Přeskočit na obsah

Datový set

Z Infopedia
Verze z 3. 6. 2025, 04:28, kterou vytvořil Filmedy (diskuse | příspěvky) (Nahrazení textu „ *“ textem „**“)
(rozdíl) ← Starší verze | zobrazit aktuální verzi (rozdíl) | Novější verze → (rozdíl)
Rozbalit box

Obsah boxu

Šablona:Infobox Statistika Datový set (též soubor dat nebo datová sada) je kolekce souvisejících dat, která jsou uspořádána specifickým způsobem, obvykle v tabulkové formě. V této struktuře každý řádek představuje jedno pozorování nebo položku (např. jednoho zákazníka, jeden výrobek, jednu událost), a každý sloupec představuje určitou proměnnou nebo vlastnost (např. věk, příjmy, barva, datum). Datové sety jsou základním kamenem pro analýzu dat, trénink modelů strojového učení a rozhodování ve všech odvětvích.

---

Struktura a typy datových setů

Nejběžnější formou datového setu je tabulka, ale existují i jiné struktury:

  • Tabulková data (strukturovaná data): Nejčastější forma, kde data jsou uspořádána do řádků a sloupců.
 ** Řádky (záznamy/pozorování): Představují jednotlivé entity, události nebo experimentální jednotky.
 ** Sloupce (proměnné/atributy/vlastnosti): Popisují charakteristiky nebo měření pro každou entitu.
  • Nestrukturovaná data: Data, která nemají předem definovanou tabulkovou strukturu (např. text, obrázky, audio, video). Pro jejich použití ve strojovém učení je často nutné je transformovat do nějaké strukturované, numerické reprezentace (např. vektorů vlastností).
  • Polostrukturovaná data: Data, která sice nemají pevnou tabulkovou strukturu, ale obsahují tagy nebo značky pro oddělení prvků, což usnadňuje jejich zpracování (např. JSON, XML soubory).
  • Typy dat v datovém setu:
 ** Numerická data: Číselné hodnoty, které mohou být diskrétní (celá čísla, např. počet dětí) nebo spojitá (reálná čísla, např. teplota, výška).
 ** Kategorická data: Hodnoty, které představují kategorie nebo skupiny (např. pohlaví, barva, typ produktu). Mohou být nominální (bez pořadí) nebo ordinální (s pořadím, např. velikost oblečení S, M, L).
 ** Textová data: Libovolný text, od krátkých frází po celé dokumenty (např. komentáře zákazníků, články).
 ** Obrazová data: Obrázky a videozáznamy (např. fotografie, rentgen).
 ** Časové řady: Sekvence dat indexovaných v čase (např. ceny akcií, údaje o počasí).

---

Životní cyklus datového setu

Datové sety procházejí typickým životním cyklem:

  • Sběr dat: Získávání dat z různých zdrojů (např. databáze, senzory, web, průzkumy, veřejně dostupné zdroje).
  • Čištění dat (Data Cleaning): Odstraňování chyb, duplicit, vyplňování chybějících hodnot a náprava nekonzistentních dat. Jedna z nejdůležitějších a časově náročných fází.
  • Transformace dat (Data Transformation/Feature Engineering): Převod dat do vhodného formátu pro analýzu nebo modely strojového učení (např. normalizace numerických dat, převod kategorických dat na numerické reprezentace, vytváření nových proměnných z existujících).
  • Analýza a vizualizace dat: Použití statistických metod a vizualizačních nástrojů k pochopení dat, identifikaci vzorců a vztahů.
  • Trénink a testování modelů (ve strojovém učení): Rozdělení datového setu na trénovací, validační a testovací sady. Trénovací sada se používá k učení modelu, validační k ladění hyperparametrů a testovací k finálnímu vyhodnocení výkonu modelu.
  • Ukládání a archivace: Bezpečné uložení datových setů pro budoucí použití, přístup a audit.

---

Důležitost datových setů ve strojovém učení

V oblasti strojového učení jsou datové sety naprosto zásadní. Kvalita a kvantita trénovacích dat přímo ovlivňuje výkon a spolehlivost modelu.

  • Trénink modelů: Modely se učí z datových setů identifikovat vzorce, korelace a struktury. Čím reprezentativnější a kvalitnější data, tím lépe se model naučí zobecňovat na nová, neviděná data.
  • Evaluace modelů: Samostatný testovací datový set slouží k objektivnímu posouzení, jak dobře se model chová v reálném světě, a zda nedochází k přeučení nebo podučení.
  • Předsudky a zkreslení: Pokud datový set obsahuje předsudky (např. nedostatečná reprezentace určitých skupin), model se je naučí a může produkovat zkreslené nebo nespravedlivé výsledky. Je proto klíčové zajistit, aby datové sety byly co nejvíce reprezentativní a neutrální.

---

Příklady datových setů

---

Datový set pro laiky

Představte si, že chcete naučit počítač, aby uměl poznávat psy na fotkách. Aby se počítač (přesněji jeho model) mohl učit, potřebuje se podívat na spoustu příkladů.

Tato "spousta příkladů" se nazývá datový set.

  • Je to jako velká sbírka informací.
  • Pro našeho psa by to byla hromada fotek, kde jsou na některých psi a na jiných třeba kočky nebo ptáci. A u každé fotky by bylo napsáno, co na ní je (jestli pes, nebo ne).

Ten počítač si pak tento datový set prohlíží, učí se z něj, hledá v něm vzory (např. jak vypadá pes) a pak se snaží poznat psy i na fotkách, které nikdy předtím neviděl.

Čím větší a kvalitnější ten datový set je (čím více různých fotek s psy mu ukážete a čím lépe jsou označené), tím lépe se počítač naučí a tím spolehlivěji pak bude psy poznávat. Bez datového setu by se model neměl z čeho učit!

---

Viz také

---

Odkazy

Citováno z „https://infopedia.cz/index.php?title=Datový_set&oldid=3179“