Trong thế giới của machine learning, dữ liệu không chỉ là nguồn lực mà còn là nền tảng quan trọng nhất định hình và hỗ trợ quá trình học của mô hình. Không quá khi nói rằng, chất lượng và tính đa dạng của dữ liệu trực tiếp ảnh hưởng đến hiệu suất và khả năng ứng dụng của bất kỳ mô hình học máy nào. Điều này làm cho việc lựa chọn và sử dụng bộ dữ liệu phù hợp trở thành một trong những quyết định quan trọng nhất trong quá trình phát triển mô hình.
Các bộ dữ liệu trong machine learning rất đa dạng và được phân loại theo nhiều cách, dựa trên loại vấn đề mà chúng hỗ trợ giải quyết: từ phân loại và hồi quy cho đến phân cụm và nhận dạng mẫu. Chúng cũng được phân loại theo dạng dữ liệu, như dữ liệu số, dữ liệu văn bản (NLP), dữ liệu hình ảnh và dữ liệu thời gian. Mỗi loại bộ dữ liệu này có những đặc điểm và thách thức riêng, đòi hỏi các phương pháp tiếp cận và kỹ thuật xử lý dữ liệu khác nhau để tối ưu hóa hiệu suất mô hình.
Ví dụ, bộ dữ liệu Iris, với các đặc điểm đơn giản và rõ ràng của các loài hoa Iris, thường được sử dụng cho các bài toán phân loại cơ bản. Trong khi đó, MNIST, bộ dữ liệu chữ số viết tay, là cơ sở thử nghiệm cho các mô hình nhận dạng hình ảnh. Và với các ứng dụng NLP, dữ liệu như bộ dữ liệu tin tức 20 Newsgroups hay IMDb Movie Review Dataset cung cấp cơ hội để phân tích cảm xúc và phân loại văn bản.
Mỗi loại bộ dữ liệu đều mở ra cơ hội để khám phá và giải quyết các vấn đề cụ thể, từ dự đoán giá nhà trong bộ dữ liệu Boston Housing cho đến phân loại loài hoa trong bộ dữ liệu Iris, hoặc nhận dạng vật thể trong bộ dữ liệu COCO. Sự lựa chọn bộ dữ liệu phù hợp không chỉ giúp mô hình đạt được kết quả tốt nhất mà còn mở ra hướng nghiên cứu và ứng dụng mới trong tương lai.
Iris Flower Dataset
Bộ dữ liệu Hoa Iris là một trong những bộ dữ liệu cổ điển và được sử dụng rộng rãi nhất trong lĩnh vực machine learning và thống kê. Được giới thiệu bởi Ronald Fisher vào năm 1936, bộ dữ liệu này chứa 150 mẫu từ ba loài hoa Iris khác nhau (Iris setosa, Iris virginica và Iris versicolor), với mỗi loài có 50 mẫu. Mỗi mẫu được mô tả bằng bốn đặc điểm (độ dài và độ rộng của đài hoa và cánh hoa). Mục tiêu phổ biến khi sử dụng bộ dữ liệu này là để phân loại loài của hoa dựa trên các đặc điểm này.
Bạn có thể tìm thấy bộ dữ liệu Iris tại UCI Machine Learning Repository hoặc trực tiếp trong nhiều gói của ngôn ngữ lập trình R và Python.
MNIST Handwritten Digits
Bộ dữ liệu chữ số viết tay MNIST là một trong những bộ dữ liệu được sử dụng nhiều nhất để thử nghiệm các thuật toán nhận dạng hình ảnh. Bộ dữ liệu bao gồm 60.000 hình ảnh huấn luyện và 10.000 hình ảnh kiểm tra, mỗi hình ảnh là một chữ số viết tay từ 0 đến 9 có kích thước 28×28 pixel. Điều này làm cho MNIST trở thành bộ dữ liệu lý tưởng cho việc phát triển và kiểm tra các mô hình học sâu và machine learning để nhận dạng chữ số tự nhiên.
