دیتاست چیست؟ نقش Dataset در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

در دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، یکی از مهم‌ترین بخش‌های هر پروژه، دیتاست یا همان مجموعه داده است. اگر مدل هوش مصنوعی را مثل یک دانش‌آموز در نظر بگیریم، دیتاست همان منبع آموزشی است که مدل از روی آن یاد می‌گیرد. هرچقدر این منبع کامل‌تر، دقیق‌تر و متنوع‌تر باشد، مدل هم نتیجه بهتری تولید می‌کند.

بدون دیتاست مناسب، حتی پیشرفته‌ترین الگوریتم‌ها هم نمی‌توانند عملکرد قابل قبولی داشته باشند. مدل‌های یادگیری ماشین برای تشخیص الگوها، پیش‌بینی، دسته‌بندی، تحلیل متن، تشخیص تصویر، پردازش صوت و بسیاری از کاربردهای دیگر به داده نیاز دارند. به همین دلیل، انتخاب یا ساخت دیتاست مناسب یکی از اولین و مهم‌ترین قدم‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی است.

در این مقاله بررسی می‌کنیم دیتاست چیست، چه انواعی دارد، چرا در یادگیری ماشین اهمیت دارد، یک دیتاست خوب چه ویژگی‌هایی دارد و هنگام انتخاب دیتاست باید به چه نکاتی توجه کنیم.

برای دریافت دیتاست های متونع از Data2Learn استفاده کنید.

دیتاست چیست؟

دیتاست یا Dataset به مجموعه‌ای از داده‌ها گفته می‌شود که برای آموزش، ارزیابی یا تست مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین استفاده می‌شود. این داده‌ها می‌توانند شکل‌های مختلفی داشته باشند؛ مثلاً متن، تصویر، صوت، ویدیو، فایل جدولی، داده عددی یا حتی داده‌های سنسوری.

برای مثال، اگر بخواهیم مدلی بسازیم که پلاک خودرو را تشخیص دهد، به مجموعه‌ای از تصاویر خودرو و پلاک نیاز داریم. اگر بخواهیم یک چت‌بات فارسی آموزش دهیم، به دیتاستی شامل پرسش‌ها، پاسخ‌ها، مکالمات یا متن‌های فارسی نیاز داریم. اگر هدف تشخیص احساسات کاربران باشد، دیتاست می‌تواند شامل نظرات کاربران همراه با برچسب مثبت، منفی یا خنثی باشد.

به‌طور ساده، دیتاست همان چیزی است که مدل از روی آن یاد می‌گیرد.

چرا دیتاست در هوش مصنوعی اهمیت دارد؟

مدل‌های هوش مصنوعی بدون داده نمی‌توانند چیزی یاد بگیرند. الگوریتم فقط یک روش محاسباتی است؛ چیزی که به آن معنا و توانایی پیش‌بینی می‌دهد، داده‌ای است که در زمان آموزش دریافت می‌کند.

اگر دیتاست ضعیف، ناقص یا اشتباه باشد، خروجی مدل هم ضعیف خواهد بود. حتی اگر از بهترین مدل‌ها و قوی‌ترین سخت‌افزارها استفاده کنیم، باز هم دیتاست بی‌کیفیت باعث می‌شود نتیجه نهایی قابل اعتماد نباشد.

اهمیت دیتاست را می‌توان در چند بخش خلاصه کرد:

• کیفیت یادگیری مدل را تعیین می‌کند.

• دقت پیش‌بینی‌ها را افزایش یا کاهش می‌دهد.

• باعث می‌شود مدل شرایط واقعی را بهتر بشناسد.

• امکان ارزیابی درست مدل را فراهم می‌کند.

• از overfitting یا یادگیری بیش از حد جلوگیری می‌کند.

• باعث می‌شود مدل در داده‌های جدید عملکرد بهتری داشته باشد.

برای مثال، اگر مدلی برای تشخیص گربه فقط با تصاویر گربه‌های سفید آموزش ببیند، احتمالاً در تشخیص گربه‌های سیاه، خاکستری یا چندرنگ ضعیف عمل می‌کند. دلیل این مشکل، کمبود تنوع در دیتاست است.

