Meilleurs ensembles de données pour les projets d'apprentissage automatique : tout ce que vous devez savoir

introduction

L' apprentissage automatique est l'une des technologies les plus puissantes utilisées aujourd'hui. Il s'agit d'une branche très importante de l'intelligence artificielle utilisée pour rendre les ordinateurs plus intelligents, leur donnant la capacité d'apprendre sans intervention humaine. Cela fait de l'apprentissage automatique un outil essentiel pour le traitement des données. Comme les données sont utilisées littéralement partout, de la prise de décisions commerciales à la conservation des expériences client, l'apprentissage automatique facilite l'identification des modèles cachés dans ces énormes ensembles de données.

Plus important encore, ces ensembles de données sont un moyen d'organiser d'énormes blocs de données brutes. À l'aide de ces ensembles de données, des programmes sont écrits pour créer des applications qui facilitent les opérations commerciales. Dans cet article, nous découvrons les différents ensembles de données pour l'apprentissage automatique .

Mais avant d'entrer dans les détails, comprenons d'abord les bases de l'apprentissage automatique.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est chargé d'alimenter vos plates-formes préférées telles que Netflix, Facebook, Twitter, YouTube, Spotify, Google et Baidu. Même les assistants vocaux tels qu'Alexa et Siri sélectionnent vos chansons préférées pour utiliser l'apprentissage automatique ! Toutes ces plateformes essaient d'utiliser les données qui vous sont associées. Cela inclut vos recherches, vos clics, vos vues, les photos que vous partagez, vos commentaires, vos réactions et vos publications. En savoir plus sur les meilleures applications d'apprentissage automatique.

L'apprentissage automatique utilise ces données pour se faire une idée de vos préférences. Par exemple, Netflix l'utilise pour suggérer une série télévisée que vous aimeriez regarder, en fonction de celles que vous avez regardées. Même des plates-formes telles qu'Amazon utilisent l'apprentissage automatique pour suggérer vos produits, en fonction de votre historique d'achat précédent.

Le segment le plus important du marché de l'apprentissage automatique est l'apprentissage en profondeur qui pourrait atteindre jusqu'à 1 milliard d'ici 2025.

Cela vous semble intéressant ? Entrons dans les détails techniques du sujet.

Catégories d'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est divisé en trois grandes catégories : l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement .

Enseignement supervisé

Dans ce processus, l'ordinateur apprendra à partir d'un ensemble de données appelé données d'entraînement . Il prendra des décisions et prédira les résultats futurs en fonction de cela. Vous en apprendrez plus sur les ensembles de données de formation pour l'apprentissage automatique plus tard. Ici, le système est alimenté par des paires d'entrée-sortie et, tout en travaillant avec ces paires, il apprend comment elles sont mappées ensemble. C'est comme avoir une série de questions auxquelles sont associées les bonnes réponses.

Lorsque le système ou l'algorithme apprend la relation entre les paires entrée-sortie, il peut prédire la sortie lorsqu'une nouvelle entrée lui est fournie. En savoir plus sur les types d'apprentissage supervisé.

Apprentissage non supervisé

Ici, l'ordinateur examine les ensembles de données pour identifier les modèles cachés sans aucune assistance. Il travaille sur des tâches compliquées et découvre les résultats par lui-même. En savoir plus sur l'apprentissage non supervisé.

Apprentissage par renforcement

Ce processus d'apprentissage automatique utilise une méthode d'essai et d'erreur pour déterminer la solution à un problème. Ainsi, la sortie du programme dépendra de l'entrée actuelle qui lui est fournie.

Maintenant que vous avez une compréhension de base de l'apprentissage automatique, passons aux ensembles de données.

Que sont les ensembles de données pour l'apprentissage automatique ?

Un ensemble de données, comme son nom l'indique, est une collection de données . Il peut s'agir des données d'une seule base de données, où une variable est utilisée pour représenter les colonnes. Les lignes de ce tableau peuvent être représentées par un membre de cet ensemble de données particulier.

