Introduction

La création de votre propre ensemble de données est cruciale dans de nombreux projets de science des données et d'apprentissage automatique. Bien qu'il existe de nombreux ensembles de données accessibles au public, la création de votre propre ensemble de données vous permet de l'adapter à vos besoins spécifiques et de garantir sa qualité. Plus loin dans cet article, vous explorerez l'importance des ensembles de données personnalisés et fournirez un guide étape par étape sur la création de votre propre ensemble de données en Python. Nous discuterons également des techniques d'augmentation et d'expansion des données, des outils et des bibliothèques pour la création d'ensembles de données, des meilleures pratiques pour créer des ensembles de données de haute qualité et des considérations éthiques dans la création d'ensembles de données.

Comprendre l'importance des ensembles de données personnalisés

Les ensembles de données personnalisés offrent plusieurs avantages par rapport aux ensembles de données préexistants.

Premièrement, ils vous permettent de définir l'objectif et la portée de votre ensemble de données en fonction des exigences spécifiques de votre projet. Ce niveau de personnalisation garantit que votre ensemble de données contient les données pertinentes nécessaires pour répondre à vos questions de recherche ou résoudre un problème particulier.

Deuxièmement, les ensembles de données personnalisés vous permettent de contrôler le processus de collecte de données. Vous pouvez choisir les sources à partir desquelles vous collectez des données, garantissant ainsi leur authenticité et leur pertinence. Ce contrôle s'étend également aux étapes de nettoyage et de prétraitement des données, vous permettant de les adapter à vos besoins.

Enfin, les ensembles de données personnalisés vous permettent de résoudre tout problème de déséquilibre de classes dans les ensembles de données préexistants. En collectant et en étiquetant vos propres données, vous pouvez garantir une répartition équilibrée des classes, ce qui est crucial pour former des modèles d'apprentissage automatique précis.

Étapes pour créer votre propre ensemble de données en Python

La création de votre propre ensemble de données implique plusieurs étapes clés. Explorons chaque étape en détail :

Définir l'objectif et la portée de votre ensemble de données

Avant de collecter des données, il est essentiel de définir clairement l’objectif et la portée de votre ensemble de données. Demandez-vous quel problème spécifique vous essayez de résoudre ou à quelles questions de recherche vous essayez de répondre. Cette clarté vous guidera dans la détermination des types de données que vous devez collecter et des sources à partir desquelles vous devez les collecter.

Collecte et préparation des données

Une fois que vous avez défini l'objectif et la portée de votre ensemble de données, vous pouvez commencer à collecter les données. En fonction de votre projet, vous pouvez collecter des données à partir de diverses sources telles que des API, du web scraping ou une saisie manuelle de données. Il est crucial de garantir l’authenticité et l’intégrité des données lors du processus de collecte.

Après avoir collecté les données, vous devez les préparer pour un traitement ultérieur. Cette étape consiste à convertir les données dans un format approprié pour l'analyse, tel que CSV ou JSON. De plus, vous devrez peut-être effectuer des tâches initiales de nettoyage des données, telles que la suppression des doublons ou des points de données non pertinents.

Nettoyage et prétraitement des données

Le nettoyage et le prétraitement des données sont des étapes essentielles dans la création d’un ensemble de données. Ce processus implique la gestion des données manquantes, le traitement des valeurs aberrantes et la transformation des données dans un format approprié pour l'analyse. Python fournit diverses bibliothèques, telles que Pandas et NumPy, avec de puissants outils de nettoyage et de prétraitement des données.

Par exemple, si votre ensemble de données contient des valeurs manquantes, vous pouvez utiliser la bibliothèque Pandas pour remplir ces valeurs manquantes avec des techniques d'imputation appropriées. De même, si votre ensemble de données contient des valeurs aberrantes, vous pouvez utiliser des méthodes statistiques pour les détecter et les traiter efficacement.