نقش دیتاست در یادگیری ماشین

در یادگیری ماشین، مدل با مشاهده نمونه‌های مختلف تلاش می‌کند الگوهای موجود در داده را پیدا کند. این فرایند معمولاً شامل چند مرحله است:

1. جمع‌آوری داده

2. پاک‌سازی داده

3. برچسب‌گذاری یا آماده‌سازی داده

4. تقسیم داده به بخش‌های آموزشی و آزمایشی

5. آموزش مدل

6. ارزیابی مدل

7. بهبود دیتاست یا تنظیم مدل

دیتاست در تمام این مراحل نقش اصلی دارد. مدل فقط چیزی را یاد می‌گیرد که در داده دیده باشد. اگر یک حالت خاص در دیتاست وجود نداشته باشد، مدل معمولاً در مواجهه با آن حالت عملکرد خوبی نخواهد داشت.

به همین دلیل، در پروژه‌های واقعی هوش مصنوعی، بخش زیادی از زمان صرف آماده‌سازی داده می‌شود؛ نه فقط طراحی مدل.

انواع دیتاست‌ها بر اساس نوع داده

دیتاست‌ها را می‌توان بر اساس نوع داده به چند دسته اصلی تقسیم کرد.

دیتاست متنی

دیتاست متنی شامل داده‌هایی از جنس متن است. این نوع دیتاست بیشتر در پروژه‌های پردازش زبان طبیعی یا NLP استفاده می‌شود.

نمونه کاربردهای دیتاست متنی:

• آموزش چت‌بات

• تحلیل احساسات کاربران

• دسته‌بندی اخبار

• خلاصه‌سازی متن

• تشخیص اسپم

• ترجمه ماشینی

• استخراج کلمات کلیدی

• پاسخ به سوالات متنی

نمونه فرمت‌های رایج:

TXT
CSV
JSON
JSONL
XML

مثال:

{
  "text": "کیفیت محصول خیلی خوب بود",
  "label": "positive"
}

دیتاست تصویری

دیتاست تصویری شامل مجموعه‌ای از تصاویر است که معمولاً برای پروژه‌های بینایی ماشین یا Computer Vision استفاده می‌شود.

نمونه کاربردها:

• تشخیص چهره

• تشخیص پلاک خودرو

• تشخیص اشیا

• دسته‌بندی تصاویر

• تشخیص بیماری از تصاویر پزشکی

• کنترل کیفیت صنعتی

• تشخیص محصولات فروشگاهی

• تشخیص کپچا

فرمت‌های رایج تصویر:

JPG
PNG
WEBP
BMP
TIFF

در پروژه‌های Object Detection، علاوه بر تصویر، فایل‌های Annotation یا برچسب هم وجود دارند. این برچسب‌ها مشخص می‌کنند هر شیء در کجای تصویر قرار دارد و متعلق به کدام کلاس است.

دیتاست صوتی

دیتاست صوتی شامل فایل‌های صداست و در پروژه‌های مربوط به گفتار و صوت استفاده می‌شود.

نمونه کاربردها:

• تبدیل گفتار به متن

• تشخیص گوینده

• تشخیص زبان

• تشخیص کلمات کلیدی

• تحلیل احساسات از روی صدا

• تشخیص موسیقی یا افکت صوتی

فرمت‌های رایج:

WAV
MP3
FLAC
OGG

برای بسیاری از پروژه‌های صوتی، علاوه بر فایل صدا، متن پیاده‌سازی‌شده آن هم نیاز است. مثلاً در پروژه Speech to Text، هر فایل صوتی باید متن متناظر خود را داشته باشد.

دیتاست ویدئویی

دیتاست ویدئویی از فایل‌های ویدیو یا فریم‌های استخراج‌شده از ویدیو تشکیل می‌شود.