La préparation des ensembles de données pour l'apprentissage automatique est importante. En effet, les algorithmes ne peuvent pas fonctionner correctement sur des données brutes ou non structurées. Un ensemble de données approprié est nécessaire pour résoudre les problèmes et arriver à des décisions. Par exemple, une application météorologique peut ne pas disposer du jeu de données approprié contenant les données climatiques des derniers jours ou semaines. Ainsi, il ne sera pas en mesure de fournir des prévisions météorologiques précises pour la semaine à venir.

Ainsi, sans ensembles de données appropriés pour l'apprentissage automatique , le projet d'apprentissage automatique ne réussira pas, même avec des data scientists formés.

Les ensembles de données pour l'apprentissage automatique sont utilisés pour créer des modèles d'apprentissage automatique . Ces modèles représentent un problème du monde réel à l'aide d'une expression mathématique. Pour générer un tel modèle, il faut lui fournir un jeu de données pour apprendre et travailler.

Les types d'ensembles de données utilisés dans l'apprentissage automatique sont les suivants :

1. Ensemble de données d'entraînement

C'est peut-être le plus important parmi les ensembles de données pour l'apprentissage automatique. Il est transmis à un algorithme d'apprentissage automatique pour créer un modèle. L'algorithme recherche des modèles de données pour identifier les variables d'entrée. Cela l'aidera à atteindre son objectif ultime ou le résultat souhaité. La sortie de cet ensemble de données est un modèle d'apprentissage automatique que vous pouvez utiliser pour prédire les résultats.

Environ 60% de l'ensemble de données est repris par un ensemble de données d'apprentissage.

2. Ensemble de données de validation

Un ensemble de données de validation est utilisé à l'étape de validation, lors de la création d'un projet d'apprentissage automatique. Cette étape vient juste après l'entraînement. Cet ensemble de données est important pour évaluer le modèle d'apprentissage automatique. Les ingénieurs en apprentissage automatique utilisent cet ensemble pour peaufiner et ajuster les hyperparamètres du modèle. Ces hyperparamètres sont des paramètres dont les valeurs sont définies avant que le programme ne commence à apprendre.

Leurs valeurs ne peuvent pas être estimées à partir des données. Par exemple, les hyperparamètres peuvent inclure la profondeur d'un arbre ou un certain nombre de couches non détectées dans un réseau neuronal.

Selon les célèbres écrivains Max Kuhn et Kjell Johnson , « un modèle de données doit être évalué à l'aide d'échantillons qui n'ont pas été utilisés pour le créer ou l'ajuster. Cela vous donne un résultat impartial de l'efficacité du modèle. Lorsque vous travaillez avec une énorme quantité de données, il est préférable de réserver quelques échantillons de données pour évaluation. L'ensemble de formation est l'échantillon utilisé pour construire le modèle, tandis que les échantillons de validation et de test sont utilisés pour analyser ses performances.

3. Ensemble de données de test

Les ensembles de données de test pour l'apprentissage automatique sont utilisés pour comprendre comment le modèle d'apprentissage automatique fonctionnera à l'avenir. À l'aide de cet ensemble de données, vous pourrez comprendre la précision de votre modèle de données. En termes simples, cet ensemble de données vous indiquera combien votre modèle de données a appris de l'ensemble de formation.

Ces ensembles occupent 20 % des données. L'ensemble contiendra des variables d'entrée ainsi que des sorties vérifiées. Cependant, dans les projets d'apprentissage automatique , nous n'utilisons généralement pas d'ensemble de données d'apprentissage lors de la phase de test. En effet, l'algorithme sera conscient de la sortie attendue, comme il l'a appris précédemment à partir de cet ensemble de données.

Après la phase de test, le modèle de données n'est généralement plus ajusté. En effet, un ajustement supplémentaire peut entraîner un surajustement . Le surajustement se produit lorsqu'un modèle de données est formé avec trop de données. Dans ce cas, le modèle commence à apprendre à partir des entrées de données inexactes dans l'ensemble de données donné. Par conséquent, il ne fonctionne pas correctement sur les nouveaux ensembles de données. C'est comme essayer de rentrer dans un jean surdimensionné alors que vous n'y arrivez pas !

