De populariteit van machine learning is momenteel ongekend hoog.
Desondanks zijn veel besluitvormers zich niet bewust van de precieze vereisten voor het ontwerpen, trainen en effectief inzetten van een algoritme voor machine learning.
Als hulptaken worden de details van gegevensverzameling, gegevenssetconstructie en annotatie genegeerd.
Kunstmatige intelligentie, of AI, vervangt veel handarbeiders in het bedrijf, zoals we de afgelopen twee tot drie jaar hebben gezien, dankzij de snelle multitasking, gegevensintegratie en probleemoplossende vaardigheden.
De functie van AI is soepel als het wordt gevoed met de juiste dataset. In de praktijk kost het werken met datasets echter de meeste tijd en moeite van elk AI-project, soms wel 70% van de totale tijd.
Belang van datasets in AI
Gegevens zijn een cruciaal onderdeel van elk AI-model en in wezen de enige oorzaak van de huidige enorme populariteit van machine learning.
Schaalbare ML-algoritmen zijn nu haalbaar als zelfstandige oplossingen die waarde kunnen toevoegen aan een bedrijf in plaats van een bijproduct te zijn van de kernactiviteiten vanwege de beschikbaarheid van gegevens.
Data is altijd de hoeksteen van uw bedrijf geweest.
In commerciële besluitvorming, elementen zoals wat de klant heeft gekocht, hoe geliefd de producten waren en de seizoensgebondenheid van de klantenstroom is altijd cruciaal geweest.
Maar nu machine learning is ontwikkeld, is het van cruciaal belang om deze gegevens in databases te verzamelen.
Je kunt trends onderzoeken en verborgen patronen en maak beoordelingen op basis van de dataset die u hebt geproduceerd wanneer er voldoende datapunten beschikbaar zijn.
Wat is een dataset?
Een dataset, of dataset, is een groep gegevens die betrekking hebben op een bepaald onderwerp, thema of gebied.
Gegevenssets kunnen in verschillende indelingen worden opgeslagen, zoals CSV, JSON of SQL, en bevatten verschillende soorten gegevens, waaronder getallen, tekst, afbeeldingen, clips en audio.
Hierdoor bevat een dataset meestal geordende data die relevant zijn voor hetzelfde onderwerp en voor dat doel worden gebruikt.
Datasets kunnen worden gebruikt voor marktonderzoek, concurrentie analyse, prijsvergelijking, patroonidentificatie en -analyse, en training van machine learning-modellen.
Dit zijn slechts enkele gevallen en databases zijn nuttig in verschillende contexten.
In de eenvoudigste woorden;
- Een dataset is elke benoemde verzameling records.
- Datasets kunnen informatie opslaan voor gebruik door systeemsoftware, zoals medische dossiers of verzekeringsdossiers.
- De informatie die nodig is voor programma's of het besturingssysteem zelf, zoals broncode, macrobibliotheken of systeemvariabelen of parameters, wordt ook opgeslagen in gegevenssets.
- Datasets kunnen worden gecatalogiseerd, waardoor er alleen op naam naar kan worden verwezen zonder de locatie van hun opslag te vermelden.
Wat is het verschil tussen "Records" & "Datasets"?
Een record is, in de eenvoudigste zin, een set gegevensbevattende bytes. Een record verzamelt vaak gekoppelde gegevens die als een eenheid worden behandeld, zoals één item in een database of personeelsinformatie van één medewerker van een afdeling.
Een veld is een aangewezen gebied van een record dat wordt gebruikt voor een bepaalde categorie gegevens, zoals de naam van een medewerker of afdeling.
Afhankelijk van hoe we toegang willen krijgen tot de gegevens, kunnen de records in een dataset op verschillende manieren worden gerangschikt.
U kunt een recordformaat voor de gegevens van elke persoon bieden in een applicatiesoftware die bijvoorbeeld personeelsgegevens verwerkt.
Soorten datasets
Er zijn talloze categorieën voor het opdelen van datasets. Hier zijn enkele van de belangrijkste dataset-subtypen.
