Как создаются датасеты для машинного обучения?

Создание датасета для машинного обучения включает несколько этапов: annotate.ru

1. Сбор данных. annotate.ru Материалы для датасета можно получить, например, из открытых баз данных, с веб-сайтов или подготовить их самостоятельно. annotate.ru Важно выбрать источники данных, которые наилучшим образом отражают целевую область проекта. annotate.ru
2. Разметка данных. kurshub.ru Это процесс присвоения меток или аннотаций каждому объекту в датасете. kurshub.ru Для изображений это может быть указание класса объекта или выделение контуров, для текстов — определение тональности или извлечение именованных сущностей. kurshub.ru
3. Фильтрация данных. annotate.ru Этот шаг позволяет удалить статистические выбросы, неполные данные или повторяющиеся образцы. annotate.ru Фильтрация помогает улучшить качество датасета и предотвратить переобучение модели. annotate.ru
4. Проверка качества. annotate.ru Этот этап включает в себя анализ сбалансированности классов, проверку правильности аннотаций, оценку качества изображений и другие метрики, которые помогают убедиться в том, что датасет готов к использованию. annotate.ru

Некоторые рекомендации по созданию датасетов:

• Использовать разнообразные источники данных. annotate.ru Это обеспечит разнообразие и представительность датасета. annotate.ru
• Автоматизировать аннотацию. annotate.ru Для ускорения процесса можно использовать инструменты автоматической аннотации или алгоритмы машинного обучения. annotate.ru
• Постоянно обновлять и дополнять датасет. annotate.ru Нужно добавлять новые данные и исправлять ошибки, чтобы датасет был актуальным и полезным для проекта. annotate.ru
• Создавать документацию. annotate.ru Нужно документировать процесс сбора и аннотации данных, чтобы другие члены команды могли легко понять и использовать датасет. annotate.ru
• Уделять внимание этическим аспектам. annotate.ru Нужно убедиться, что сбор и использование данных соответствует законодательству о защите данных и принципам этики. annotate.ru