نمونه کاربردها:

• تشخیص رفتار انسان

• تحلیل حرکات ورزشی

• تشخیص رخداد در دوربین‌های نظارتی

• ردیابی اشیا

• تشخیص تصادف یا رفتار غیرعادی

• تحلیل ترافیک

فرمت‌های رایج:

MP4
AVI
MOV
MKV

در دیتاست‌های ویدئویی، گاهی هر فریم به‌صورت جداگانه برچسب‌گذاری می‌شود و گاهی کل ویدیو یک برچسب کلی دارد.

دیتاست جدولی یا عددی

دیتاست جدولی شامل داده‌هایی است که معمولاً در قالب ردیف و ستون ذخیره می‌شوند. این نوع دیتاست در تحلیل داده، پیش‌بینی، سیستم‌های مالی، پزشکی، فروش و بسیاری از پروژه‌های آماری کاربرد دارد.

نمونه کاربردها:

• پیش‌بینی قیمت

• تحلیل فروش

• تشخیص تقلب

• پیش‌بینی رفتار مشتری

• تحلیل داده‌های پزشکی

• پیش‌بینی مصرف انرژی

• تحلیل داده‌های سنسورها

فرمت‌های رایج:

CSV
XLSX
SQL
Parquet
JSON

مثال ساده:

انواع دیتاست از نظر برچسب‌گذاری

دیتاست‌ها فقط از نظر نوع داده تقسیم‌بندی نمی‌شوند. یکی از مهم‌ترین دسته‌بندی‌ها، تقسیم آن‌ها از نظر داشتن یا نداشتن برچسب است.

دیتاست برچسب‌دار

دیتاست برچسب‌دار یا Labeled Dataset دیتاستی است که برای هر نمونه، خروجی یا پاسخ درست مشخص شده است.

مثلاً در یک دیتاست تشخیص احساسات، هر متن یک برچسب دارد:

{
  "text": "این دوره خیلی کاربردی بود",
  "label": "positive"
}

یا در دیتاست تشخیص تصویر، هر تصویر یک کلاس دارد:

cat.jpg -> cat
dog.jpg -> dog
car.jpg -> car

این نوع دیتاست برای یادگیری نظارت‌شده یا Supervised Learning استفاده می‌شود.

دیتاست بدون برچسب

دیتاست بدون برچسب یا Unlabeled Dataset فقط شامل داده خام است و پاسخ درست برای هر نمونه مشخص نشده است.

مثلاً هزاران متن، تصویر یا فایل صوتی داریم اما نمی‌دانیم هر کدام متعلق به چه دسته‌ای هستند.

این نوع دیتاست بیشتر در یادگیری بدون نظارت یا Unsupervised Learning استفاده می‌شود. در این روش، مدل تلاش می‌کند خودش الگوها، گروه‌ها یا شباهت‌های موجود در داده را پیدا کند.

دیتاست نیمه‌برچسب‌دار

در بعضی پروژه‌ها، فقط بخشی از داده‌ها برچسب دارند و بخش زیادی از داده‌ها بدون برچسب هستند. به این نوع داده، Semi-Labeled Dataset گفته می‌شود.

این حالت در پروژه‌های واقعی زیاد دیده می‌شود، چون برچسب‌گذاری داده معمولاً زمان‌بر و هزینه‌بر است.

تفاوت Train، Validation و Test در دیتاست

در بیشتر پروژه‌های یادگیری ماشین، دیتاست به چند بخش تقسیم می‌شود:

Train
Validation
Test

هر کدام از این بخش‌ها وظیفه متفاوتی دارند.

Train Dataset چیست؟

بخش Train همان داده‌ای است که مدل از روی آن یاد می‌گیرد. مدل در زمان آموزش، بارها این داده‌ها را می‌بیند و وزن‌های داخلی خود را تنظیم می‌کند.

اگر دیتاست Train کیفیت خوبی نداشته باشد، مدل از همان ابتدا اشتباه یاد می‌گیرد.

