Некоторые методы сбора и подготовки датасетов:

Методы сбора данных:

• Внешние данные. 1 Это сведения, полученные из публичных источников. 1 Например, открытые базы данных, отчёты государственных учреждений, исследования аналитических центров, информация из социальных сетей и других онлайн-ресурсов. 1
• Внутренние данные. 1 Это информация, которая собирается компанией или организацией в процессе её деятельности, например, логи системы или метрики пользовательского поведения. 1
• Сбор реальных данных. 1 Информация собирается самостоятельно и напрямую из окружающей среды с использованием сенсоров, камер, микрофонов или других записывающих устройств. 1
• Краудсорсинг. 1 Метод сбора данных с привлечением большого числа участников через онлайн-платформы. 1 Позволяет быстро и относительно недорого получать большие объёмы информации с широким разнообразием примеров. 1
• Генерация синтетических данных. 1 Это искусственно созданные данные, которые генерируются с использованием алгоритмов и моделей. 1 Часто применяются как вспомогательный инструмент для расширения существующего набора данных. 1
• Услуги по сбору и продаже данных. 1 Если самостоятельный сбор невозможен, можно воспользоваться услугами сторонних организаций, которые предлагают услуги по продаже готовых датасетов или их подготовке под конкретные нужды проекта. 1

Методы подготовки датасетов:

• Очистка данных. 3 Исправление данных: удаление нерелевантных, ошибочных и дублирующихся данных. 3
• Форматирование. 3 Приведение записей в датасете в стандартизированный вид. 3
• Обогащение. 3 Добавление данных, если чего-то не хватает. 3 Можно добавить новую информацию или нужные разделы в старой. 3
• Разделение по выборкам. 3 Иногда один и тот же датасет используется для обучения ML-модели и её тестирования. 3 Например, 80% датасета уходят на обучение программы, а остальные 20% — для тестирования, насколько хорошо она работает. 3