Mais pour que le modèle d'apprentissage automatique fonctionne correctement, vous devez lui fournir un bon ensemble de données. Sans ensembles de données pour l'apprentissage automatique , l'algorithme ne pourra pas apprendre et résoudre les problèmes. Par exemple, lorsque vous n'avez pas les bons livres et ressources, vous ne pouvez pas réussir le test que vous souhaitez.

Préparer des ensembles de données pour l'apprentissage automatique

Découvrons les étapes nécessaires pour créer des ensembles de données pour l'apprentissage automatique .

Collecte de données

La première étape consiste à collecter toutes les données pertinentes dont vous pourriez avoir besoin pour votre modèle d'apprentissage automatique. La quantité de données dépendra de la complexité du projet d'apprentissage automatique . Un projet simple nécessitera moins de données qu'un projet compliqué. Vous devez donc déterminer tout ce dont vous avez réellement besoin pour résoudre le problème en question.

Les données peuvent être collectées facilement en répondant aux questions suivantes :

• De quel type de données disposez-vous pour le projet ?
• De quelles données n'est pas disponible dont vous avez besoin pour le projet ? – Cela peut inclure certaines bases de données ou données stockées dans des systèmes cloud. Vous devrez peut-être dériver ces données.
• Quelles données pouvez-vous supprimer des données existantes ? Cela signifie effacer les données indésirables qui ne sont pas pertinentes pour votre projet.

Lorsque vous avez les réponses à toutes ces questions, vous pouvez commencer à collecter des données à partir de diverses sources. Il peut s'agir de fichiers texte, de fichiers .csv, de structures de données imbriquées dans des fichiers JSON et XML et de référentiels de données.

Vous pouvez maintenant passer à l'étape suivante de la création d'ensembles de données pour l'apprentissage automatique .

Prétraitement des données

Maintenant que vous disposez de toutes les données dont vous avez besoin, vous devez les traiter correctement pour votre modèle. La méthode de prétraitement convertit les ensembles de données brutes en ensembles significatifs utilisables. Le processus comprend les trois étapes ci-dessous :

Mise en page

Les données brutes que vous avez collectées ne sont souvent pas dans un format adapté à votre modèle d'apprentissage automatique. Il peut s'agir d'un fichier JSON ou d'une base de données relationnelle. Vous devez convertir ces données dans un fichier texte ou un fichier .csv selon votre convenance.

Nettoyage

C'est le processus par lequel vous corrigez et supprimez les données manquantes et indésirables de votre ensemble de données. Ces instances de données peuvent ne pas aider à résoudre le problème. De plus, il peut y avoir des informations sensibles dans certains des attributs que vous devrez peut-être masquer ou supprimer complètement. Cela rend vos ensembles de données pour l'apprentissage automatique plus significatifs.

Échantillonnage

Vous avez peut-être collecté beaucoup plus de données que ce dont vous avez réellement besoin pour le projet. Les grands ensembles de données consomment beaucoup d'espace mémoire. Ils entraînent également des durées d'exécution plus longues et beaucoup plus de calculs lorsqu'ils sont alimentés par un algorithme d'apprentissage automatique. Pour éviter ces problèmes, vous devez créer des échantillons plus petits des données sélectionnées que votre modèle peut utiliser facilement. Ce processus s'appelle l'échantillonnage .

Ingénierie des fonctionnalités

Ici, l'ensemble de données est analysé pour déterminer les meilleures caractéristiques et modèles qui aideront à résoudre le problème et à faire des prédictions. Ainsi, dans ce processus, certaines des données peuvent être supprimées d'un grand ensemble de données. L'accent est mis sur les caractéristiques les plus importantes qui conviennent au modèle.

Les données peuvent être décomposées en petites parties pour identifier les caractéristiques cruciales. Par exemple, les données de ventes d'une année particulière peuvent être décomposées en mois et jours de la semaine. De cette façon, l'analyse de la performance des ventes est plus facile et plus rapide. Cela aide également l'algorithme d'apprentissage automatique à calculer plus rapidement.