Validation Dataset چیست؟

داده Validation برای بررسی عملکرد مدل در طول آموزش استفاده می‌شود. مدل با این داده آموزش نمی‌بیند، اما در زمان آموزش عملکردش روی آن بررسی می‌شود.

Validation کمک می‌کند بفهمیم مدل واقعاً در حال بهتر شدن است یا فقط داده‌های Train را حفظ کرده است.

Test Dataset چیست؟

داده Test برای ارزیابی نهایی مدل استفاده می‌شود. این داده باید کاملاً جدا از Train و Validation باشد.

بعد از اینکه آموزش تمام شد، مدل را روی Test بررسی می‌کنیم تا ببینیم در شرایط جدید چقدر خوب عمل می‌کند.

نسبت رایج تقسیم دیتاست

یک تقسیم رایج می‌تواند به این شکل باشد:

70% Train
20% Validation
10% Test

البته این نسبت همیشه ثابت نیست. اگر دیتاست خیلی کوچک باشد، ممکن است نسبت‌ها تغییر کنند. اگر دیتاست بزرگ باشد، می‌توان بخش Test را جداگانه و کامل‌تر در نظر گرفت.

کاربرد دیتاست‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی

دیتاست‌ها تقریباً در تمام حوزه‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شوند. جدول زیر چند نمونه کاربرد رایج را نشان می‌دهد:

ویژگی‌های یک دیتاست خوب

همه دیتاست‌ها برای آموزش مدل مناسب نیستند. یک دیتاست خوب باید چند ویژگی مهم داشته باشد.

۱. تنوع کافی

دیتاست باید حالت‌های مختلف مسئله را پوشش دهد. اگر تصاویر، متن‌ها یا نمونه‌ها خیلی شبیه هم باشند، مدل در شرایط جدید ضعیف عمل می‌کند.

مثلاً برای تشخیص خودرو، بهتر است تصاویر شامل زاویه‌های مختلف، نورهای متفاوت، خودروهای متنوع، شرایط آب‌وهوایی مختلف و فاصله‌های متفاوت باشند.

۲. کیفیت بالا

داده‌ها باید تا حد امکان واضح، کامل و قابل استفاده باشند. تصاویر خیلی تار، متن‌های ناقص، فایل‌های صوتی دارای نویز شدید یا داده‌های جدولی ناقص می‌توانند باعث کاهش دقت مدل شوند.

البته در بعضی پروژه‌ها، وجود نمونه‌های سخت و واقعی هم مفید است؛ اما نباید کل دیتاست از داده‌های بی‌کیفیت تشکیل شده باشد.

۳. برچسب‌گذاری دقیق

در پروژه‌های نظارت‌شده، دقت برچسب‌ها بسیار مهم است. اگر برچسب‌ها اشتباه باشند، مدل هم اشتباه یاد می‌گیرد.

برای مثال اگر تصویر یک سگ با برچسب گربه ذخیره شود، مدل در آینده در تشخیص این دو کلاس دچار مشکل خواهد شد.

۴. تعادل بین کلاس‌ها

اگر تعداد نمونه‌های یک کلاس خیلی بیشتر از کلاس‌های دیگر باشد، مدل ممکن است به همان کلاس bias پیدا کند.

مثلاً اگر دیتاست شامل ۹۰۰ تصویر خودرو و فقط ۵۰ تصویر موتور باشد، مدل احتمالاً خودرو را بهتر از موتور تشخیص می‌دهد.

بهتر است تا حد امکان تعداد نمونه‌ها بین کلاس‌ها متعادل باشد.

۵. مستندات کامل

یک دیتاست خوب باید توضیحات کافی داشته باشد. این توضیحات می‌تواند شامل موارد زیر باشد:

• دیتاست برای چه کاری ساخته شده است؟

• شامل چند نمونه است؟

• چند کلاس دارد؟

• فرمت فایل‌ها چیست؟

• ساختار پوشه‌ها چگونه است؟

• داده‌ها چطور جمع‌آوری شده‌اند؟

• آیا محدودیت استفاده یا لایسنس خاصی دارد؟

مستندات خوب باعث می‌شود کاربر سریع‌تر دیتاست را بفهمد و درست از آن استفاده کند.

