دیتاست (Dataset) مجموعه‌ای از داده‌ها است که برای تجزیه‌وتحلیل، آموزش مدل‌های یادگیری ماشین، یا انجام تحقیقات استفاده می‌شود. این داده‌ها می‌توانند شامل اعداد، متن، تصاویر، ویدئو، یا هر نوع داده ساختاریافته یا غیرساختاریافته دیگری باشند.

ویژگی‌های دیتاست

ساختار:

ساختاریافته (Structured): داده‌ها در قالب ردیف‌ها و ستون‌ها مانند جداول پایگاه داده ذخیره می‌شوند.

غیرساختاریافته (Unstructured): داده‌هایی مانند متن، تصاویر، و ویدئو که قالب ثابتی ندارند.

نیمه‌ساختاریافته (Semi-Structured): داده‌هایی مانند JSON یا XML که ساختار قابل پیش‌بینی اما انعطاف‌پذیری دارند.

فرمت‌ها:

فایل‌های CSV، Excel، JSON، XML، و HDF5.

مجموعه تصاویر (مانند JPEG یا PNG) یا ویدئوها (MP4).

پایگاه داده‌های رابطه‌ای یا NoSQL.

ابعاد:

داده‌های کوچک (Small Dataset): مجموعه‌ای کوچک از داده‌ها که در حافظه یک کامپیوتر جای می‌گیرد.

داده‌های بزرگ (Big Data): حجم بسیار زیادی از داده که نیاز به سیستم‌های توزیع‌شده برای ذخیره‌سازی و پردازش دارد.

انواع دیتاست

بر اساس محتوا:

عددی (Numerical): داده‌های عددی مانند قیمت‌ها، دما و غیره.

طبقه‌بندی (Categorical): داده‌هایی مانند رنگ، جنسیت، یا دسته‌بندی‌های دیگر.

تصویری (Image): مجموعه‌ای از تصاویر برای پردازش تصویر.

متنی (Text): شامل اسناد یا متن‌های پردازش زبان طبیعی (NLP).

زمانی (Time-Series): داده‌هایی که بر اساس زمان مرتب شده‌اند (مانند داده‌های بورس یا هواشناسی).

بر اساس هدف:

آموزشی (Training Dataset): برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود.

اعتبارسنجی (Validation Dataset): برای تنظیم و انتخاب بهترین مدل یا پارامترها.

آزمایشی (Test Dataset): برای ارزیابی عملکرد مدل روی داده‌های جدید.

کاربردهای دیتاست

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی:

آموزش و تست مدل‌های هوش مصنوعی.

طبقه‌بندی تصاویر، پیش‌بینی روندها، یا پردازش زبان.

تحقیقات علمی:

آنالیز داده‌ها برای کشف الگوها یا تست فرضیات.

تحلیل کسب‌وکار:

بررسی رفتار مشتریان، فروش، یا مدیریت زنجیره تأمین.

مهندسی نرم‌افزار:

تست و توسعه الگوریتم‌های جستجو، مرتب‌سازی یا تحلیل داده.

نمونه‌های معروف دیتاست

داده‌های تصویری:

MNIST: مجموعه‌ای از تصاویر اعداد دست‌نویس.

CIFAR-10/100: تصاویر رنگی در ۱۰ یا ۱۰۰ کلاس.

ImageNet: دیتاست بزرگ تصاویر برای تشخیص و طبقه‌بندی.

داده‌های متنی:

IMDB: داده‌های بررسی فیلم‌ها برای تحلیل احساسات.

Reuters: مجموعه‌ای از اخبار برای طبقه‌بندی متون.

داده‌های زمانی:

Yahoo Finance: داده‌های بازار سهام.

NOAA Weather: داده‌های آب‌وهوا.

داده‌های ساختاریافته:

UCI Machine Learning Repository: مجموعه‌ای گسترده از دیتاست‌ها برای تحقیقات یادگیری ماشین.

چالش‌های کار با دیتاست

کیفیت داده‌ها:

وجود داده‌های ناقص یا نویزی.

تنوع:

اطمینان از تنوع داده‌ها برای جلوگیری از بایاس در مدل.

حجم داده:

نیاز به منابع قوی برای پردازش داده‌های بزرگ.

حریم خصوصی:

رعایت قوانین حریم خصوصی داده‌ها (مانند GDPR).

چگونه یک دیتاست خوب انتخاب کنیم؟

مربوط به هدف پروژه باشد.

اندازه کافی برای آموزش و ارزیابی مدل داشته باشد.

تنوع و کیفیت بالایی داشته باشد.

قوانین حریم خصوصی را رعایت کند.

آیا نیاز به دیتاست خاصی برای پروژه دارید؟

دیتاست (Dataset) مجموعه‌ای از داده‌ها است که برای تجزیه‌وتحلیل، آموزش مدل‌های یادگیری ماشین، یا انجام تحقیقات استفاده می‌شود. این داده‌ها می‌توانند شامل اعداد، متن، تصاویر، ویدئو، یا هر نوع داده ساختاریافته یا غیرساختاریافته دیگری باشند.