Data set là gì? Tất tần tật những điều cần biết về Data set

Data set là gì?

Data set là một tập hợp các dữ liệu tương ứng với những nội dung trong một bảng cơ sở dữ liệu hoặc ma trận của các dữ liệu thống kê. Theo đó, mỗi cột của bảng tính sẽ đại diện cho một biến và mỗi hàng sẽ đại diện cho một thành viên cụ thể nào đó của tập dữ liệu được đề cập.

Bên cạnh đó, Data set còn được sử dụng để huấn luyện mô hình thực hiện những hành động hay hành động vận hành khác nhau. Có thể thấy rằng, Data set là bước phát triển mạnh mẽ đối với các nghiên cứu về phần mềm cơ sở dữ liệu đa hệ.

Xem thêm các loại data liên quan:

• Làm sạch dữ liệu (data cleaning) như thế nào là đúng cách?
• Data Warehouse là gì? Kho dữ liệu quan trọng ra sao?
• Big Data là gì? Cách xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ/

Tầm quan trọng của Data set

Data set đóng một vai trò quan trọng trong lĩnh vực phân tích dữ liệu và máy học. Như đã đề cập trong phần khái niệm, Data set là nguồn tài nguyên chính để huấn luyện và đánh giá mô hình học máy, giúp chúng ta hiểu rõ hơn về xu hướng, cũng như mối quan hệ và sự biến động trong dữ liệu thực tế.

Tầm quan trọng của Data set không chỉ nằm ở việc cung cấp thông tin để xây dựng mô hình học máy, mà còn ở khả năng đảm bảo tính đại diện và đa dạng của dữ liệu. Một Data set chất lượng sẽ cho thấy mô hình học máy được huấn luyện có khả năng tổng quát hóa tốt trong nhiều tình huống khác nhau, từ đó tăng cường khả năng ứng dụng thực tế của các  mô hình học máy.

Ngoài ra, việc thu thập và quản lý Data set cũng đặt ra những thách thức về quyền riêng tư và đạo đức, yêu cầu người dùng cân nhắc kỹ lưỡng quá trình xử lý dữ liệu cá nhân. Do đó, Data set không chỉ giới hạn trong việc phát triển mô hình học máy, mà còn mở rộng đến khía cạnh về đạo đức trong việc sử dụng công nghệ dữ liệu.

Xem thêm các bài viết khác:

• SQL Cheat Sheet: Tài liệu học SQL chi tiết, đầy đủ dành cho newbie.
• Jupyter Notebook là gì? Cách sử dụng hiệu quả, chi tiết nhất.
• Power BI là gì? Các lợi ích nổi bật.

Cấu trúc của Dataset

Một Data set sẽ có cấu trúc vật lý tương tự như một tập tin Database hoàn chỉnh, tuy nhiên nó được lưu trong bộ nhớ. Data set bao gồm các Data Table với mỗi Data Table sẽ chứa các Data Column, Data Row và các constraint. Tham khảo hình minh hoạ dưới đây để hình dung rõ hơn về cấu trúc của một Data set:

Data Analyst là gì? Data set là giúp được gì cho các chuyên viên viên phân tích dữ liệu.

Các loại Data set sử dụng trong học máy

Training set

Training set hay còn gọi là bộ dữ liệu huấn luyện, nó được sử dụng trong việc huấn luyện các thuật toán có khả năng áp dụng được những khái niệm và tạo ra kết quả phù hợp. Bộ dữ liệu này bao gồm tất cả những dữ liệu đầu vào và đầu ra dự kiến. Ngoài ra, Training set chiếm tỷ lệ khá lớn trong tổng số dữ liệu được sử dụng là khoảng 60%.

Validation set

Validation set là bộ dữ liệu xác thực có nhiệm vụ đánh giá định kỳ nhằm giúp mô hình học máy được đào tạo một cách khoa học. Thông qua việc tính toán cả tỷ lệ mắc lỗi của mô hình học máy, Validation set cho người dùng biết được độ chính xác của dữ liệu, từ đó có những điều chỉnh về tham số phù hợp. Trong các dữ liệu được sử dụng, Validation set thực chiếm khoảng 20%.

>>>Xem thêm: Đăng ký ngay khóa học dạy BA uy tín, chất lượng hiện nay.

Testing set

Testing set hay bộ dữ liệu thử nghiệm là tập dữ liệu được sử dụng để đánh giá các thuật toán mà người dùng đào tạo có chất lượng như thế nào so với thuật toán do các tập dữ liệu đào tạo. Hơn nữa, bộ dữ liệu thử nghiệm được cho là có thể đảm bảo những dữ liệu đầu vào được nhóm lại với nhau, cũng như tăng cường tính chính xác cho những dữ liệu đầu ra. Testing set chiếm tỷ lệ 20% tổng số dữ liệu được sử dụng.

Các nguồn Data set thông dụng

Google Dataset Search

Google Dataset Search là một công cụ tìm kiếm các tập dữ liệu hữu ích được Google cho ra mắt vào ngày 5/9/2018. Nguồn dữ liệu này có khả năng giúp các nhà nghiên cứu tìm được những tập dữ liệu trực tuyến có sẵn không mất phí trên nền tảng chung. Đồng thời, người dùng cũng có thể dễ dàng tìm thấy những bộ dữ liệu do các đơn vị tổ chức quốc tế như  Unicef, Statistic hay Đại học Harvard tải lên.

Kaggle

Kaggle là một nền tảng cung cấp dữ liệu bởi cộng động những người hoạt động trong lĩnh vực học máy, trí tuệ nhân tạo AI. Đây được biết là một trong những thư viện dữ liệu trực tuyến lớn nhất hiện nay trên thế giới.

Kaggle chứa rất nhiều hướng dẫn về các vấn đề cụ thể của học máy, cũng như các lĩnh vực liên quan khác. Tuy nhiên, người dùng cũng lưu ý rằng không phải tập dữ liệu nào của Kaggle cũng có chất lượng giống nhau, bởi sẽ có những tập dữ liệu mất một khoản phí nhất định. Ngoài ra, người dùng cũng có thể tải lên Kaggle tập dữ liệu của riêng mình.

Papers with Code

Papers with Code được đánh giá là một nguồn tài nguyên vô cùng hữu ích và thú vị cho các nghiên cứu về xu hướng học máy, cũng như với việc triển khai các mã code. Trang web này do Robert Stojnic, Giám đốc điều hành Atlas ML. Papers with Code sáng lập với mục đích cung cấp cho người dùng những thông tin có thể so sánh đối chiếu một bài báo học máy trên arXiv với các mã code của nó trên GitHub, điều này sẽ giúp người dùng dễ dàng xem lại nội dung dưới nhiều góc độ khác nhau.