۶. سازگاری با هدف پروژه

گاهی یک دیتاست از نظر کیفیت خوب است، اما برای پروژه شما مناسب نیست. مثلاً دیتاستی که با دوربین حرفه‌ای و نور عالی جمع‌آوری شده، شاید برای پروژه‌ای که قرار است روی دوربین مداربسته ضعیف کار کند مناسب نباشد.

دیتاست باید به شرایط واقعی پروژه نزدیک باشد.

۷. نبود داده‌های تکراری زیاد

وجود داده تکراری زیاد باعث می‌شود مدل به‌جای یادگیری عمومی، فقط چند نمونه خاص را حفظ کند.

در پروژه‌های واقعی بهتر است قبل از آموزش، داده‌های تکراری یا خیلی مشابه بررسی و تا حد امکان حذف شوند.

۸. رعایت حریم خصوصی و مجوز استفاده

در بعضی دیتاست‌ها ممکن است اطلاعات شخصی، چهره افراد، صدای افراد یا داده‌های حساس وجود داشته باشد. قبل از استفاده از چنین داده‌هایی باید مجوز، قوانین و حریم خصوصی بررسی شود.

استفاده نادرست از داده می‌تواند از نظر اخلاقی و قانونی مشکل‌ساز باشد.

فرمت‌های رایج دیتاست

دیتاست‌ها بسته به نوع پروژه می‌توانند در فرمت‌های مختلفی ذخیره شوند.

انتخاب فرمت مناسب به نوع پروژه، ابزار مورد استفاده و حجم داده بستگی دارد.

دیتاست در پروژه‌های بینایی ماشین

در پروژه‌های بینایی ماشین، دیتاست معمولاً شامل تصویر و برچسب است. بسته به نوع مسئله، برچسب‌ها شکل متفاوتی دارند.

Classification

در دسته‌بندی تصویر، هر تصویر فقط یک کلاس دارد.

مثال:

cat_001.jpg -> cat
dog_001.jpg -> dog

Object Detection

در تشخیص اشیا، علاوه بر کلاس، محل شیء در تصویر هم مشخص می‌شود.

مثال:

class x_center y_center width height

این فرمت در مدل‌هایی مثل YOLO استفاده می‌شود.

Segmentation

در segmentation، مدل باید دقیقاً ناحیه مربوط به هر شیء را تشخیص دهد، نه فقط یک کادر دور آن.

این نوع دیتاست معمولاً آماده‌سازی سخت‌تر و زمان‌برتری دارد.

دیتاست در پروژه‌های پردازش زبان طبیعی

در NLP یا پردازش زبان طبیعی، دیتاست‌ها معمولاً شامل متن و برچسب یا متن و پاسخ هستند.

مثلاً برای تحلیل احساسات:

{
  "text": "این محصول خیلی خوب بود",
  "label": "positive"
}

برای چت‌بات:

{
  "question": "چطور رمز عبورم را تغییر بدهم؟",
  "answer": "از بخش تنظیمات حساب کاربری می‌توانید رمز عبور را تغییر دهید."
}

برای دسته‌بندی خبر:

{
  "title": "قیمت ارز کاهش یافت",
  "category": "economy"
}

دیتاست در پروژه‌های صوتی

در پروژه‌های صوتی، دیتاست می‌تواند شامل فایل صوتی و متن متناظر باشد.

مثال:

{
  "audio": "audio_001.wav",
  "text": "سلام، امروز هوا خیلی خوب است."
}

اگر هدف تشخیص گوینده باشد، لیبل می‌تواند نام یا شناسه گوینده باشد. اگر هدف تشخیص احساسات صوتی باشد، لیبل می‌تواند خوشحال، ناراحت، عصبانی یا خنثی باشد.

Data Cleaning یا پاک‌سازی داده چیست؟

قبل از استفاده از دیتاست، معمولاً باید داده‌ها پاک‌سازی شوند. Data Cleaning یعنی حذف یا اصلاح داده‌های اشتباه، ناقص، تکراری یا غیرقابل استفاده.

