Datasets fungeren als de basis waarop Machine Learning (ML)-modellen worden gemaakt, getraind en bevestigd. Als datasets niet goed zijn of niet goed passen, dan zouden ze, zelfs met complexe algoritmes op hun plaats, hoe dan ook niet goed werken. De reden hiervoor is dat datasets het basismateriaal bieden waar ML-modellen van kunnen leren, zodat ze patronen kunnen begrijpen, voorspellingen kunnen doen en beter kunnen worden met continu leren.
Nu komen er een paar nieuwe vragen binnen de machine learning: Hoe vind je datasets van hoge kwaliteit? Lees dit artikel om enkele bronnen van ML-datasets te ontdekken!
Het belang van ML-datasets
Datasets zijn van groot belang bij het opleiden en verifiëren van ML-modellen. Tijdens de training worden datasets toegepast om het model te instrueren om arrangementen en verbindingen binnen data te identificeren. Ter controle helpen validatiedatasets bij het beoordelen hoe goed het geconstrueerde model presteert door nieuwe, ongeziene data te leveren waarmee het kan worden vergeleken om te zien of het goed generaliseert. Deze procedure is handig om het model aan te passen en overfitting te stoppen, zodat het model in verschillende situaties goed werkt.
ML-datasets kunnen uit veel bronnen komen, van algemene bronnen zoals openbare datasets tot specifieke domeingerichte collecties. De volgende content gaat over enkele van de belangrijkste ML-datasetbronnen en hun functies of bijdragen.
Openbare datasets
Openbare datasets zijn datasets die voor iedereen beschikbaar zijn, met name voor ML. Dit soort sets worden vaak beheerd en onderhouden door verschillende instellingen, zoals organisaties, academische instanties of overheidsinstellingen. Ze vertonen kenmerken als openheid en variëteit, waardoor ze handig zijn voor onderzoekers en makers.
De voordelen van het gebruik van openbaar toegankelijke datasets zijn talrijk. Ten eerste bieden ze een manier om goede data te verkrijgen zonder veel geld of tijd te besteden aan het zelf verzamelen ervan. Ten tweede bestrijken deze sets verschillende velden en onderwerpen, waardoor gebruikers verschillende soorten data en toepassingen kunnen uitproberen. Openbare datasets bevorderen ook teamwork en originaliteit, omdat ze een gedeelde omgeving bieden waarin mensen hun werk kunnen presenteren.
Top 5 openbare datasets
1. Kaggle-gegevenssets
Kaggle fungeert als een thuis voor verschillende datasets, waardoor het de go-to-place is voor mensen die betrokken zijn bij machine learning en data science. U kunt toegang krijgen tot talloze datasets, deelnemen aan gevechten of in contact komen met gebruikers van over de hele wereld die enthousiast zijn over data via deze community-gedreven website. De wedstrijden van Kaggle resulteren vaak in het toevoegen van nieuwe datasets aan de collectie, wat de beschikbaarheid op het platform nog verder vergroot.
2. UCI Machine Learning-repository
De UCI Machine Learning Repository is een betrouwbare bron van academische en onderzoeksdatasets. Het biedt verschillende typen datasets die geschikt zijn voor taken zoals classificatie, regressie en clustering. Veel mensen in het veld van onderzoek en onderwijs gebruiken deze repository om resultaten te vergelijken en nieuwe methoden uit te proberen.
3. Google-dataset zoeken
Google Dataset Search, een gespecialiseerde zoektool, helpt gebruikers bij het vinden van datasets op internet. Het stelt gebruikers in staat om toegang te krijgen tot datasets van talloze bronnen en platforms die verschillende velden en domeinen bestrijken. Deze zoekmachine maakt het gemakkelijker om geschikte datasets te vinden voor specifieke onderzoeksvragen.
4. Open dataportalen van de overheid
Gegevens van overheidsopendataportals komen van veel verschillende overheidsinstanties en -instellingen. Enkele voorbeelden zijn Data.gov (VS), de European Union Open Data Portal en andere nationale portals. U kunt datasets vinden over verschillende onderwerpen, zoals volksgezondheid of economische indicatoren, die u helpen bij uw onderzoeks- of analysetaken.