Fractionner les données

Maintenant, les données doivent être divisées en trois ensembles : formation, test et validation. Vous devez le diviser en 70 %, 20 % et 10 % respectivement pour les ensembles. Pour un test correct, assurez-vous de sélectionner uniquement des sous-ensembles de données qui ne se chevauchent pas. Fractionner correctement les ensembles de données pour permettre au modèle d'apprentissage automatique d'atteindre plus rapidement la sortie souhaitée. Vous pouvez affiner le modèle de données ultérieurement.

Eh bien, vous avez maintenant appris à organiser un ensemble de données pour un algorithme d'apprentissage automatique. Mais que se passe-t-il si vous avez un projet à venir et que vous n'avez pas le temps de créer votre propre ensemble de données ? Grâce à Internet, de nombreux ensembles de données prêts à l'emploi sont à votre disposition.

Ensembles de données d'apprentissage automatique en ligne

Voici les ensembles de données les plus utiles pour le machine learning sur le Web :

• L'ensemble de données sur le logement de Boston

Un choix populaire parmi les ensembles de données pour l'apprentissage automatique . Il est utilisé pour la reconnaissance de formes. Il se compose d'informations sur les différentes maisons de Boston, y compris des données telles que le nombre de chambres, le taux d'imposition et le taux de criminalité dans la région. Composé de 506 lignes et de 14 variables dans les colonnes de données, l'ensemble de données est bon pour prédire les prix des logements.

• Ensemble de données Parkinson

Cet ensemble de données se compose de 195 dossiers de patients, ainsi que de 23 attributs différents qui ont des mesures biomédicales. Vous pouvez utiliser l'ensemble de données pour séparer les patients en bonne santé de ceux atteints de la maladie de Parkinson.

• IMDB

Un ensemble de données composé de 25 000 critiques de films. Ceci est utilisé pour la classification des sentiments binaires.

• MIMIC-III

Il s'agit d'un ensemble de données librement disponible qui a été créé par le MIT Lab for Computational Physiology. Il se compose de données de santé d'environ 40 000 patients en soins intensifs. Des informations telles que les médicaments, les tests de laboratoire, les signes vitaux et les données démographiques sont incluses ici.

• Berkeley DeepDrive BDD100k

Le Berkeley DeepDrive BDD100k est actuellement le plus grand ensemble de données utilisé pour développer des programmes d'apprentissage automatique pour les voitures autonomes. Il contient plus de 100 000 vidéos de conduite à différents moments de la journée dans différentes conditions climatiques. Les données sont basées sur les villes de New York et de San Francisco.

• Ensemble de données Uber Pickups

Cet ensemble de données contient des informations sur les retraits des clients Uber d'avril à septembre 2014 à New York. Il existe environ 4,5 millions de données client de ce type et 14 millions de plus de janvier à juin 2015. Vous pouvez effectuer une analyse des données à l'aide de cet ensemble de données pour recueillir plus d'informations sur les clients. Cela peut aider les entreprises à améliorer considérablement leur activité.

• Ensemble de données sur les clients du centre commercial

Celui-ci contient des informations sur les personnes visitant les centres commerciaux. L'ensemble de données contient des détails tels que le sexe, l'âge, l'ID client, le score de dépenses et bien plus encore. Cela peut être très utile dans le marketing ciblé. Sur la base de données telles que l'âge et le score de dépenses, les entreprises peuvent segmenter les clients en groupes. Ils peuvent créer des expériences client uniques pour ces groupes.

Conclusion

Tout comme les mots et les phrases appropriés font qu'un poème reste longtemps avec vous, le bon ensemble de données est nécessaire pour un projet réussi. C'est pourquoi bon nombre des meilleures entreprises recrutent des ingénieurs de données pour créer le meilleur ensemble de données pour un système d'apprentissage automatique particulier. Prenez donc votre temps pour préparer vos ensembles de données pour l'apprentissage automatique .

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