جهت استفاده از هوش مصنوعی مولد یا محاوره‌ای، وجود حجم زیادی از داده‌ها ضروری است. شما می‌توانید از دیتاست‌های موجود در بازار بهره‌برداری کنید یا به استخدام یک سرویس برای جمع آوری داده بپردازید.
مجموعه داده‌های یادگیری ماشین چیست؟
مجموعه داده یادگیری ماشین، مخزنی از داده‌هاست که برای آموزش مدل‌ها به کار می‌رود. این مجموعه داده‌ها به الگوریتم‌ها کمک می‌کنند تا شیوه پیش‌بینی را بیاموزند. انواع متداول داده‌ها عبارتند از:
- داده‌های متنی
- داده‌های تصویری
- داده‌های صوتی
- داده‌های ویدیویی
- داده‌های عددی
در مرحله اولیه، داده‌ها اغلب برچسب‌گذاری یا حاشیه‌نویسی می‌شوند تا الگوریتم بتواند نتیجه مورد انتظار را درک کند. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد برچسب گذاری داده‌ها، لطفاً اینجا را کلیک کنید.
چرا باید مجموعه داده‌ها را برای یادگیری ماشین تهیه کنیم؟
انتخاب و تهیه مجموعه داده مناسب یکی از مهم‌ترین مراحل در پروسه آموزش مدل‌های AI/ML محسوب می‌شود. این مرحله می‌تواند تعیین‌کننده موفقیت یا ناکامی پروژه‌های توسعه هوش مصنوعی باشد. سه هدف کلیدی از جمع‌آوری داده‌ها برای AI/ML عبارتند از:
1- آموزش مدل
2- ارزیابی دقت مدل پس از آموزش
3- بهبود مدل پس از پیاده‌سازی در محیط واقعی
همکاری با یک سرویس جمع‌آوری داده
شما می‌توانید فرآیند آماده‌سازی مجموعه داده را به یک ارائه‌دهنده خدمات جمع‌آوری یا تولید داده واگذار نمایید. می‌توانید با یک پلتفرم یا شرکتی که خدمات جمع‌آوری داده ارائه می‌دهد، همکاری کنید. همچنین امکان انتخاب یک شریک داده متناسب با انواع خاص داده‌ها وجود دارد:
- خدمات جمع‌آوری داده‌های تصویری
- خدمات جمع‌آوری داده‌های گفتار
- خدمات جمع‌آوری داده‌های ویدئویی
انواع مجموعه داده‌های ML
کل مجموعه داده جمع‌آوری شده به سه زیرمجموعه تقسیم می‌شود که به شرح زیر است:
1- مجموعه داده‌های آموزشی: این زیرمجموعه حدود ۶۰٪ از کل مجموعه داده‌ها را شامل می‌شود و به‌منظور آموزش مدل به کار می‌رود. به عبارت دیگر، به الگوریتم آموزش می‌دهد که چه مواردی را در داده‌ها شناسایی کند. به عنوان مثال، یک سیستم تشخیص پلاک خودرو با استفاده از داده‌های تصویری دارای برچسب‌هایی که شامل مکان و فرمت شماره‌پلاک‌هاست، آموزش داده می‌شود تا مشخص کند چه چیزی را باید شناسایی کند.
2- مجموعه داده اعتبارسنجی این زیرمجموعه حدود ۲۰٪ از کل داده‌ها را تشکیل می‌دهد و برای ارزیابی پارامترهای مدل پس از آموزش مورد استفاده قرار می‌گیرد. این داده‌ها کمک می‌کنند تا نقاط ضعف مدل شناسایی شده و متوجه شویم آیا مدل دچار مشکلاتی نظیر بیش از حد یا کم‌آموزی شده است.
3- مجموعه داده آزمایشی این زیرمجموعه در مرحله نهایی فرآیند آموزش به کار می‌رود و ۲۰٪ دیگر از کل مجموعه داده را به خود اختصاص می‌دهد. داده‌های این زیرمجموعه برای مدل ناشناخته هستند و به منظور تست دقت مدل مورد استفاده قرار می‌گیرند. به‌عبارتی، این مجموعه داده نشان می‌دهد که مدل چقدر از دو زیرمجموعه قبلی آموخته است.
منابع محبوب برای دانلود مجموعه داده
منبع یابی مجموعه داده به نیازها و دامنه پروژه بستگی دارد. در زیر به برخی از منابع مرسوم برای دسترسی به دیتاست‌ها برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین اشاره می‌شود:
مجموعه داده‌های سفارشی تولید شده توسط انسان این داده‌ها می‌توانند با کمک کارگران انسانی جمع‌آوری یا تولید شوند. خدمات جمع‌آوری داده و شرکت‌ها می‌توانند در آماده‌سازی این نوع مجموعه داده‌ها برای یادگیری ماشین کمک کنند.
مجموعه داده‌های سفارشی تولید شده توسط ماشین این داده‌ها با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی مولد ایجاد می‌شوند و به مختصات شبکه‌های متخاصم مولد (GAN) مرتبط هستند. ایجاد مجموعه داده با استفاده از هوش مصنوعی مولد می‌تواند چالش‌های مختلفی در یادگیری ماشین را مرتفع سازد.
مجموعه داده‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) این مجموعه داده‌ها برای وظایفی مانند تشخیص گفتار، تجزیه و تحلیل متن و ترجمه زبان استفاده می‌شوند و معمولاً به قدرت محاسباتی بالایی نیاز دارند.
مجموعه داده‌های باز این مجموعه داده‌ها به صورت رایگان و بدون محدودیت‌های قانونی یا مالی در دسترس هستند و به راحتی قابل دانلود، ویرایش و توزیع هستند. آن‌ها معمولاً به‌طور مرتب به روز می‌شوند.
مجموعه داده‌های دولتی این داده‌ها عمدتاً برای پروژه‌های دولتی که به‌صورت عمومی اجرا می‌شوند استفاده می‌شوند و شامل داده‌هایی مانند آمار سرشماری یا اطلاعات جمعیتی می‌باشند.
مجموعه داده‌های تصویر این مجموعه داده‌ها شامل داده‌های تصویری و ویدئویی هستند و معمولاً برای آموزش سیستم‌های بینایی رایانه‌ای و تشخیص چهره به کار می‌روند.
مجموعه داده‌های صوتی این مجموعه داده‌ها برای آموزش مدل‌های AI/ML در حوزه‌های تشخیص صدا و موسیقی استفاده می‌شوند.
مجموعه داده‌های مراقبت‌های بهداشتی این مجموعه داده‌ها برای آموزش سیستم‌های تصویربرداری پزشکی و تشخیص‌های پزشکی استفاده می‌شوند و معمولاً به حاشیه‌نویسی دقیق نیاز دارند.
