Popularność uczenia maszynowego jest obecnie najwyższa w historii.
Mimo to wielu decydentów nie zdaje sobie sprawy z dokładnych wymagań dotyczących projektowania, szkolenia i skutecznego wdrażania algorytmu uczenia maszynowego.
Jako zadania pomocnicze ignoruje się specyfikę gromadzenia danych, konstrukcji zbioru danych i adnotacji.
Sztuczna inteligencja, czyli AI, zastępuje wielu pracowników fizycznych w biznesie, czego byliśmy świadkami w ciągu ostatnich dwóch do trzech lat, dzięki szybkiej wielozadaniowości, integracji danych i umiejętnościom rozwiązywania problemów.
Funkcja sztucznej inteligencji jest płynna, jeśli jest zasilana odpowiednim zestawem danych. Jednak w praktyce praca ze zbiorami danych zajmuje najwięcej czasu i wysiłku ze wszystkich projektów AI, czasami zajmując nawet 70% całkowitego czasu.
Znaczenie zbiorów danych w sztucznej inteligencji
Dane są kluczowym elementem każdego modelu sztucznej inteligencji i zasadniczo jedyną przyczyną obecnego boomu popularności uczenia maszynowego.
Skalowalne algorytmy uczenia maszynowego są teraz wykonalne jako samodzielne rozwiązania, które mogą stanowić wartość dodaną dla firmy, a nie jako produkt uboczny jej podstawowej działalności ze względu na dostępność danych.
Dane zawsze były kamieniem węgielnym Twojej firmy.
In podejmowanie decyzji handlowych, elementy takie jak to, co kupił klient, jak bardzo podobały mu się produkty, a także sezonowość przepływu klientów zawsze miała kluczowe znaczenie.
Ale teraz, gdy opracowano uczenie maszynowe, niezwykle ważne jest gromadzenie tych danych w bazach danych.
Możesz badać trendy i ukryte wzorce oraz dokonuj osądów na podstawie utworzonego zestawu danych, gdy dostępna jest wystarczająca liczba punktów danych.
Co to jest zbiór danych?
Zbiór danych lub zestaw danych to grupa danych dotyczących określonego tematu, tematu lub obszaru.
Zestawy danych można zapisywać w różnych formatach, takich jak CSV, JSON lub SQL, i zawierać różne typy danych, w tym liczby, tekst, obrazy, klipy i dźwięk.
W rezultacie zestaw danych zwykle zawiera uporządkowane dane, które są istotne dla tego samego tematu i są używane do tego celu.
Zbiory danych mogą być wykorzystywane do badań rynku, analiza konkurencji, porównywanie cen, identyfikacja i analiza wzorców oraz trenowanie modeli uczenia maszynowego.
To tylko kilka przypadków, a bazy danych są pomocne w różnych kontekstach.
Najprościej mówiąc;
- Zbiór danych to dowolny nazwany zbiór rekordów.
- Zestawy danych mogą przechowywać informacje do wykorzystania przez oprogramowanie systemowe, takie jak dokumentacja medyczna lub dokumentacja ubezpieczeniowa.
- Informacje wymagane przez programy lub sam system operacyjny, takie jak kod źródłowy, biblioteki makr lub zmienne lub parametry systemowe, są również przechowywane w zestawy danych.
- Zbiory danych mogą być katalogowane, co pozwala na odwoływanie się do nich tylko z nazwy, bez podawania miejsca ich przechowywania.
Jaka jest różnica między „Rekordami” a „Zbiorami danych”?
Rekord to w najprostszym sensie zestaw bajtów zawierających dane. Rekord często zawiera połączone dane, które są traktowane jako jednostka, na przykład jeden wpis w bazie danych lub informacje o personelu jednego pracownika działu.
Pole to wyznaczony obszar rekordu używany dla określonej kategorii danych, takiej jak nazwisko pracownika lub działu.
W zależności od tego, w jaki sposób zamierzamy uzyskać dostęp do danych, rekordy w zbiorze danych można uporządkować na różne sposoby.
Możesz zapewnić format rekordu dla danych każdej osoby w aplikacji, która przetwarza elementy, takie jak na przykład dane personelu.
Typy zbiorów danych
Istnieje wiele kategorii służących do dzielenia zbiorów danych. Oto kilka najważniejszych podtypów zestawów danych.
1. Zgodnie z data rodzaj
- Zbiory danych numerycznych: Analiza ilościowa jest przeprowadzana przy użyciu numerycznych baz danych, które są grupami liczb.
