Что такое датасет?

Датасет — это структурированный набор данных, организованный для решения конкретных задач анализа или машинного обучения. Датасеты создаются из корпоративных баз данных и открытых источников.

Типы данных в датасете могут быть разными — например, тексты, изображения, числа. Такая упорядоченная информация служит основой для обучения алгоритмов, проведения исследований и извлечения полезных закономерностей.

Развёрнутое пояснение

Работой с датасетами часто занимаются аналитики данных и ML-инженеры (специалисты по машинному обучению). Первые используют датасеты для поиска закономерностей и трендов в бизнесе, а вторые — как «учебный материал» для создания эффективных моделей машинного обучения. При этом критически важно качество данных — некорректная информация неизбежно приводит к ошибочным выводам как в анализе данных, так и при обучении моделей. Специалисты тщательно следят за тем, чтобы датасет содержал большое количество точных и репрезентативных примеров. Существуют разные типы датасетов в зависимости от задач и области применения.

Несколько примеров датасетов:

• коллекции изображений для компьютерного зрения,
• текстовые корпуса для обработки естественного языка,
• временные ряды для прогнозирования в финансах.

Все датасеты для машинного обучения объединяет одно требование: они должны быть достаточно объёмными и качественными для получения точных результатов.