Bộ dữ liệu MNIST có sẵn trên trang web của Yann LeCun, nơi bạn có thể tải xuống dữ liệu và tìm thêm thông tin về các kỹ thuật xử lý hình ảnh.
Mỗi bộ dữ liệu này không chỉ cung cấp dữ liệu phong phú cho các bài toán phân loại mà còn giúp người mới bắt đầu và chuyên gia đạt được sự hiểu biết sâu sắc về cách thiết kế và đánh giá hiệu quả của các mô hình machine learning.
Wine Dataset
Bộ dữ liệu Wine chứa các thông tin phân tích hóa học của ba loại rượu vang khác nhau sản xuất ở một khu vực cụ thể của Ý. Mỗi loại được phân biệt bởi số lượng hợp chất hóa học khác nhau được ghi nhận trong dữ liệu. Bộ dữ liệu này bao gồm 13 biến đo lường khác nhau như nồng độ cồn, axit malic, tro, alkalinity của tro, magnesium, tổng lượng phenol, flavonoid, phenol không flavonoid, proanthocyanins, màu sắc cường độ, hue, OD280/OD315 của rượu pha loãng, và proline. Bộ dữ liệu này thường được sử dụng trong các bài toán phân cụm để xác định xem có thể phân biệt các loại rượu vang dựa trên các hợp chất hóa học hay không.
Bộ dữ liệu Wine có thể tìm thấy tại UCI Machine Learning Repository.
Customer Segmentation Dataset
Bộ dữ liệu phân khúc khách hàng thường bao gồm dữ liệu về hành vi mua sắm của khách hàng, độ tuổi, thu nhập, và các thông số khác có thể ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của họ. Mục tiêu của việc phân tích dữ liệu này là để xác định các nhóm khách hàng có hành vi hoặc đặc điểm tương tự nhau, từ đó giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược marketing và cung cấp dịch vụ hoặc sản phẩm phù hợp hơn với từng nhóm.
Một ví dụ về bộ dữ liệu phân khúc khách hàng có thể được tìm thấy trong các cuộc thi trên Kaggle, nơi các tập dữ liệu thực tế được chia sẻ bởi các công ty cho mục đích phân tích.
Cả hai bộ dữ liệu này đều cung cấp cơ hội độc đáo để thực hành và hiểu rõ hơn về các kỹ thuật phân cụm trong machine learning, giúp bạn áp dụng chúng trong việc giải quyết các vấn đề thực tế.
Boston Housing Dataset
Bộ dữ liệu nhà ở tại Boston là một tài nguyên phổ biến được sử dụng trong các bài toán hồi quy trong lĩnh vực machine learning và thống kê. Được thu thập vào những năm 1970, bộ dữ liệu này bao gồm thông tin về 506 khu vực dân cư tại vùng ngoại ô Boston, Massachusetts. Mỗi mục dữ liệu đều được mô tả bằng 14 thuộc tính, bao gồm tỷ lệ tội phạm, tỷ lệ phần trăm dân số dưới mức nghèo khổ, số phòng trung bình trong nhà, được sử dụng để dự đoán giá trị trung bình của các ngôi nhà (đơn vị: 1,000 USD). Bộ dữ liệu này thường được sử dụng để xây dựng mô hình hồi quy dự đoán giá nhà dựa trên các đặc điểm của ngôi nhà và khu vực lân cận.
Bộ dữ liệu Boston Housing có thể được tìm thấy dễ dàng trong gói MASS của R và cũng có sẵn trên UCI Machine Learning Repository.
California Housing Dataset
Bộ dữ liệu nhà ở California được thu thập từ cuộc điều tra dân số của Hoa Kỳ vào cuối những năm 1990 và bao gồm thông tin về giá nhà ở tại bang California. Bộ dữ liệu này chứa hơn 20,000 mục với các thuộc tính như thu nhập trung bình của hộ gia đình, số phòng trung bình, vĩ độ và kinh độ của mỗi khối nhà. Điểm nổi bật của bộ dữ liệu này là việc sử dụng thông tin địa lý, giúp nó trở thành tài nguyên quý giá cho các bài toán hồi quy dự đoán giá nhà và phân tích không gian. Nó cung cấp một cơ sở thử nghiệm lý tưởng cho các kỹ thuật hồi quy tiên tiến và mô hình học sâu, như mạng nơ-ron và cây quyết định.
