В начале был датасет, и был он в уме дата-инженера, и имя ему было Хаос...
В мире машинного обучения термин «датасет» звучит примерно из каждого утюга, и даже если ваша сфера не ML, вы наверняка догадываетесь: это какой-то набор данных. Вот только какой именно — сильно зависит от задачи. Порой один датасет похож на другой примерно как кактус на ёлку: что-то зелёное и колется.
Часто в начале данных нет вовсе, и их приходится создавать вручную, искать в открытых источниках или генерировать синтетически, а иногда комбинировать подходы. Упорядочить хаос — задача не из лёгких, особенно если вы создаёте кастомный датасет под конкретную модель.
От чего зависит структура датасета? Если коротко: буквально от всего.
Поставленная задача, тип данных, структура, формат аннотаций, объём, качество, наличие разметчиков или доступа к "умным" моделям и даже количество «мусора» — всё это влияет на итоговую структуру. Например, даже для такой относительно несложной задачи, как обучение чатбота для покупок товаров, мы иногда работаем с:
Парами «вопрос–ответ». Такой вариант был хорош на раннем этапе разработки.
Триплетами (вопрос + хороший и плохой ответ, чтобы модель точно знала, что НЕ нужно отвечать) - такой формат хорошо заходит reasoning-моделям, когда мы ожидаем от модели более сложного поведения и умения задать вопрос, быстро "отсекающий" нерелевантный товар или неважные признаки.
Пользователь: хочу морковь
Ответ A: вам мытую или обычную? Ответ B: скока вешать в граммах?
Предпочтение: ответ A
Примеры разных типов датасетов
📸 Computer Vision
Датасеты для задач компьютерного зрения. Картинки котиков, людей и машин (ImageNet) и (MS COCO). Учим ИИ отличать милую чихуахуа от маффина. Например, ImageNet содержит более 14 млн размеченных фотографий, а MS COCO — изображения с детальными аннотациями сцен.
Новый релиз от Яндекса — YAMBDA на Hugging Face, анонсирован в посте на Хабре. Это 500 млн взаимодействий с музыкальным контентом, включая признаки и флаги «рекомендовано/нет».
Чем он интересен:
Использует эмбеддинги вместо аудио
Подходит для обучения RecSys моделей в «индустриальных» условиях
Поддерживает архитектуры с input context (история прослушиваний)
🩺 Медицина
MIMIC-CXR — крупный публичный датасет рентгеновских снимков грудной клетки с диагнозами и метками. Один из главных бенчмарков в медицинском CV.
Проблемы: сложная лексика, разнообразие патологий, неполные аннотации. Такие датасеты часто требуют пост-обработки, аннотации врачами и серьёзного контроля качества.
📊 Табличные данные для задач логистической регрессии
UCI Adult — классика для бинарной классификации (доход >50K или нет). Здесь встречаются числовые и категориальные признаки. Часто используется для обучения простых моделей и feature engineering.
Именно такие данные лежат в основе скоринговых систем банков. Да-да, когда вы подаёте заявку на ипотеку, зачастую не человек, а модель принимает первичное решение на основе ваших параметров. ИИ тихо решает судьбу вашего жилья и кошелька.
🤖 Робототехника и сенсоры
KITTI Dataset — реальная дорожная обстановка с камеры, лидара и GPS. Используется в задачах:
Детекции объектов
3D реконструкции
SLAM и навигации
Датасеты для роботов — одни из самых тяжёлых по объёму, синхронизации и сложности синтеза сигналов.
По мере развития технологий модели обретают мультивозможности, и датасеты тоже усложняются…А как же понять, какой датасет подойдёт именно для вашей задачи?
Готовясь к обучению модели, важно помнить: 80% успеха — это грамотный датасет, причём не только по составу данных, но и по их комбинации и оформлению, подходящий под задачу. Гонка за модными тенденциями или применение готовых шаблонов тут вряд ли помогут.
В следующих постах разберу:
Можно ли полностью нагенерировать диалоговые датасеты синтетически - умными моделями типа О3 без проверки человеком.
Остальные 20% успеха в обучении модели;) Это будет не совсем про ML.
