Dataset là gì? Sức mạnh của Data Set trong Data Science

Trong kỷ nguyên số hóa, nguồn dữ liệu đóng vai trò then chốt trong mọi lĩnh vực từ kinh doanh, khoa học, đến công nghệ. Tuy nhiên, để khai thác được tiềm năng của dữ liệu, trước tiên chúng ta cần hiểu rõ về khái niệm “dataset là gì” và cách tiếp cận những nguồn dataset chất lượng. Bài viết này của Aptech sẽ giúp bạn có cái nhìn tổng quan về dataset, tầm quan trọng của chúng và gợi ý những nguồn dataset tốt nhất hiện nay để bạn có thể dễ dàng tiếp cận và sử dụng trong các dự án của mình.

Dataset là gì?

Dataset hay còn gọi là tập dữ liệu, là một tập hợp các thông tin có cấu trúc, tương tự như nội dung trong một bảng cơ sở dữ liệu hoặc một ma trận dữ liệu thống kê. Mỗi cột trong bảng thể hiện một biến cụ thể, trong khi mỗi hàng sẽ đại diện cho một đối tượng cụ thể trong tập dữ liệu được đề cập.

Trong lĩnh vực máy học (machine learning), việc sử dụng tập thông tin dữ liệu huấn luyện là rất quan trọng. Đây là bộ dữ liệu thực tế được sử dụng để đào tạo mô hình, giúp mô hình thực hiện các nhiệm vụ và hoạt động khác nhau. Ngoài ra, dataset còn đóng vai trò then chốt trong nghiên cứu và phát triển các phần mềm cơ sở dữ liệu đa nền tảng.

Sau khi bạn đã hiểu được dataset là gì, thì tiếp theo hãy cùng chúng tôi tìm hiểu về tầm quan trọng của dataset trong máy học để giúp bạn có thể dễ dàng áp dụng vào dự án của mình nhé!

Vì sao cần dataset trong học máy?

Học máy dựa trên dữ liệu để hoạt động hiệu quả, nếu thiếu dữ liệu cụ thể, thì trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ không thể học hỏi và cải thiện. Đây là yếu tố then chốt để các thuật toán có thể được huấn luyện một cách dễ dàng. Cho dù có đội ngũ chuyên gia giỏi và tập dữ liệu lớn, nhưng nếu dữ liệu không đủ chất lượng, thì dự án AI vẫn có thể thất bại.

Trong quá trình phát triển AI, dữ liệu đóng vai trò trung tâm. Từ giai đoạn nghiên cứu và đào tạo, đến việc điều chỉnh và kiểm tra mô hình, người dùng cần sử dụng ba bộ dữ liệu khác nhau: bộ huấn luyện (training set), bộ thử nghiệm (testing set) và bộ xác thực (validation set). Bộ xác thực giúp lựa chọn và tối ưu hóa mô hình máy học cuối cùng. Ngoài ra, trong bất kỳ dự án AI nào, việc tìm kiếm, phân loại và gắn nhãn dữ liệu mất rất nhiều thời gian, đặc biệt là khi tìm kiếm dữ liệu chất lượng và chính xác để phản ánh rõ nhất tầm nhìn thực tế về thị trường và thế giới.

Các loại dataset được sử dụng trong học máy hiện nay

Trong học máy, việc sử dụng các loại dataset khác nhau đóng vai trò quan trọng trong quá trình đào tạo và đánh giá mô hình. Mỗi loại dataset phục vụ một mục đích cụ thể, đảm bảo mô hình học máy có thể học hỏi, điều chỉnh, và đánh giá một cách chính xác. Dưới đây là ba loại dataset chính thường được sử dụng nhất.

Training set

Training set là tập dữ liệu được dùng để huấn luyện các thuật toán học máy, giúp chúng học cách áp dụng các khái niệm và tạo ra kết quả mục tiêu. Training set bao gồm toàn bộ dữ liệu đầu vào và các kết quả dự kiến, chiếm khoảng 60% tổng số dữ liệu. Trong quá trình chạy dữ liệu, mô hình sẽ điều chỉnh các trọng số của nó thông qua một quy trình gọi là điều chỉnh trọng lượng để phù hợp với các thông số dữ liệu.

Validation set

Validation set được sử dụng để đánh giá và kiểm tra mô hình trong quá trình đào tạo. Thông qua việc tính toán tỷ lệ lỗi dựa trên validation set, người dùng có thể đánh giá độ chính xác của mô hình. Đây là một phần quan trọng của quy trình đào tạo, giúp mô hình điều chỉnh các tham số dựa trên kết quả đánh giá. Ngoài ra, validation set thường chiếm khoảng 20% tổng số dữ liệu.

