có thể sẽ biết trước những kết quả mong đợi không phải là mục tiêu chính của người dùng.

Bộ dữ liệu thử nghiệm chiếm 20% tỷ lệ dữ liệu. Bộ thử nghiệm được đảm bảo là các dữ liệu đầu vào sẽ được nhóm lại cùng nhau, đồng thời các dữ liệu đầu ra có tính chính xác cao và được xác minh rõ ràng, cụ thể.

Các nguồn dataset dành cho học máy

Sau đây là top các nguồn dataset dành cho học máy:

Kaggle

Kaggle được cập nhật dữ liệu bởi cộng đồng những người hoạt động và làm việc trong lĩnh vực học máy, trí tuệ thông minh AI hằng ngày. Đây là một trong số những thư viện tập dữ liệu trực tuyến lớn nhất thế giới hiện nay.

Kaggle

Kaggle là một nền tảng machine learning hoạt động dựa vào cộng đồng. Website này có chứa nhiều hướng dẫn khác nhau, gồm hàng trăm các vấn đề cụ thể về machine learning trong các lĩnh vực khác nhau trong cuộc sống thực.

Tuy nhiên, người dùng không thể mong đợi chất lượng của mọi dữ liệu được đưa ra là tốt như nhau.

Tất cả các dữ liệu là hoàn toàn miễn phí, bất cứ ai cũng có thể tải tập dữ liệu của riêng mình lên trang web đó.

Papers With Code

Papers With Code được biết đến là một nguồn tài nguyên thú vị và hữu ích về các nghiên cứu trong xu hướng mới về học máy cùng với những mã code để triển khai. Papers With Code được tạo nên bởi Robert Stojnic - Giám đốc điều hành Atlas ML. Trang web này cho phép người dùng so sánh, đối chiếu một bài báo máy học trên arXiv với các mã code của nó trên GitHub. Điều này có thể giúp người dùng xem lại nội dung thông tin một cách dễ dàng từ nhiều góc độ khác nhau.

UCI Machine Learning Repository

UCI Machine Learning Repository, hay Kho lưu trữ học máy UCI, là một trong các nguồn tập tin dữ liệu tồn tại lâu đời nhất trên hệ thống web. Đây cũng chính là điểm dừng đầu tiên vô cùng hữu ích và tuyệt vời khi tìm kiếm ra các tập dữ liệu cần thiết.

Tập dữ liệu này được đóng góp bởi nhiều người dùng, do đó mức độ sạch của chúng là không giống nhau, nhưng đại đa số đều có chất lượng tốt như nhau. Người dùng có thể tải xuống những tập dữ liệu trực tiếp từ trong kho của UCI Machine Learning Repository mà không cần phải đăng ký.

Registry of Open Data on AWS

Trong Registry of Open Data on AWS - Số đăng ký dữ liệu mở trên AWS, bất kỳ ai cũng có thể thực hiện việc chia sẻ những tập dữ liệu hoặc tìm kiếm tập dữ liệu mà họ cần. Người dùng có thể thực hiện công việc nghiên cứu dựa trên các dữ liệu thông tin mà họ đã tìm thấy cùng với sự trợ giúp của công cụ hỗ trợ phân tích dữ liệu.

Google Dataset Search

Google Dataset Search Engine - Công cụ tìm kiếm các tập tin dữ liệu của Google là công cụ được Google cho ra mắt vào ngày 5 tháng 9 năm 2018. Nguồn này giúp các nhà nghiên cứu tìm được những tập tin dữ liệu online trực tuyến có sẵn và miễn phí trên nền tảng chung để được sử dụng theo ý muốn.

Google Dataset Search

Bạn cũng có thể tìm được những bộ dữ liệu thông tin được tải lên bởi các đơn vị tổ chức quốc tế như trường Đại học Harvard, Tổ chức Y tế Thế giới,...

Microsoft Datasets

Microsoft đã cho ra mắt kho lưu trữ dữ liệu mở trong nghiên cứu của Microsoft với việc thực hiện thu thập các bộ thông tin dữ liệu miễn phí trong nhiều lĩnh vực đời sống khác nhau như xử lý về ngôn ngữ tự nhiên, công nghệ thị giác máy tính và khoa học theo các lĩnh vực cụ thể.

Khi sử dụng nguồn tài nguyên này, người dùng có thể tải xuống các bộ dữ liệu, từ đó sử dụng dễ dàng trên thiết bị hiện tại hoặc có thể sử dụng nghiên cứu trực tiếp trên hệ thống cơ sở hạ tầng đám mây.

Ngoài ra, Microsoft cũng có thêm Azure Open Datasets - nơi thường xuyên có thể cập nhập cơ sở dữ liệu mới cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu phần mềm ứng dụng. Azure Open Datasets chứa đựng các dữ liệu thông tin của cơ quan Chính phủ Mỹ, dữ liệu thống kê và lĩnh vực khoa học khác cũng như những dữ liệu thông tin dịch vụ trực tuyến mà Microsoft thu thập về người dùng của mình.

Reddit Datasets

Trong Subreddit Datasets, bất kỳ ai cũng có thể thực hiện xuất bản cơ sở dữ liệu mã nguồn mở của họ. Người dùng được truy cập vào đó và tìm ra tập dữ liệu họ cần.

CMU Libraries

Trường Đại học Carnegie Mellon sở hữu một bộ sưu tập dữ liệu công khai mà người dùng được quyền thoải mái sử dụng cho công việc nghiên cứu của mình. Ở đó, người dùng sẽ dễ dàng tìm thấy các cơ sở thông tin dữ liệu sâu sắc, chi tiết về những lĩnh vực văn hóa, âm nhạc và lịch sử Hoa Kỳ mà những trang web khác không có.

YouTube Dataset

YouTube Dataset là tập dữ liệu bao gồm những video đa dạng, cụ thể là hơn 7 triệu video với 4716 lớp được gắn nhãn bởi một loạt hệ thống chú thích (annotation system). Tập dữ liệu này có 3 phần: tập huấn luyện, tập xác nhận và tập kiểm tra. Dựa trên các thông tin hình ảnh, video của YouTube được chia thành 24 chủ đề, bao gồm giải trí, nghệ thuật, thể thao, trò chơi, nấu ăn,...

Tạm kết

Như vậy, có thể thấy rằng dataset là điều không thể thiếu trong các dự án về máy học. Bên cạnh đó, hiện nay có rất nhiều nguồn dataset mà người dùng có thể tìm kiếm những thông tin mình cần. Hãy tận dụng các nguồn ấy để mang lại lợi ích cho công việc của mình nhé! Đừng quên theo dõi FPT Shop mỗi ngày để đọc được nhiều thông tin bổ ích!

Nếu bạn đang cần tìm một chiếc máy tính bảng xịn sò với mức giá phải chăng và không biết nên mua ở địa chỉ nào để đảm bảo chính hãng thì gợi ý dành cho bạn đó là FPT Shop. Chúng tôi chuyên cung cấp sản phẩm chất lượng và có chế độ bảo hành đầy đủ nên luôn nhận được đánh giá cao từ phía khách hàng.

Máy tính bảng Samsung

Xem thêm: