انواع داده ها در یادگیری ماشین و دیتاست

در یادگیری ماشین، انواع مختلف داده‌ها در دیتاست‌ها استفاده می‌شود که هر کدام ویژگی‌ها و کاربردهای خاص خود را دارند. درک انواع مختلف داده‌ها و نحوه پردازش آن‌ها برای ایجاد مدل‌های یادگیری ماشین موثر بسیار حیاتی است. در این مقاله به بررسی انواع مختلف داده‌ها در دیتاست‌های یادگیری ماشین می‌پردازیم. با آموزشگاه مهندسی کندو همراه باشید.

دیتاست چیست؟

مجموعه داده یا دیتاست (data set) در یادگیری ماشین، مجموعه‌ای از داده‌هایی است که برای آموزش، ارزیابی و تست الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود. یادگیری ماشین دیتاست (مجموعه داده) مجموعه‌ای از نمونه‌های داده است که برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود. هر نمونه از داده‌ها، شامل یک یا حتی چندین ویژگی است که سعی بر توصیف مشخص داده دارد. این ویژگی‌ها می‌توانند عددی یا دسته‌ای باشند.

برای مثال، فرض کنید که می‌خواهیم یک مدل پیش ‌بینی قیمت خانه بسازیم. دیتاست ما شامل نمونه‌هایی از خانه‌ و هر نمونه داده دیگری مانند متراژ، تعداد اتاق‌ها، سال ساخت خانه و موقعیت جغرافیایی آن می‌شود. این ویژگی‌ها از نوع عددی هستند و با استفاده از این ویژگی‌ها، قیمت خانه را تخمین می‌زنیم.

در هر صورت، دیتاست شامل تعداد زیادی نمونه داده است که هر کدام ویژگی‌های مختلفی دارند. این داده‌ها برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شوند تا مدل بتواند الگوها و روابطی را بین ویژگی‌ها و نتیجه نهایی کشف کرده و پیش ‌بینی‌های صحیحی تخمین بزند. برای درک بیشتر، جدول زیر را بررسی کنید.

انواع داده‌ها در دیتاست یادگیری ماشین

در زمینه یادگیری ماشین، داده‌ها نقش پررنگی دارند. در واقع، داده‌ها هستند که به ما امکان می‌دهند الگوریتم‌های یادگیری ماشین را آموزش دهیم تا الگوها و ارتباطات موجود در داده‌ها را شناسایی کنند و پیش ‌بینی‌های دقیقی ارائه دهند. استفاده از داده‌های ساختگی برای تمرین الگوریتم‌های یادگیری ماشین بسیار مفید است. این داده‌ها به ‌طور کلی مشخصه‌های خاص خود را دارند که با هم بررسی می‌کنیم:

1. داده‌های عددی: داده‌های عددی که به عنوان داده‌های کمی نیز شناخته می‌شوند، از انواع اصلی داده‌ها در یادگیری ماشین هستند. این داده‌ها شامل مقادیر عددی هستند که می‌توانند پیوسته یا گسسته باشند.
2. داده‌های پیوسته (Continuous Data): این داده‌ها مقادیری هستند که در یک بازه پیوسته از اعداد قرار دارند. به عنوان مثال، قیمت خانه، قدرت موتور خودرو یا دما.
3. داده‌های گسسته (Discrete Data): در این نوع داده‌ها، مقادیر از یک مجموعه متناهی از اعداد انتخاب می‌شوند. به عنوان مثال، تعداد کامل کلاس‌های یک دانشگاه یا تعداد خانواده‌های مختلف در یک محله.
4. داده‌های سری زمانی: این داده‌ها شامل داده‌هایی هستند که به ترتیب زمانی در طول یک دوره زمانی مشخص ثبت شده‌اند. این داده‌ها معمولا در پیش ‌بینی فروش، پیش ‌بینی قیمت و غیره استفاده می‌شوند.
5. داده‌های متنی یا دسته‌ای: این داده‌ها متن‌هایی هستند که می‌توانند از مقالات، نظرات، پیام‌ها و غیره تشکیل شوند. معمولا در پردازش زبان طبیعی و تحلیل متن به کار می‌روند.
6. داده‌های تصویری: این داده‌ها نیز شامل تصاویر و ویدئوهایی هستند که معمولا به صورت پیکسل‌های تصویری مجموعه شده‌اند.