نمونه کارهای پاک‌سازی:

• حذف فایل‌های خراب

• حذف داده‌های تکراری

• اصلاح برچسب‌های اشتباه

• حذف داده‌های ناقص

• یکسان‌سازی فرمت فایل‌ها

• اصلاح نام فایل‌ها

• حذف نمونه‌های خارج از موضوع

پاک‌سازی داده یکی از مهم‌ترین مراحل آماده‌سازی دیتاست است. بسیاری از خطاهای مدل از همین مرحله شروع می‌شوند.

Data Annotation یا برچسب‌گذاری داده چیست؟

Annotation یعنی اضافه کردن اطلاعات کمکی به داده خام. این اطلاعات به مدل کمک می‌کند بفهمد پاسخ درست چیست.

مثلاً:

• در تصویر، دور خودرو کادر بکشیم و آن را car بنامیم.

• در متن، احساس جمله را positive یا negative مشخص کنیم.

• در صوت، متن گفتار را بنویسیم.

• در ویدیو، رخدادهای مهم را مشخص کنیم.

برچسب‌گذاری دقیق، کیفیت مدل را به‌شدت تحت تأثیر قرار می‌دهد.

Data Augmentation چیست؟

Data Augmentation یعنی ساخت نمونه‌های جدید از داده‌های موجود با تغییرات کنترل‌شده. این روش مخصوصاً در دیتاست‌های تصویری بسیار کاربرد دارد.

مثلاً در تصویر می‌توان کارهای زیر را انجام داد:

• چرخاندن تصویر

• تغییر روشنایی

• برش بخشی از تصویر

• تغییر کنتراست

• اضافه کردن نویز

• تغییر اندازه تصویر

هدف Data Augmentation این است که مدل تنوع بیشتری ببیند و در شرایط واقعی بهتر عمل کند.

Dataset Bias چیست؟

Bias در دیتاست یعنی داده‌ها به شکل نامتعادل یا جهت‌دار جمع‌آوری شده باشند. این مشکل باعث می‌شود مدل در برخی شرایط خوب و در برخی شرایط ضعیف عمل کند.

مثلاً اگر دیتاست تشخیص چهره فقط شامل یک گروه سنی خاص باشد، مدل ممکن است روی گروه‌های سنی دیگر عملکرد ضعیفی داشته باشد.

یا اگر دیتاست تشخیص خودرو فقط شامل تصاویر روز باشد، مدل در شب ضعیف عمل می‌کند.

برای کاهش bias باید دیتاست از نظر شرایط، کلاس‌ها، زاویه‌ها، محیط‌ها و نمونه‌ها متنوع باشد.

از کجا دیتاست پیدا کنیم؟

برای پیدا کردن دیتاست چند مسیر وجود دارد:

1. استفاده از دیتاست‌های آماده

2. جمع‌آوری داده از منابع عمومی

3. ساخت دیتاست اختصاصی

4. خرید دیتاست تخصصی

5. استفاده از پلتفرم‌های ارائه دیتاست

در بسیاری از پروژه‌ها، دیتاست آماده می‌تواند نقطه شروع خوبی باشد. اما برای پروژه‌های خاص، معمولاً لازم است دیتاست اختصاصی جمع‌آوری یا تولید شود.

در سایت Data2Learn تلاش شده مجموعه‌ای از دیتاست‌های متنی، تصویری و صوتی برای پروژه‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و پردازش زبان فارسی در دسترس کاربران قرار بگیرد.

چطور دیتاست مناسب پروژه خود را انتخاب کنیم؟

برای انتخاب دیتاست مناسب، فقط به تعداد فایل‌ها توجه نکنید. یک دیتاست بزرگ اما بی‌کیفیت ممکن است از یک دیتاست کوچک اما دقیق نتیجه بدتری بدهد.