5. Amazon-datasets
Amazon heeft een verscheidenheid aan datasets beschikbaar gesteld op platforms zoals AWS Public Datasets en het Amazon Research-platform. Deze datasets bestrijken verschillende domeinen zoals genomica, klimaatgegevens, transport, etc., waardoor ze nuttige bronnen zijn voor zowel onderzoekers als ontwikkelaars.
Academische en onderzoeksinstellingen
Universiteiten en onderzoeksorganisaties leveren een substantiële bijdrage aan de beschikbaarheid van datasets voor machine learning. Ze creëren datasets door wetenschappelijke onderzoeken uit te voeren en experimentele studies uit te voeren. Deze datasets worden vaak gedeeld binnen de bredere onderzoeksgemeenschap, wat teamwork en kennisontwikkeling bevordert.
Stanford University-datasets
Stanford University biedt een verzameling datasets voor natural language processing (NLP) en computer vision-onderzoek. Deze datasets worden vaak gebruikt in academische studies en industriële toepassingen, die onderzoekers helpen modellen te construeren die vooroplopen in dit vakgebied.
MIT-bibliotheken en onderzoekscentra
MIT maakt wetenschappelijke en technische datasets beschikbaar, die toegankelijk zijn via bibliotheken en onderzoekscentra. De variëteit van deze datasets is breed, met onder andere velden als robotica en materiaalkunde. Dit levert waardevolle bronnen op voor geavanceerde studies.
UC Irvine
Bij UC Irvine zijn er specifieke datasets voor experimenteel onderzoek. Deze omvatten die welke worden gebruikt in machine learning-competities en benchmarking-studies. Ze helpen bij het creëren van nieuwe algoritmen en methodologieën.
Bronnen uit de industrie en het bedrijfsleven
Grote techbedrijven en belangrijke figuren uit de industrie leveren datasets aan de machine learning community. Deze bedrijfsbronnen zijn cruciaal voor het leveren van data die gebruikt kunnen worden in onderzoek, analyse en het maken van applicaties.
Google Openbare Datasets
Google maakt grote datasets beschikbaar voor analyse door gebruik te maken van zijn cloudplatform. Deze datasets omvatten veel gebieden zoals genomica, volksgezondheid en transport, en andere die nuttig inzicht kunnen bieden aan onderzoekers en ontwikkelaars.
Open data van Microsoft-onderzoek
Microsoft open data platform biedt datasets voor AI en data science onderzoek. Deze datasets zijn nuttig in verschillende toepassingen zoals spraakherkenning en computer vision, die het creëren van nieuwe oplossingen door onderzoekers mogelijk maken.
Openbare datasets van Amazon Web Services (AWS)
AWS bevat een verscheidenheid aan cloud-gehoste datasets voor veel gebieden zoals gezondheid, weerstudie, sociale media en meer. Deze datasets zijn zeer nuttig voor machine learning-initiatieven en onderzoeksprojecten.
Crowdsourced en collaboratieve platforms
Crowdsourced en collaboratieve platforms verzamelen data via community-bijdragen. Hierdoor krijgen gebruikers toegang tot verschillende datasets die door mensen of groepen zijn gemaakt en bewaard.
Wikipedia en WikiData
Wikipedia en WikiData bieden georganiseerde datasets die zijn gemaakt van collectieve encyclopedie-items. Deze zijn handig voor het omgaan met natuurlijke taal en het tonen van kennis.
OpenStreetMap
OpenStreetMap, een open-source geografisch dataplatform, biedt kaart- en navigatiedatasets die zijn gemaakt door een wereldwijde community. Deze sets worden vaak gebruikt in GIS (Geographic Information System) en locatiegebaseerde apps.
Gegevensmarktplaatsen
Datamarktplaatsen zijn plekken waar u datasets kunt kopen en gebruiken. Ze bieden gebruikers verschillende keuzes om data te krijgen die aan hun eisen voldoen.
AWS-gegevensuitwisseling
De AWS Data Exchange is een service waar u third-party datasets van verschillende providers kunt vinden en gebruiken. Deze datasets omvatten verschillende onderwerpen zoals financiële data of social media analytics.
Data.Wereld
Data.World is een communityplatform dat een combinatie heeft van gratis en betaalde datasets. Het biedt gebruikers een verscheidenheid aan data om te gebruiken voor studie, onderzoek en bouwtoepassingen.
Quandli
Quandl biedt datasets voor financiële, economische en alternatieve data-analyse. Deze datasets zijn waardevol voor kwantitatief onderzoek en investeringsanalyse.
