استفاده ی دیتا ست در علم داده

دیتاست یا مجموعه داده مجموعه‌ای از داده‌های سازمان‌دهی شده است که در علم داده برای آموزش و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین، تحلیل داده‌ها، و استخراج دانش از داده‌ها استفاده می‌شود.

• دیتاست، مواد اولیه علم داده است. بدون دیتاست، نمی‌توان مدل‌های یادگیری ماشین را آموزش داد و یا تحلیل داده‌ها را انجام داد.
• کیفیت دیتاست، نقش مهمی در دقت و کارایی مدل‌های یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها دارد.
• دیتاست باید به گونه‌ای جمع‌آوری، سازمان‌دهی و پاکسازی شود که برای استفاده در علم داده مناسب باشد.

• دیتاست‌های ساختاریافته: دیتاست‌هایی که در قالب جدول یا ماتریس سازمان‌دهی شده‌اند.
• دیتاست‌های بدون ساختار: دیتاست‌هایی که در قالب متن، تصویر، یا صوت هستند.

• منابع آنلاین: kaggle.com، data.gov.ir
• کتابخانه‌ها و پایگاه‌های داده
• جمع‌آوری داده‌ها

1. جمع‌آوری و پیش پردازش دیتاست: جمع‌آوری دیتاست از منابع مختلف، پاکسازی دیتاست، و تبدیل دیتاست به فرمت مناسب
2. تقسیم دیتاست: تقسیم دیتاست به دیتاست آموزشی، دیتاست اعتبارسنجی، و دیتاست تست
3. آموزش مدل یادگیری ماشین: آموزش مدل یادگیری ماشین با استفاده از دیتاست آموزشی
4. ارزیابی مدل یادگیری ماشین: ارزیابی دقت و کارایی مدل یادگیری ماشین با استفاده از دیتاست اعتبارسنجی و دیتاست تست
5. استخراج دانش از داده‌ها: استخراج دانش و بینش از مدل یادگیری ماشین

• دیتاستی از تصاویر گربه و سگ برای آموزش مدل یادگیری ماشین برای تشخیص گربه و سگ
• دیتاستی از معاملات بورس برای پیش‌بینی قیمت سهام