Bộ dữ liệu California Housing có thể được tìm thấy trong gói sklearn của Python dưới dạng một phần của fetch_california_housing function và cũng được phân phối thông qua các nguồn tài nguyên dữ liệu mở trực tuyến.
Cả hai bộ dữ liệu này đều mang lại cơ hội tuyệt vời để thực hành kỹ năng xây dựng và tối ưu hóa mô hình hồi quy, từ đó có thể áp dụng cho việc giải quyết các vấn đề thực tế trong việc dự đoán giá nhà và phân tích thị trường bất động sản.
The 20 Newsgroups Dataset
Bộ dữ liệu 20 Newsgroups là một tập hợp các bài đăng từ 20 nhóm tin tức khác nhau, với mỗi nhóm tin đại diện cho một chủ đề cụ thể. Được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu và dự án Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên (NLP), bộ dữ liệu này bao gồm khoảng 20.000 bài đăng, làm cho nó trở thành tài nguyên quý giá cho việc phát triển và đánh giá các mô hình phân loại văn bản. Các chủ đề bao gồm từ chính trị và tôn giáo đến thể thao và khoa học máy tính, cung cấp một phạm vi đa dạng của ngữ cảnh và ngôn ngữ sử dụng. Việc phân loại các bài đăng vào đúng nhóm tin tức của chúng đặt ra một thách thức thú vị và hữu ích cho các nhà nghiên cứu NLP.
Bộ dữ liệu này thường được tìm thấy trong các thư viện NLP như scikit-learn trong Python, nơi nó có thể dễ dàng được tải và sử dụng thông qua các hàm tiện ích.
IMDb Movie Review Dataset
Bộ dữ liệu đánh giá phim IMDb là một tập hợp lớn gồm 50.000 đánh giá phim từ trang web IMDb, được chia đều giữa các đánh giá tích cực và tiêu cực. Mục đích chính của bộ dữ liệu này là hỗ trợ các nghiên cứu và ứng dụng phân tích cảm xúc, nơi mục tiêu là xác định liệu một đánh giá có quan điểm tích cực hay tiêu cực. Sự đa dạng trong cách biểu đạt cảm xúc và ý kiến cũng như độ dài của các đánh giá làm cho bộ dữ liệu này trở thành một công cụ quý giá để huấn luyện và kiểm tra các mô hình NLP có khả năng hiểu và phân tích ngôn ngữ tự nhiên.
Bộ dữ liệu IMDb Movie Review có sẵn trực tuyến và thường được sử dụng thông qua thư viện keras trong Python, cho phép truy cập và tải dữ liệu một cách dễ dàng.
Cả hai bộ dữ liệu này đều là những tài nguyên tuyệt vời để khám phá và phát triển kỹ năng trong lĩnh vực NLP, từ việc phân loại văn bản đến phân tích cảm xúc, hỗ trợ các nhà phát triển và nhà nghiên cứu tạo ra các hệ thống thông minh có khả năng hiểu và phản ứng với ngôn ngữ con người.
COCO Dataset
Bộ dữ liệu Common Objects in Context (COCO) là một tài nguyên quan trọng cho các nhiệm vụ nhận dạng đối tượng và phân đoạn hình ảnh trong lĩnh vực thị giác máy tính. Được ra mắt với mục tiêu tạo điều kiện cho việc phát triển các mô hình AI có khả năng hiểu hình ảnh một cách toàn diện, COCO chứa hơn 330.000 hình ảnh, 1,5 triệu nhãn đối tượng, và 80 loại đối tượng khác nhau, từ người, xe cộ đến động vật và đồ vật hàng ngày. Nó không chỉ cung cấp các nhãn cho mỗi đối tượng trong ảnh mà còn bao gồm thông tin về context, tức là mối quan hệ không gian giữa các đối tượng, và dữ liệu phân đoạn cho phép xác định chính xác biên giới của từng đối tượng. Bộ dữ liệu này thách thức và hỗ trợ phát triển các hệ thống có thể phát hiện và hiểu các cảnh vật phức tạp.