این دسته‌بندی‌ها، انواع اصلی داده‌ها در یادگیری ماشین هستند که هر نوع داده، نیازمند روش‌ها و الگوریتم‌های مخصوص به خود است.

کاربرد دیتاست‌ها در یادگیری ماشین

دیتاست‌ها در ماشین یادگیری نقش بسیار مهمی دارند که معمولا شامل مجموعه‌ای از نمونه‌ها و ویژگی‌ها (ویژگی‌های ورودی) هستند که با هم در ارتباط هستند. از دیتاست‌ها برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود. به عبارت دیگر، مدل‌های یادگیری ماشین از داده‌های موجود در دیتاست‌ها الگوها و قوانین را یاد می‌گیرند تا بتوانند پیش ‌بینی‌ها و تصمیم ‌گیری‌های دقیقی انجام دهند.

برای مثال، یک دیتاست می‌تواند شامل اطلاعات مربوط به مشتریان یک فروشگاه آنلاین باشد، از جمله ویژگی‌هایی مانند سن، جنسیت، میزان خرید قبلی، نوع کالاهای خریداری شده و غیره. دیتاست باید دقیق، کامل و با کیفیت باشد تا مدل بتواند الگوها را به خوبی یاد بگیرد. همچنین باید شامل نمونه‌هایی از تمام حالات ممکن باشد تا مدل بتواند به درستی پیش ‌بینی کند.

سخن آخر

دیتاست‌های یادگیری ماشین، مجموعه‌هایی از داده‌ها هستند که برای آموزش و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شوند. این دیتاست‌ها معمولا شامل ویژگی‌ها (ویژگی‌های ورودی) و برچسب‌ها یا مقادیر هدف (خروجی مورد انتظار) برای هر نمونه داده می‌شوند. انتخاب یک دیتاست مناسب و کیفیت آن از اهمیت بسیاری برخوردار است زیرا مدل‌های یادگیری ماشین تنها توانایی یادگیری از داده‌هایی که در دیتاست وجود دارند را دارند. نحوه کار با دیتاست را می‌توانید در دوره دیتا ساینس کندو یاد بگیرید.

در فرایند پیش ‌پردازش، ابتدا داده‌ها به شکل عددی تبدیل می‌شوند تا برای کامپیوتر قابل فهم باشند و همچنین برای یادگیری الگوها مناسب باشند. مطالعه انواع داده‌ها در یادگیری ماشین، ما را با تکنیک‌های مهم پیش ‌پردازش و تبدیل داده‌ها آشنا می‌کند، که در نهایت به ما کمک می‌کند تا شاهد بهبود در عملکرد مدل‌های خود باشیم.

سوالات متداول

1. چرا داده‌ها در یادگیری ماشین مهم هستند؟

داده‌ها اطلاعات اصلی برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین هستند و از آن‌ها برای استخراج الگوها و پیش ‌بینی نتایج استفاده می‌شود.

2. داده‌های متنی چه کاربردی دارند؟

داده‌های متنی از متونی مانند مقالات، نظرات، پیام‌ها و غیره تشکیل شده‌اند و معمولا در پردازش زبان طبیعی و تحلیل متن به کار می‌روند.

3. داده‌های عددی و داده‌های عددی گسسته چه تفاوتی دارند؟

داده‌های عددی پیوسته مقادیری هستند که در یک بازه پیوسته از اعداد قرار دارند، مانند قیمت خانه. اما داده‌های عددی گسسته، مقادیری هستند که از یک مجموعه متناهی از اعداد انتخاب می‌شوند، مانند تعداد اتاق‌های یک خانه.

4. چه تفاوتی بین داده‌های ترتیبی و اسمی وجود دارد؟

داده‌های ترتیبی شامل دسته ‌بندی‌هایی هستند که مرتب شده‌اند و به ترتیب خاصی قرار دارند، مانند سطوح مختلف تحصیلی. اما داده‌های اسمی، برخلاف داده‌های ترتیبی، هیچ ترتیب خاصی ندارند و به عنوان برچسب‌ها یا دسته ‌بندی‌ها استفاده می‌شوند.

5. چه تفاوتی بین داده‌های پیوسته و گسسته وجود دارد؟

داده‌های پیوسته مقادیری هستند که در یک بازه مشخص قرار دارند، در حالی که داده‌های گسسته مقادیر متمایز و جدا از هم هستند.