Dataset

Dataset je kolekce (shluk) dat.

V případě tabulkových dat odpovídá datová sada jedné nebo více databázovým tabulkám, kde každý sloupec tabulky představuje určitou proměnnou a každý řádek odpovídá konkrétnímu záznamu v dané datové sadě. Datová sada uvádí hodnoty pro každou z proměnných, jako například výšku a hmotnost objektu, pro každého člena datové sady. Datové sady mohou také sestávat ze sbírky dokumentů nebo souborů.

V oblasti otevřených dat je datová sada jednotkou, podle které se měří množství informací uvolněných ve veřejném repozitáři otevřených dat. Některé portály agregují tisíce datových sad. ^[1]

Nejčastěji dataset odpovídá obsahu jedné databázové tabulky nebo jedné statistické datové matici (např. v CSV), kde každý sloupec tabulky reprezentuje hodnoty jedné proměnné (atributu) a každý řádek odpovídá jedné položce příslušné kolekce dat. Dataset udává hodnoty pro všechny proměnné pro všechny položky v kolekci dat. Dataset poskytuje data pro jednu nebo několik položek, jejichž počet odpovídá počtu řádků.

Volněji se termín dataset používá pro kolekci vzájemně propojených tabulek nebo souborů, které se vztahují k určitému experimentu nebo události.

Datové sady hrají klíčovou roli v různých oborech a poskytují cenné informace pro rozhodování a analýzu. Mají široké spektrum využití, mezi které patří:

V oblasti strojového učení a umělé inteligence hrají datové sady klíčovou roli při trénování a testování modelů. Bez kvalitních a rozmanitých dat není možné vyvinout efektivní a spolehlivé algoritmy, které by dokázaly řešit komplexní úkoly.

Datové sady jsou základním stavebním kamenem strojového učení. Při trénování modelu se algoritmus učí z historických dat, aby byl schopen generalizovat a předpovídat výsledky na základě nových, dosud neviděných dat. Kvalita datové sady má zásadní vliv na výkon modelu – přesnost, efektivitu a schopnost odhalit vzory. Pokud jsou data neúplná, chybná nebo nevyvážená, může to vést k vytvoření modelu, který je nespolehlivý a má nízkou schopnost generalizace.

Existuje několik typů datových sad, které se používají ve strojovém učení:

Tréninkové datové sady: Používají se k učení modelu. Tyto sady obsahují vstupní data a odpovídající výstupy, na základě kterých se model učí identifikovat vzory.

Testovací datové sady: Slouží k ověření výkonu modelu. Testovací data by měla být oddělena od tréninkových dat, aby se zajistila objektivita hodnocení.

Validace datové sady: Používá se k ladění hyperparametrů modelu a k prevenci přeučení (overfittingu). Validace datové sady pomáhá najít nejlepší model mezi několika variantami.

Při vývoji modelů strojového učení je pečlivý výběr a zpracování dat zásadní. Tento proces zahrnuje:

Shromažďování dat - Data mohou být získána z různých zdrojů, jako jsou databáze, API, web scraping nebo pomocí senzorů a měření. Důležité je, aby data byla reprezentativní pro problém, který se snažíme řešit.

Úprava a čištění dat - Tato fáze zahrnuje odstranění duplicit, vyplnění chybějících hodnot a standardizaci dat. Neúplná nebo nesprávná data mohou zkreslit výsledky modelu.

Rozdělení dat na tréninkové, testovací a validační sady - Je důležité správně rozdělit data, aby se zajistila objektivita hodnocení modelu a minimalizovalo riziko přeučení.

Firmy sbírají a analyzují data o svých zákaznících a trendech na trhu, aby lépe porozuměly chování zákazníků a optimalizovaly své produkty a služby. Data mohou být použita k predikci prodeje, zlepšení marketingových strategií nebo k analýze konkurence.

Datové sady o pacientech, léčebných postupech a epidemiologických trendech jsou klíčové pro výzkum a zlepšení zdravotní péče. Analyzováním těchto dat mohou odborníci odhalit vzorce, které pomáhají při diagnostice a léčbě nemocí.

Datové sady týkající se klimatu, kvality vzduchu a vody, biodiverzity a dalších environmentálních faktorů jsou nezbytné pro sledování změn v životním prostředí a pro vývoj strategií udržitelnosti.

V tomto článku byl použit překlad textu z článku Data set na anglické Wikipedii.

• Databáze
• Trénovací data
• Data (informatika)
• Metadata
• Datová struktura
• Strojové učení

• Obrázky, zvuky či videa k tématu dataset na Wikimedia Commons
• Slovníkové heslo dataset ve Wikislovníku
• Téma Umělá inteligence ve Wikicitátech
• University Politehnica - Práce s datasety (Working with Datasets)
• Medium - Datasety a trénik AI modelů (Understanding Datasets and AI Model Training)
• eMěsta - Slovník technologických pojmů: Dataset
• DataToBiz - Nepostradatelnost datasetů ve strojovém učení a AI průzkumech (Importance of Datasets in Machine Learning and AI Research)