1. Volgens de data type dan:
- Numerieke datasets: Kwantitatieve analyse wordt uitgevoerd met behulp van numerieke databases, dit zijn groepen getallen.
- Tekst gegevenssets: Berichten, tekstgesprekken en documenten zijn allemaal opgenomen in tekstdatasets.
- Multimediale datasets: Deze omvatten muziek-, video- en afbeeldingsbestanden.
- Tijdreeksgegevenssets: Omvat informatie die gedurende een bepaalde periode is verzameld voor patroon- en trendanalyse.
- Ruimtelijke datasets: Datasets met locatiereferenties, zoals GPS-gegevens, worden ruimtelijke datasets genoemd.
2. Volgens de gegevensstructuur
- Gestructureerde datasets: Datasets die zijn georganiseerd in specifieke structuren om dingen te vereenvoudigen om toegang te krijgen tot de informatie en deze te analyseren.
- Ongestructureerde dataset: Ze missen een duidelijk formaat. Ze kunnen verschillende soorten informatie bevatten.
- Hybride datasets: Datasets die zowel georganiseerd als ongestructureerd zijn, worden hybride datasets genoemd.
3. Binnen Statistieken
- Numerieke gegevensset: Datasets die volledig zijn samengesteld uit gehele getallen.
- Bivariate gegevensset: In bivariate datasets worden twee gegevensfactoren gebruikt.
- Multivariate datasets: datasets met drie of meer variabelen: Dit zijn multivariate datasets.
- Categorische datasets: Datasets met slechts een klein aantal mogelijke waarden worden categorische variabelen genoemd.
- Datasets voor correlatie: Voeg gegevensfactoren toe die aan elkaar gerelateerd zijn.
4. Machinaal leren
- ML-trainingsdatasets: Gebruikt om het algoritme te verbeteren.
- Validatie datasets: Wordt gebruikt om de modelnauwkeurigheid te verbeteren en overfitting te verminderen.
- Gegevensset voor testen: Wordt gebruikt om de nauwkeurigheid van de einduitvoer van het model te valideren.
Methoden voor het maken van een dataset
Om de voordelen van databases volledig te waarderen, moet u eerst weten hoe ze daadwerkelijk worden gemaakt. Er zijn twee fundamentele methoden als volgt:
De eerste stap is het creëren van een unieke gegevensverwerker om informatie uit verschillende bronnen te verzamelen. Met een geavanceerde toepassing wordt deze taak eenvoudiger.
Om in het geheim gegevens van internet te halen, Bright De webscraping-tool van Data bevat ingebouwde parseerfuncties en proxyfuncties.
De tweede keuze, die u tijd en moeite bespaart, is het kopen van eerder bestaande databases. En nogmaals, Brilliant Data biedt een enorme selectie aan downloadbare datasets.
Voordelen van het gebruik van een dataset
De drie belangrijkste voordelen van het gebruik van databases staan hieronder vermeld.
1. Verbeterde besluitvorming - besluitvorming
De informatie van datasets wordt gebruikt om strategische keuzes te ondersteunen. Met datasets kunt u met name klantgedrag evalueren, markttrends ontdekken, zoeken naar patronen en verbanden tussen de informatie en de resultaten beoordelen.
Door datasets te gebruiken om uw keuzes te onderbouwen, kunt u uw bedrijf helpen beslissen waarheen zijn middelen investeren, hoe u nieuwe producten kunt maken en hoeveel u kunt vragen voor nieuwe services.
Uw competitieve karakter en vermogen om te reageren op de eisen van de markt zullen daardoor toenemen.
2. Een verbeterde gebruikerservaring
U kunt leren hoe u elk aspect van de klantervaring kunt verbeteren door datasets te gebruiken die gebruikersrecensies bevatten.
U kunt deze informatie bijvoorbeeld gebruiken om interacties aan te passen, productontwerp verbeteren, wijzig of voeg nieuwe functies toe en verbeter de gebruikerservaringen.
