دیتاست چیست؟
اگر مطالب مرتبط با پایتون و یادگیری ماشین را در سایت پیگیری کردهاید، در مطالب قبلی به موضوع جایگاه یادگیری ماشین پرداختیم. در این مطلب میخواهیم در مورد دیتاستها به بحث و گفتگو بپردازیم. بهطورکلی تمامی روشها و متدهای یادگیری ماشین بر روی دادهها اجرا میشوند و درواقع این دادهها هستند که نقطه شروع فرایند دادهکاوی، علم دادهها و بهطورکلی یادگیری ماشین هستند.
دیتاست چیست؟
به دادههایی گفته میشود که با موضوع، خواص مشص و یکسان جهت انجام تحقیقات و پروژههای مربوط به Data Science (علم داده) جهت کسب دانش از دادهها استفاده میشود. گاهی مجموعه دادهها به این شکل به وجود میآیند که پژوهشگران در یک حوزهای از پژوهش شروع به جمعآوری داده میکنند تا در آن حوزه پژوهشگران دیگر به راحتی بتوانند کار آنها را گسترش دهند. همچنین باید این دیتاستها را در اختیار عموم قرار دهند. پر کاربردترین استفاده از مجموعه داده برای تکنیکهای یادگیری ماشین است.
تصویر پایین نمونه دیتاست اقتصاد کلان است:

شما میتوانید تعدادی از دیتاست های ایرانی را نیز در سایت ما مشاهده کنید:
ایجاد دیتاست چیست؟
ایجاد دیتاست در دادههای جدولی ساده است ولی در مورد برخی دادهها بهطور نمونه دادههای تصاویر صورت اشخاص خیلی با سادگی قابل انجام نیست. البته این نکته فراموش نشود که اصولاً از دیتاستها برای مواقعی استفاده میشود که ما در حال یادگیری هستیم، درحالیکه در پروژهها و کارهای حرفهای باید سازمانها به ارائه دیتا واقعی اقدام کنند.
معرفی پایگاههای دیتاست معروف
همچنین شما میتوانید دیتاستهای حوزههای مختلف را از اینجا مشاهده و دانلود نمایید. نظرات خود در ارتباط با این مقاله را برای ما بنویسید و اگر موضوعی از قلم افتاده است برای اضافه شدن به مقاله در بخش نظرات به ما اعلام کنید. در ارتباط با شاخههای مختلف هوش مصنوعی در این لینک بیشتر بخوانید.



















چه نکاتی رو باید در انتخاب دیتاست برای پروژههای تجاری در نظر گرفت؟
کیفیت داده، پوشش مناسب سناریوها، مجوز استفاده و حجم کافی.
چطور میشه دیتاستهای تصویری رو بهصورت بهینه برچسبگذاری کرد؟
با ابزارهای برچسبگذاری نیمهخودکار و تقسیم کار بین چند نفر برای افزایش سرعت.
آیا دیتاستهای چندزبانه مشکلات خاصی در مدل ایجاد میکنن؟
بله، تفاوت ساختار زبانی و توزیع داده ممکنه نیاز به پیشپردازش جداگانه داشته باشه.
دیتاستهای عمومی چه محدودیتهایی نسبت به دیتاستهای اختصاصی دارن؟
ممکنه دادهها قدیمی، ناقص یا غیرمرتبط با نیاز دقیق پروژه باشن.
چطور میشه کیفیت یک دیتاست رو قبل از استفاده ارزیابی کرد؟
با بررسی کامل بودن، توزیع داده، وجود نویز و مطابقت با هدف پروژه.