Testing set

Testing set được dùng để đánh giá chất lượng của mô hình sau khi hoàn thành quá trình huấn luyện. Testing set chiếm khoảng 20% tổng số dữ liệu và không được sử dụng trong giai đoạn huấn luyện để đảm bảo tính khách quan trong việc đánh giá. Hơn thế nữa, testing set đảm bảo rằng các đầu vào và kết quả đầu ra được xác minh chính xác. Điều đó sẽ giúp người dùng đánh giá xem mô hình hoạt động tốt như thế nào với các dữ liệu mới mà nó chưa từng gặp phải trong quá trình huấn luyện.

Các nguồn dataset

Dưới đây là những nguồn dataset cung cấp tài nguyên quý báu cho việc phát triển và nghiên cứu trong lĩnh vực máy học, giúp người dùng dễ dàng tiếp cận và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả.

Registry of Open Data on AWS

Registry of Open Data on AWS cho phép người dùng chia sẻ và tìm kiếm dataset cần thiết. Ngoài ra, công cụ này còn hỗ trợ nghiên cứu và phân tích dữ liệu hiệu quả, giúp người dùng dễ dàng truy cập và sử dụng các dataset mở.

Google Dataset Search

Google Dataset Search là công cụ tìm kiếm dataset trực tuyến miễn phí. Người dùng có thể tìm thấy các dataset từ các tổ chức quốc tế như Đại học Harvard, Tổ chức Y tế Thế giới,…

Microsoft Datasets

Microsoft Datasets cung cấp kho lưu trữ dữ liệu mở với nhiều lĩnh vực khác nhau như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, công nghệ thị giác máy tính và khoa học đời sống. Ngoài ra, Azure Open Datasets của Microsoft thường xuyên cập nhật dữ liệu mới, bao gồm dữ liệu của cơ quan Chính phủ Mỹ và các dữ liệu trực tuyến khác.

Kaggle

Kaggle là một nền tảng học máy cộng đồng nổi tiếng, cung cấp một trong những thư viện dataset trực tuyến lớn nhất thế giới. Kaggle không chỉ có nhiều tài liệu hướng dẫn mà còn có hàng trăm vấn đề cụ thể về học máy trong các lĩnh vực khác nhau. Tuy nhiên, chất lượng dữ liệu có thể khác nhau. Hơn thế nữa, tất cả dữ liệu trên Kaggle đều miễn phí và người dùng có thể tải lên tập dữ liệu của riêng mình.

Papers With Code

Papers With Code là một nguồn tài nguyên quý giá, cung cấp các nghiên cứu mới nhất về học máy kèm theo mã code triển khai. Trang web này cho phép người dùng so sánh các bài báo trên arXiv với mã code trên GitHub, giúp đánh giá và hiểu rõ hơn về nội dung từ nhiều góc độ.

UCI Machine Learning Repository

UCI Machine Learning Repository là một trong những kho lưu trữ dataset lâu đời nhất và là nguồn thông tin hữu ích cho những ai tìm kiếm dataset chất lượng. Ngoài ra, dữ liệu tại đây được đóng góp bởi một cộng đồng người dùng với chất lượng tốt và dễ dàng tải xuống mà không cần đăng ký.

Reddit Datasets

Subreddit Datasets cho phép tất cả người dùng xuất bản dataset mã nguồn mở của mình. Ngoài ra, người dùng còn có thể truy cập và tìm kiếm các dataset cần thiết cho nghiên cứu hoặc dự án của mình.

CMU Libraries

Thư viện Đại học Carnegie Mellon sở hữu một bộ sưu tập dữ liệu công khai hỗ trợ người dùng trong công việc nghiên cứu. Ngoài ra, người dùng có thể tìm kiếm đa dạng thông tin về văn hóa, âm nhạc và lịch sử Hoa Kỳ,… mà những trang web khác không cung cấp.

YouTube Dataset

YouTube Dataset bao gồm hơn 7 triệu video được gắn nhãn theo 4716 lớp bởi hệ thống chú thích. Tập dữ liệu này được chia thành ba phần: tập huấn luyện, tập xác nhận và tập kiểm tra, bao phủ 24 chủ đề từ giải trí, nghệ thuật đến thể thao, nấu ăn,…

Kết luận

Tóm lại, dataset chính là chìa khóa mở ra cánh cửa tri thức trong kỷ nguyên số và là nền tảng cho sự phát triển bùng nổ của trí tuệ nhân tạo. Hiểu rõ dataset là gì và khai thác hiệu quả nguồn tài nguyên quý giá này sẽ giúp bạn tạo ra những đột phá mới trong dự án về máy học. Hy vọng với những thông tin mà chúng tôi đã tổng hợp ở trên sẽ hữu ích cho các nghiên cứu của bạn.