Je verbetert de klanttevredenheid door een betere gebruikerservaring te bieden
3. Tijdbesparend en kostenbesparend
Een dataset kan u helpen manieren te vinden om geld en moeite te besparen. Als u bijvoorbeeld datasets gebruikt om fouten in de ontwikkelingsprocedure op te sporen, kunt u uw processen reorganiseren, afval verminderen en tijd besparen.
Door datasets op een vergelijkbare manier te analyseren, kunt u hiaten in de toeleveringsketen, onnodige procedures en zakelijke ruimtes die meer uitgeven dan zou moeten.
Datasets gebruiken casusscenario's
Laten we eens kijken naar enkele van de meest populaire use-cases voor datasets.
1. Prijzen kunnen worden vergeleken
U kunt al uw concurrenten volgen, de beste deals ontdekken en ook prijsschommelingen volgen met behulp van datasets met productprijzen van verschillende eCommerce-websites.
Helaas is het vrij moeilijk om gegevens van eCommerce-websites te extraheren. Amazon heeft bijvoorbeeld veel anti-scraping-maatregelen getroffen, waaronder CAPTCHA's, en heeft sites met verschillende structuren.
U kunt eenvoudig toegang krijgen tot tientallen miljoenen items, verkopers en recensies met Bright Data's Amazon-dataset.
Bovendien kunnen investeerders, detailhandelaren, wereldwijde bedrijven en analisten profiteren van de inzichten die worden geboden door Bright Data's antwoord voor gegevens E-commerce analyse.
2. Bijhouden van sociale media
Statistieken van sociale media bevatten open gegevens die afkomstig zijn van Facebook, Twitter, Reddit en andere sociale mediasites.
Deze datasets zijn nuttig om meer te weten te komen over een doelmarkt of om gebruikersbetrokkenheid, gedrag en voorkeuren te onderzoeken.
Datasets van sociale media zijn cruciaal voor het volgen van merken, sentimentanalyse uitvoerenen het identificeren van influencers om mee samen te werken.
Koop om een schat aan informatie te verkrijgen die is verzameld van verschillende sociale mediaplatforms Bright Data's sociale media datasets.
3. Personeel aannemen
Het kost veel tijd en moeite om nieuw personeel te vinden. Het kan zelfs maanden duren om de ideale kandidaat te vinden. Het probleem is dat websites zoals LinkedIn kan gebruikers niet gemakkelijk hun gegevens laten filteren en onderzoeken.
De mogelijkheid om elke gewenste analyse op datasets uit te voeren en interessante data te hebben, maakt alles eenvoudiger.
Een LinkedIn dataset beschikbaar gesteld door Bright Data bevat volledige informatie van talrijke openbaar toegankelijke profielen
Ter illustratie: een dataset met CSV-gegevensinvoer heeft de volgende secties:
- Datum: De dag waarop de informatie werd verzameld.
- De gemiddelde prijs in USD: De gemiddelde kosten van een bepaald item in een stad, uitgedrukt in Amerikaanse dollars.
- Totaal loon: De totale hoeveelheid goederen die op één dag op een plaats is verkocht.
- Kleine artikelen verkocht: Het totale aantal artikelen dat op één dag op een locatie is verkocht als kleine artikelen.
- Grote items verkocht: Het totale aantal grote artikelen dat op één dag op een plaats is verkocht.
- Extra grote items verkocht: Het aantal extra grote items dat op één dag in een community is verkocht.
- Stad: De locatie van de gegevensverzameling.
Snelle koppelingen
- Hoe JustControl. Stelt uw individuele gegevensstroom in
- Beste datacenterproxyservices
- Hoeveel datalekken
Conclusie: Wat is een Dataset 2024
U zag het concept van datasets, een voorbeeld van een CSV-dataset en de verschillende soorten datasets in dit artikel. Je hebt een grondig inzicht gekregen in de voordelen die datasets kunnen bieden in verschillende use-cases.
Bovendien kreeg je de kans om de meest typische manieren te bekijken om een dataset te maken.
Deze omvatten het verkrijgen van een dataset die specifiek is ontworpen voor uw vereisten of het verzamelen van gegevens van internet. Beide diensten worden geleverd door Bright Data, dé marktplaatsleverancier van datasets!
Je mag ook lezen