Gespecialiseerde en domeinspecifieke datasets
Datasets die gespecialiseerd zijn en gericht op een bepaald domein, bieden gegevens die op maat zijn gemaakt voor specifieke onderzoeksvragen en -taken in specifieke vakgebieden.
IMAGEnet
ImageNet is een grote dataset voor beeldclassificatie en -herkenning. Het heeft veel gelabelde afbeeldingen, waardoor het veel voorkomt in computer vision-onderzoek en -wedstrijden.
SentiWordNet
SentiWordNet is een lexicale bron voor sentimentanalyse in natuurlijke taalverwerking (NLP). Het geeft sentimentscores aan woorden en zinnen, wat onderzoekers helpt modellen te maken voor sentimentanalyse.
GenBank
GenBank, een database voor genetische sequenties, is een belangrijke bron op het gebied van bioinformatica. Het bevat veel DNA-sequenties en maakt ze toegankelijk voor gebruik in genomics en moleculair biologisch onderzoek.
Aangepaste datasets genereren
Naast het gebruik van bestaande datasets kunnen onderzoekers en ontwikkelaars hun eigen aangepaste datasets maken om te voldoen aan specifieke projectbehoeften. Deze actie omvat doorgaans het verzamelen en voorbereiden van gegevens die specifiek zijn ontworpen voor de taak waaraan wordt gewerkt. In de eerste plaats zijn er drie aspecten om te overwegen tijdens het proces.
1. Gegevensannotatie en -labeling
Na het verzamelen van ruwe data, helpen annotatie- en labeltools voor data bij het maken van gelabelde datasets, die nodig zijn voor taken met betrekking tot supervised learning. Deze tools geven de macht om afbeeldingen, tekst en andere vormen van data te labelen die worden gebruikt om ML-modellen te trainen.
2. Synthetische datageneratie
Methoden voor het maken van synthetische data omvatten het creëren van kunstmatige datasets die echte real-world data imiteren. Deze datasets worden gebruikt om huidige records te verbeteren of nieuwe te genereren wanneer er niet genoeg informatie beschikbaar is, voornamelijk voor taken met beperkte middelen.
3. Ethische en privacyoverwegingen
Bij het maken van aangepaste datasets is het erg belangrijk om na te denken over ethiek en privacy. Dataprivacy is cruciaal, net als het verkrijgen van geïnformeerde toestemming van degenen die deelnemen aan het dataverzamelingsproces.
Hoe de kwaliteit van een dataset te evalueren
De kwaliteit van datasets heeft grote invloed op de betrouwbaarheid van datagebruik en geschiktheid voor machine learning-projecten. In principe kunt u de kwaliteit van datasets vanuit twee aspecten evalueren.
1. Technieken voor het opschonen en voorbewerken van gegevens elimineren ruis, fouten en inconsistenties in de dataset. Deze stap vormt de basis voor de data-analyse door de juistheid ervan te verifiëren.
2. Diversiteit in de dataset en het verminderen van vertekeningen zijn belangrijk voor het bouwen van generaliseerbare en eerlijke modellen. Dit soort datasets moet goed presteren in verschillende populaties en scenario's.
Surftechnologie: de beste leverancier van AI-gegevens
Surfing Tech is een AI-dataleverancier met expertise in de AI-industrie. Ze bieden een breed scala aan AI-datasets, zoals grootschalige spraakherkenningsdata, beeld-/gezichtsherkenningsdata, data voor autonoom rijden en wereldwijde data voor straatbeeldanalyse. De datasets van Surfing AI zijn waardevol en van uitzonderlijke kwaliteit en voldoen aan de wetgeving van elk land.
The Bottom Line
De ML-datasets zijn een enabler voor succes in ML-projecten. Ze leveren de benodigde data voor training en validatie. Omdat veel datasets al beschikbaar zijn uit verschillende bronnen, variërend van zeer openbare repositories tot zeer gespecialiseerde, domeinspecifieke collecties, zal de juiste selectie van de dataset zorgen voor een grotere relevantie en kwaliteit van de trainingsdata van ML-projecten. Met de constante dynamiek van ML, een nieuwe drift naar dataset-sourcing en data-sharing om de toekomst vorm te geven, geeft onderzoekers en ontwikkelaars de mogelijkheid om innovatie te integreren voor impact.