COCO Dataset có sẵn trên trang web chính thức của COCO.
YouTube-8M
YouTube-8M là một bộ dữ liệu lớn dành cho nhận dạng hành động và phân loại video, chứa hơn 8 triệu video từ YouTube, được gán nhãn với một tập hợp gồm 4800 nhãn phân loại video dựa trên các chủ đề, từ âm nhạc, thể thao đến học thuật. Mỗi video được biểu diễn dưới dạng các vectơ tính năng âm thanh và hình ảnh đã được trích xuất, giúp giảm bớt đáng kể thời gian và tài nguyên cần thiết cho việc xử lý video gốc. YouTube-8M đặt ra thách thức cho việc xây dựng các mô hình có khả năng hiểu nội dung video ở mức độ sâu sắc, từ việc phân loại chủ đề đến nhận dạng các hành động cụ thể diễn ra trong video.
YouTube-8M có thể được tải xuống từ trang web chính thức của YouTube-8M.
Cả COCO và YouTube-8M đều cung cấp những thách thức và cơ hội độc đáo cho các nhà nghiên cứu và phát triển phần mềm, giúp thúc đẩy tiến bộ trong lĩnh vực thị giác máy tính và phân tích video, từ việc cải thiện độ chính xác trong nhận dạng đối tượng đến việc phát triển các hệ thống có khả năng hiểu và phân tích nội dung video phức tạp.
Google Open Images Dataset
Google Open Images Dataset là một trong những bộ dữ liệu hình ảnh mở lớn nhất hiện nay, bao gồm hàng triệu hình ảnh được gán nhãn với chất lượng cao và phong phú về chủ đề. Mỗi hình ảnh trong bộ dữ liệu này đi kèm với nhãn đối tượng, phân đoạn pixel và các thông tin mô tả khác, giúp máy học hiểu và nhận dạng hình ảnh tốt hơn. Bộ dữ liệu này được thiết kế để hỗ trợ một loạt các nhiệm vụ trong thị giác máy tính, bao gồm nhận dạng đối tượng, phân đoạn đối tượng và phát hiện cảnh. Điều này làm cho nó trở thành một nguồn lực quý giá cho việc nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực AI, cung cấp một cơ sở dữ liệu đa dạng để huấn luyện và kiểm tra các mô hình thị giác máy tính tiên tiến.
Google Open Images Dataset có sẵn trên trang web chính thức của Google Open Images.
Common Crawl
Common Crawl là một bộ dữ liệu web lớn và đa dạng, cung cấp một lượng lớn dữ liệu web được thu thập từ hàng tỷ trang web khắp thế giới. Bộ dữ liệu này được cập nhật hàng tháng và chứa dữ liệu văn bản, HTML, metadata và liên kết, làm cho nó trở thành nguồn tài nguyên vô giá cho các dự án NLP (Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên). Sử dụng Common Crawl, nhà phát triển và nhà nghiên cứu có thể thực hiện phân tích nội dung web ở quy mô lớn, khám phá xu hướng trên internet, và phát triển các mô hình NLP hiểu rõ hơn về cách con người sử dụng ngôn ngữ trên web. Từ việc phân tích cảm xúc, phân loại văn bản, đến xây dựng các hệ thống trả lời câu hỏi tự động, Common Crawl cung cấp dữ liệu thô cần thiết để nuôi dưỡng những đột phá trong lĩnh vực NLP.
Common Crawl có thể truy cập thông qua trang web chính thức của Common Crawl.
Cả Google Open Images Dataset và Common Crawl đều là những bộ dữ liệu mở lớn, cung cấp nguồn thông tin phong phú cho cộng đồng nghiên cứu và phát triển AI, giúp thúc đẩy tiến bộ trong các lĩnh vực như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và nhiều hơn nữa.
