Сбор датасетов для машинного обучения: практическое руководство

Введение

Наша цель — систематизировать практические знания и методологию создания качественных данных для исследовательских и прикладных задач, углубиться в самый важный этап в разработке – формирование качественного датасета.

Ранее мы рассматривали как создатьнейросеть за 1 час, однако эффективность любой, даже самой совершенной модели, напрямую зависит от качества данных, на которых обучалась нейросеть. Эта статья - дополнение к предыдущему материалу.

В современной парадигме развития искусственного интеллекта, качество и репрезентативность данных зачастую играют более значимую роль, чем выбор конкретного алгоритма машинного обучения. Датасет представляет собой структурированную коллекцию данных, используемую для обучения, валидации (подтверждения) и тестирования моделей.

От его корректности и полноты напрямую зависят производительность, надежность и точность итоговой модели. Несмотря на обилие публично доступных датасетов, многие задачи требуют создания своего набора данных. В связи с этим, процесс сбора датасета является критически важным и сложным этапом в конвейере машинного обучения.

Классификация датасетов

Перед началом сбора данных необходимо определить тип требуемого датасета, что диктуется конкретной задачей. Классификация может быть проведена по нескольким основаниям.

По типу решаемой задачи:

1.        Датасеты для обучения с учителем (Supervised Learning).

Содержат пары «объект–целевая переменная» (признаки–метка). Подразделяются на:

• Классификация: метки являются категориальными (дискретными). Например, изображения кошек и собак с соответствующими метками «cat» и «dog».
• Регрессия: метки являются непрерывными числовыми значениями. Например, данные о характеристиках домов (площадь, количество комнат) и их стоимость.

2.       Датасеты для обучения без учителя (Unsupervised Learning).

Содержат только объекты (признаки) без меток. Используются для задач кластеризации, снижения размерности и поиска аномалий. Например, транзакции кредитных карт для обнаружения подозрительной активности.

3.       Датасеты для обучения с подкреплением (Reinforcement Learning).

Состоят из данных о взаимодействии агента со средой: состояния (states), действия (actions) и вознаграждения (rewards).

4.       Датасеты для задач компьютерного зрения (Computer Vision).

Включают изображения или видео. Могут быть размечены для детекции объектов (bound–––ing boxes), семантической сегментации (пиксельные маски), классификации и т.д.

5.       Датасеты для обработки естественного языка (Natural Language Processing).

Содержат текстовые данные: корпуса текстов, размеченные для классификации тональности, распознавания именованных сущностей (NER), машинного перевода.

По доступности и структуре:

1.        Публичные.

Находятсявоткрытомдоступе (Kaggle, UCI Machine Learning Repository, Google Dataset Search). Преимущество — скорость получения, недостаток — возможная недостаточная релевантность конкретной задаче.

2.       Приватные.

Создаются и принадлежат конкретной организации. Требуют значительных ресурсов для сбора, но максимально соответствуют бизнес-требованиям.

3.       Синтетические.

Генерируются искусственно с помощью алгоритмов (например, Generative Adversarial Networks — GANs) или симуляций. Используются при недостатке реальных данных или для моделирования редких событий.

4.       Структурированные.

Данные организованы в табличном формате (CSV, Excel, SQL-таблицы).

5.       Неструктурированные.

Данные не имеют предопределенной модели (изображения, аудио, текст).

Практическое руководство по сбору датасета

Процесс формирования датасета включает несколько обязательных этапов.

Этап 1: Планирование и определение требований

На данном этапе необходимо сформулировать задачу.

1. Постановка цели: какую проблему должна решить модель?

2. Определение признаков: какие данные необходимы для прогнозирования?

3. Выбор формата и объема: определение структуры данных (таблица, JSON) и необходимого количества примеров. Объем зависит от сложности модели: для простых задач может хватить тысяч примеров, для глубокого обучения понадобятся миллионы.

Этап 2: Сбор данных

Существует несколько основных методов сбора:

• Использование открытых источников: поиск и загрузка публичных датасетов.
• Веб-скрейпинг: автоматизированный сбор данных с веб-сайтов с помощью инструментов (Beautiful Soup, Scrapy). Важно соблюдать правовые и этические нормы, а также правила использования сайта (robots.txt).
• Работа с API: многие сервисы (социальные сети, погодные порталы) предоставляют API для легального и структурированного доступа к данным.
• Ручной сбор: привлечение сторонней помощи для создания или разметки данных.

Этап 3: Очистка и предобработка данных

Собранные «сырые» данные почти всегда содержат шумы и несоответствия. Чтобы их устранить, необходимо:

1. Обработать пропущенные значения: удаление строк/столбцов, импутация (замена средним, медианным значением или с помощью прогнозирующих моделей).

2. Обработать выбросы: выявление и анализ аномальных значений (удаление, преобразование или изоляция).

3. Удаление дубликатов: удаление повторяющихся записей.

4. Привести все к единому формату: стандартизация дат, единиц измерения, текстовых данных (приведение к нижнему регистру).

Этап 4: Разметка данных

Критически важный этап для обучения с учителем. Точность разметки напрямую влияет на качество модели.

Методы:

• Ручная разметка: высокая точность, но требует много времени.
• Полуавтоматическая разметка: использование моделей для предварительной разметки с последующей верификацией человеком.
• Активное обучение: модель сама выбирает наиболее информативные для разметки примеры, оптимизируя трудозатраты.
• Инструменты: существует специальное ПО для разметки: LabelImg (для изображений), Prodigy (для текста и изображений), VGG Image Annotator (VIA).

Этап 5: Инженерия признаков

Преобразование исходных признаков в формат, более эффективный для работы алгоритмов машинного обучения.

• Кодирование категориальных переменных: One-Hot Encoding, Label Encoding.
• Масштабирование и нормализация: приведение числовых признаков к единому диапазону.
• Создание новых признаков: генерация производных признаков из существующих (например, из даты извлечь день недели).

Этап 6: Валидация и документирование.

1. Разделение на выборки: датасет необходимо разделить на три независимые части:

• Обучающая выборка: для обучения модели.
• Валидационная выборка: для подбора гиперпараметров и промежуточной оценки.
• Тестовая выборка: для финальной, объективной оценки качества модели. Должна использоваться только один раз.

2. Стратификация: при разделении важно сохранить распределение целевых переменных в каждой выборке, особенно при дисбалансе классов.

3. Документирование: создание файла README, методологию сбора и разметки, известные смещения лицензию и контактную информацию.

Заключение

Сбор датасета — это не техническая рутина, а фундаментальная исследовательская деятельность, требующая глубокого понимания предметной области и методологии работы с данными. Качественный датасет - не просто набор файлов, а тщательно спроектированный и документированный артефакт, от которого зависит успех всего проекта в области машинного обучения.

Представленное в статье руководство предлагает системный подход к формированию датасетов, позволяющий минимизировать риски, связанные с низким качеством данных, и заложить основу для создания robust и эффективных моделей искусственного интеллекта.

Дальнейшее развитие данной темы видится в разработке стандартизированных протоколов для аудита датасетов на предмет этических и социальных последствий их использования. Если же вы хотите научиться создавать нейросети на Python, приходите на наши занятия.

Автор статьи: Константин Масальцев, ученик «САИКТ» на курсе «Проектная деятельность»

Это интересно!

ТОП-5 нейросетей для создания изображений в 2025 году

ТОП-10 причин, почему нейросети нужно было осваивать ещё вчера

ТОП-5 лучших нейросетей для генерации текста

Как создать нейросеть за 1 час?