- Zestawy danych tekstowych: Posty, konwersacje tekstowe i dokumenty są zawarte w tekstowych zestawach danych.
- Zbiory danych multimedialnych: Należą do nich pliki muzyczne, wideo i obrazy.
- Zestawy danych szeregów czasowych: Obejmują informacje zebrane w pewnym okresie czasu w celu analizy wzorców i trendów.
- Zbiory danych przestrzennych: Zestawy danych z odniesieniami do lokalizacji, takie jak dane GPS, nazywane są zestawami danych przestrzennych.
2. Zgodnie ze strukturą danych
- Ustrukturyzowane zbiory danych: Zbiory danych zorganizowane w określone struktury w celu uproszczenia dostępu do informacji i ich analizy.
- Nieustrukturyzowany zbiór danych: Brakuje im jasnego formatu. Mogą zawierać różne rodzaje informacji.
- Hybrydowe zestawy danych: Zestawy danych, które są zarówno zorganizowane, jak i nieustrukturyzowane, nazywane są hybrydowymi zestawami danych.
3. W ramach statystyki
- Numeryczny zestaw danych: Zestawy danych, które w całości składają się z liczb całkowitych.
- Dwuwymiarowy zbiór danych: W dwuwymiarowych zestawach danych używane są dwa współczynniki danych.
- Wielowymiarowe zestawy danych: zbiory danych z trzema lub więcej zmiennymi: Są to wielowymiarowe zbiory danych.
- Kategoryczne zestawy danych: Zbiory danych zawierające tylko niewielki zestaw możliwych wartości nazywane są zmiennymi kategorialnymi.
- Zestawy danych do korelacji: Uwzględnij czynniki danych, które są ze sobą powiązane.
4. Uczenie maszynowe
- Zestawy danych szkoleniowych ML: Służy do ulepszania algorytmu.
- Zbiory danych do walidacji: Służy do poprawy dokładności modelu i zmniejszenia nadmiernego dopasowania.
- Zestaw danych do testowania: Służy do sprawdzania poprawności wyników końcowych modelu.
Metody tworzenia zestawu danych
Aby w pełni docenić zalety baz danych, należy najpierw dowiedzieć się, w jaki sposób są one faktycznie tworzone. Istnieją dwie podstawowe metody w następujący sposób:
Pierwszym krokiem jest stworzenie unikalnego procesora danych do zbierania informacji z różnych źródeł. Dzięki zaawansowanej aplikacji ta praca staje się prostsza.
Aby potajemnie wyodrębnić dane z sieci, Bright Narzędzie do zbierania danych w sieci zawiera wbudowane funkcje analizowania i funkcje proxy.
Drugim wyborem, który pozwoli Ci zaoszczędzić czas i wysiłek, jest zakup istniejących już baz danych. I znowu, Brilliant Data zapewnia ogromny wybór zestawów danych do pobrania.
Zalety korzystania ze zbioru danych
Poniżej wymieniono trzy najważniejsze zalety korzystania z baz danych.
1. Udoskonalone podejmowanie decyzji – podejmowanie decyzji
Informacje ze zbiorów danych są wykorzystywane do wspierania strategicznych wyborów. W szczególności zbiory danych umożliwiają ocenę zachowań klientów, wykrywanie trendów rynkowych, wyszukiwanie wzorców i powiązań między informacjami oraz ocenę wyników.
Używając zestawów danych do informowania o swoich wyborach, możesz pomóc swojej firmie zdecydować, gdzie się udać inwestować swoje zasoby, jak tworzyć nowe produkty i ile prosić o nowe usługi.
Konsekwentnie wzrośnie Twoja konkurencyjność i zdolność reagowania na wymagania rynku.
2. Lepsze wrażenia użytkownika
Możesz dowiedzieć się, jak poprawić każdy aspekt obsługi klienta, korzystając z zestawów danych zawierających recenzje użytkowników.
Możesz użyć tych informacji, na przykład, aby dostosować interakcje, udoskonalić projekt produktu, modyfikować lub dodawać nowe funkcje oraz ulepszać podróże użytkowników.
Poprawisz zadowolenie klientów, zapewniając lepszą obsługę
3. Oszczędność czasu i opłacalność
Zestaw danych może pomóc znaleźć sposoby na zaoszczędzenie pieniędzy i wysiłku. Na przykład użycie zestawów danych do wykrywania błędów w procedurze programowania może pomóc w reorganizacji procesów, zmniejszeniu ilości odpadów i zaoszczędzeniu czasu.
