Сбор датасетов для машинного обучения: практическое руководство
Введение
Наша цель — систематизировать практические знания и методологию создания
качественных данных для исследовательских и прикладных задач, углубиться в
самый важный этап в разработке – формирование качественного датасета.
Ранее мы
рассматривали как создатьнейросеть за 1 час,
однако эффективность любой, даже самой совершенной модели, напрямую зависит от
качества данных, на которых обучалась нейросеть. Эта статья - дополнение к
предыдущему материалу.
В современной
парадигме развития искусственного интеллекта, качество и репрезентативность
данных зачастую играют более значимую роль, чем выбор конкретного алгоритма
машинного обучения. Датасет представляет собой структурированную коллекцию
данных, используемую для обучения, валидации (подтверждения) и тестирования
моделей.
От его корректности и полноты напрямую зависят производительность, надежность и точность итоговой модели. Несмотря на обилие публично доступных датасетов, многие задачи требуют создания своего набора данных. В связи с этим, процесс сбора датасета является критически важным и сложным этапом в конвейере машинного обучения.
Классификация датасетов
.png)
Перед началом сбора данных необходимо определить тип требуемого датасета, что диктуется конкретной задачей. Классификация может быть проведена по нескольким основаниям.
По типу решаемой задачи:
1. Датасеты для обучения с учителем (Supervised Learning).
Содержат пары «объект–целевая переменная» (признаки–метка). Подразделяются на:
- Классификация: метки являются категориальными (дискретными). Например, изображения кошек и собак с соответствующими метками «cat» и «dog».
- Регрессия: метки являются непрерывными числовыми значениями. Например, данные о характеристиках домов (площадь, количество комнат) и их стоимость.
2. Датасеты для обучения без учителя (Unsupervised Learning).
Содержат только объекты (признаки) без меток. Используются для задач кластеризации, снижения размерности и поиска аномалий. Например, транзакции кредитных карт для обнаружения подозрительной активности.
3. Датасеты для обучения с подкреплением (Reinforcement Learning).
Состоят из данных о взаимодействии агента со средой: состояния (states), действия (actions) и вознаграждения (rewards).
4. Датасеты для задач компьютерного зрения (Computer Vision).
Включают изображения или видео. Могут быть размечены для детекции объектов (bound–––ing boxes), семантической сегментации (пиксельные маски), классификации и т.д.
5. Датасеты для обработки естественного языка (Natural Language Processing).
Содержат текстовые данные: корпуса текстов, размеченные для классификации тональности, распознавания именованных сущностей (NER), машинного перевода.
.png)
По доступности и структуре:
1. Публичные.
Находятсявоткрытомдоступе (Kaggle, UCI Machine Learning Repository, Google Dataset Search). Преимущество — скорость получения, недостаток — возможная недостаточная релевантность конкретной задаче.
2. Приватные.
Создаются и принадлежат конкретной организации. Требуют значительных ресурсов для сбора, но максимально соответствуют бизнес-требованиям.
3. Синтетические.
Генерируются искусственно с помощью алгоритмов (например, Generative Adversarial Networks — GANs) или симуляций. Используются при недостатке реальных данных или для моделирования редких событий.
4. Структурированные.
Данные организованы в табличном формате (CSV, Excel, SQL-таблицы).
5. Неструктурированные.
Данные не имеют предопределенной модели (изображения, аудио, текст).
Практическое руководство по сбору датасета
Процесс формирования датасета включает несколько обязательных этапов.
Этап 1: Планирование и определение требований
На данном этапе необходимо сформулировать задачу.
1. Постановка цели: какую проблему должна решить модель?
2. Определение признаков: какие данные необходимы для прогнозирования?
3. Выбор формата и объема: определение структуры данных (таблица, JSON) и необходимого количества примеров. Объем зависит от сложности модели: для простых задач может хватить тысяч примеров, для глубокого обучения понадобятся миллионы.
Этап 2: Сбор данных
Существует несколько основных методов сбора:
- Использование открытых источников: поиск и загрузка публичных датасетов.
- Веб-скрейпинг: автоматизированный сбор данных с веб-сайтов с помощью инструментов (Beautiful Soup, Scrapy). Важно соблюдать правовые и этические нормы, а также правила использования сайта (robots.txt).
- Работа с API: многие сервисы (социальные сети, погодные порталы) предоставляют API для легального и структурированного доступа к данным.
- Ручной сбор: привлечение сторонней помощи для создания или разметки данных.
Этап 3: Очистка и предобработка данных
Собранные «сырые» данные почти всегда содержат шумы и несоответствия. Чтобы их устранить, необходимо:
1. Обработать пропущенные значения: удаление строк/столбцов, импутация (замена средним, медианным значением или с помощью прогнозирующих моделей).
2. Обработать выбросы: выявление и анализ аномальных значений (удаление, преобразование или изоляция).
3. Удаление дубликатов: удаление повторяющихся записей.
4. Привести все к единому формату: стандартизация дат, единиц измерения, текстовых данных (приведение к нижнему регистру).
Этап 4: Разметка данных
Критически важный этап для обучения с учителем. Точность разметки напрямую влияет на качество модели.
Методы:
- Ручная разметка: высокая точность, но требует много времени.
- Полуавтоматическая разметка: использование моделей для предварительной разметки с последующей верификацией человеком.
- Активное обучение: модель сама выбирает наиболее информативные для разметки примеры, оптимизируя трудозатраты.
- Инструменты: существует специальное ПО для разметки: LabelImg (для изображений), Prodigy (для текста и изображений), VGG Image Annotator (VIA).
Этап 5: Инженерия признаков
Преобразование исходных признаков в формат, более эффективный для работы алгоритмов машинного обучения.
- Кодирование категориальных переменных: One-Hot Encoding, Label Encoding.
- Масштабирование и нормализация: приведение числовых признаков к единому диапазону.
- Создание новых признаков: генерация производных признаков из существующих (например, из даты извлечь день недели).
Этап 6: Валидация и документирование.
1. Разделение на выборки: датасет необходимо разделить на три независимые части:
- Обучающая выборка: для обучения модели.
- Валидационная выборка: для подбора гиперпараметров и промежуточной оценки.
- Тестовая выборка: для финальной, объективной оценки качества модели. Должна использоваться только один раз.
2. Стратификация: при разделении важно сохранить распределение целевых переменных в каждой выборке, особенно при дисбалансе классов.
3. Документирование: создание файла README, методологию сбора и разметки, известные смещения лицензию и контактную информацию.
Заключение
Сбор датасета — это не техническая рутина, а фундаментальная исследовательская деятельность, требующая глубокого понимания предметной области и методологии работы с данными. Качественный датасет - не просто набор файлов, а тщательно спроектированный и документированный артефакт, от которого зависит успех всего проекта в области машинного обучения.
Представленное в статье руководство предлагает системный подход к формированию датасетов, позволяющий минимизировать риски, связанные с низким качеством данных, и заложить основу для создания robust и эффективных моделей искусственного интеллекта.
Дальнейшее
развитие данной темы видится в разработке стандартизированных протоколов для
аудита датасетов на предмет этических и социальных последствий их
использования. Если же вы хотите научиться создавать нейросети на Python,
приходите на наши занятия.
Автор статьи: Константин Масальцев,
ученик «САИКТ» на курсе «Проектная деятельность»