قبل از انتخاب دیتاست این سوال‌ها را بپرسید:

• دیتاست برای چه کاری ساخته شده است؟

• آیا با هدف پروژه من هماهنگ است؟

• چند کلاس دارد؟

• تعداد نمونه‌های هر کلاس چقدر است؟

• آیا داده‌ها برچسب‌گذاری شده‌اند؟

• کیفیت داده‌ها قابل قبول است؟

• فرمت دیتاست با ابزار من سازگار است؟

• آیا مجوز استفاده مشخص است؟

• آیا مستندات کافی دارد؟

• آیا داده‌ها به شرایط واقعی پروژه نزدیک هستند؟

تفاوت دیتاست آماده و دیتاست اختصاصی

دیتاست آماده، دیتاستی است که قبلاً جمع‌آوری و منتشر شده است. این نوع دیتاست برای شروع، آموزش، تست و نمونه‌سازی سریع بسیار مفید است.

دیتاست اختصاصی، دیتاستی است که مخصوص یک پروژه خاص ساخته می‌شود. این نوع دیتاست معمولاً زمان و هزینه بیشتری نیاز دارد، اما نتیجه آن برای مسئله واقعی دقیق‌تر است.

اشتباهات رایج هنگام استفاده از دیتاست

۱. استفاده از دیتاست نامرتبط

گاهی دیتاست از نظر ظاهری خوب است، اما به مسئله واقعی پروژه ارتباط کافی ندارد.

۲. توجه نکردن به کیفیت لیبل‌ها

لیبل اشتباه باعث می‌شود مدل اشتباه یاد بگیرد.

۳. تقسیم اشتباه Train و Test

اگر داده‌های خیلی مشابه هم در Train و هم در Test باشند، نتیجه ارزیابی واقعی نخواهد بود.

۴. حذف نکردن داده‌های تکراری

داده تکراری زیاد باعث overfitting می‌شود.

۵. بررسی نکردن تعادل کلاس‌ها

اگر یک کلاس خیلی زیاد و یک کلاس خیلی کم باشد، مدل به سمت کلاس بزرگ‌تر bias پیدا می‌کند.

۶. بی‌توجهی به مجوز استفاده

قبل از استفاده از دیتاست، باید شرایط استفاده، لایسنس و محدودیت‌های آن بررسی شود.

چک‌لیست انتخاب دیتاست خوب

قبل از استفاده از یک دیتاست، این موارد را بررسی کنید:

• دیتاست با هدف پروژه هماهنگ است.

• داده‌ها کیفیت قابل قبول دارند.

• کلاس‌ها واضح و مشخص هستند.

• فرمت فایل‌ها با ابزار شما سازگار است.

• داده‌ها تکراری یا ناقص نیستند.

• برچسب‌ها دقیق هستند.

• مستندات کافی وجود دارد.

• حجم دیتاست با منابع سخت‌افزاری شما سازگار است.

• مجوز استفاده مشخص است.

• داده‌ها شرایط واقعی پروژه را پوشش می‌دهند.

جمع‌بندی

دیتاست پایه و ستون اصلی هر پروژه هوش مصنوعی است. مدل‌های یادگیری ماشین از روی داده‌ها یاد می‌گیرند و کیفیت دیتاست مستقیماً روی دقت و عملکرد مدل تأثیر می‌گذارد.

یک دیتاست خوب باید متنوع، دقیق، باکیفیت، مستند، متعادل و متناسب با هدف پروژه باشد. همچنین باید قبل از استفاده، از نظر کیفیت، برچسب‌ها، ساختار، فرمت و مجوز بررسی شود.

اگر تازه وارد دنیای هوش مصنوعی شده‌اید، کار با دیتاست‌های آماده می‌تواند بهترین نقطه شروع باشد. اما اگر هدف شما ساخت یک مدل دقیق برای یک پروژه واقعی است، احتمالاً به دیتاست اختصاصی و دقیق نیاز خواهید داشت.

می‌توانید از پلتفرم‌هایی مثل Data2Learn برای پیدا کردن دیتاست‌های فارسی متنی، تصویری و صوتی استفاده کنید.