Analizowanie zbiorów danych w podobny sposób może pomóc w znalezieniu luk w łańcuchu dostaw, zbędnych procedur i obszary biznesowe które wydają więcej niż powinny.
Zestawy danych Scenariusze przypadków użycia
Przyjrzyjmy się niektórym najpopularniejszym przypadkom użycia zestawów danych.
1. Ceny można porównać
Możesz śledzić wszystkich swoich konkurentów, odkrywać najlepsze oferty, a także śledzić wahania cen za pomocą zestawów danych, które obejmują ceny produktów z różnych witryn eCommerce.
Niestety, dość trudno jest wyodrębnić dane ze stron e-commerce. Na przykład Amazon ma wiele środków zapobiegających skrobaniu, w tym CAPTCHA, i ma witryny o różnych strukturach.
Możesz uzyskać łatwy dostęp do dziesiątek milionów przedmiotów, sprzedawców i recenzji dzięki Bright Datazbiór danych Amazona.
Ponadto inwestorzy, sprzedawcy detaliczni, firmy z całego świata i analitycy mogą skorzystać ze spostrzeżeń, które pomagają zapewnić Bright Dataodpowiedź dla danych eCommerce analiza.
2. Śledzenie mediów społecznościowych
Statystyki mediów społecznościowych zawierają otwarte dane, które zostały pobrane z Facebooka, Twittera, Reddita i innych serwisów społecznościowych.
Te zestawy danych są pomocne w zdobywaniu dodatkowych informacji o rynku docelowym lub badaniu zaangażowania, zachowania i preferencji użytkowników.
Zbiory danych mediów społecznościowych są kluczowe dla śledzenia marek, przeprowadzanie analizy nastrojówi identyfikowanie influencerów do współpracy.
Aby uzyskać bogactwo informacji zebranych z różnych platform mediów społecznościowych, kup Bright Datazbiorów danych mediów społecznościowych.
3. Zatrudnianie personelu
Znalezienie nowych pracowników zajmuje dużo czasu i wysiłku. Znalezienie idealnego kandydata może zająć nawet miesiące. Problem polega na tym, że strony takie jak np LinkedIn nie może pozwolić użytkownikom na łatwe filtrowanie i sprawdzanie ich danych.
Możliwość wykonywania dowolnych analiz na zbiorach danych i posiadanie interesujących danych sprawia, że wszystko staje się prostsze.
Zbiór danych LinkedIn udostępniony przez Bright Data zawiera pełne informacje z wielu publicznie dostępnych profili
Na przykład zbiór danych z wpisami danych CSV będzie miał następujące sekcje:
- Data: Dzień, w którym zebrano informacje.
- Średnia cena w USD: Średni koszt danej pozycji w mieście wyrażony w dolarach amerykańskich.
- Razem sprzedane: Ogólna ilość towarów sprzedanych w jednym miejscu w ciągu jednego dnia.
- Sprzedawane małe przedmioty: Całkowita liczba przedmiotów, które zostały sprzedane w lokalizacji w ciągu jednego dnia jako małe przedmioty.
- Sprzedane duże przedmioty: Łączna liczba dużych przedmiotów sprzedanych w jednym miejscu w ciągu jednego dnia.
- Sprzedawane bardzo duże przedmioty: Liczba bardzo dużych przedmiotów, które zostały sprzedane w społeczności w ciągu jednego dnia.
- Miasto: Lokalizacja gromadzenia danych.
Szybkie linki
- Jak JustControl. Konfiguruje Twój indywidualny przepływ danych
- Najlepsze usługi proxy dla centrów danych
- Ile naruszeń danych
Wniosek: co to jest zbiór danych 2024
W tym artykule zapoznałeś się z koncepcją zestawów danych, przykładowym zestawem danych w formacie CSV oraz różnymi rodzajami zestawów danych. Dogłębnie rozumiesz korzyści, jakie zestawy danych mogą oferować w różnych przypadkach użycia.
Dodatkowo miałeś okazję przyjrzeć się najbardziej typowym sposobom tworzenia zestawu danych.
Obejmują one pozyskiwanie zestawu danych, który jest specjalnie zaprojektowany dla Twoich wymagań lub zbieranie danych z Internetu. Obie te usługi są świadczone przez Bright Data, czołowy dostawca zestawów danych na rynku!
Możesz także przeczytać