Organisation et structuration de l'ensemble de données

Pour garantir la convivialité et la maintenabilité de votre ensemble de données, il est crucial de l’organiser et de le structurer correctement. Cette étape implique la création d'une structure de dossiers claire, de conventions de dénomination et de formats de fichiers qui facilitent l'accès et la compréhension des données.

Par exemple, vous pouvez organiser votre ensemble de données dans des dossiers distincts pour différentes classes ou catégories. Chaque fichier de ces dossiers peut représenter une instance de données unique avec une convention de dénomination standardisée qui inclut des informations pertinentes sur les données.

Diviser l'ensemble de données en ensembles de formation et de test

Diviser votre ensemble de données en ensembles de formation et de test est essentiel pour évaluer les performances des modèles d'apprentissage automatique. L'ensemble de formation est utilisé pour entraîner le modèle, tandis que l'ensemble de test évalue ses performances sur des données invisibles.

Python bibliothèque scikit-learn fournit des fonctions pratiques pour diviser les ensembles de données en ensembles de formation et de test. Par exemple, vous pouvez utiliser la fonction « train_test_split » pour diviser aléatoirement votre ensemble de données dans les proportions souhaitées.

Vous pouvez également lire: Scikit-Learn vs TensorFlow : lequel choisir ?

Gestion des classes déséquilibrées (le cas échéant)

Si votre ensemble de données contient des classes déséquilibrées, certaines classes ayant beaucoup moins d’instances que d’autres, il est crucial de résoudre ce problème. Des classes déséquilibrées peuvent conduire à des modèles biaisés qui fonctionnent mal sur les classes sous-représentées.

Il existe plusieurs techniques pour gérer les classes déséquilibrées, telles que le suréchantillonnage, le sous-échantillonnage ou l'utilisation d'algorithmes avancés spécialement conçus pour les ensembles de données déséquilibrés. Les bibliothèques Python comme déséquilibred-learn implémentent ces techniques qui peuvent être facilement intégrées dans votre pipeline de création d'ensembles de données.

A lire également: Top 50+ des bibliothèques Python géospatiales

Techniques d'augmentation et d'expansion des données

L'augmentation des données est une technique puissante utilisée pour augmenter la taille et la diversité de votre ensemble de données. Cela implique d'appliquer diverses transformations aux données existantes, créant de nouvelles instances toujours représentatives des données d'origine.

Augmentation des données d'image

L'augmentation des données d'image est couramment utilisée pour améliorer les performances des modèles dans les tâches de vision par ordinateur. Des techniques telles que la rotation, le retournement, la mise à l'échelle et l'ajout de bruit peuvent être appliquées aux images pour créer de nouvelles variations des données d'origine.

Les bibliothèques Python comme OpenCV et imgaug fournissent diverses fonctions et méthodes d'augmentation des données d'image. Par exemple, vous pouvez utiliser la fonction « rotate » de la bibliothèque OpenCV pour faire pivoter les images selon un angle spécifié.

import cv2
image = cv2.imread('image.jpg')
rotated_image = cv2.rotate(image, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)

Augmentation des données texte

L'augmentation des données de texte génère de nouvelles instances de texte en appliquant diverses transformations au texte existant. Des techniques telles que le remplacement de synonymes, l'insertion de mots et la suppression de mots peuvent créer diverses variations du texte original.

Les bibliothèques Python comme NLTK et TextBlob fournissent des fonctions et des méthodes pour augmenter les données texte. Par exemple, vous pouvez utiliser la fonction « synsets » de la bibliothèque NLTK pour rechercher des synonymes de mots et les remplacer dans le texte.

from nltk.corpus import wordnet
def synonym_replacement(text):
    words = text.split()
    augmented_text = []
    for word in words:
        synonyms = wordnet.synsets(word)
        if synonyms:
            augmented_text.append(synonyms[0].lemmas()[0].name())
        else:
            augmented_text.append(word)
    return ' '.join(augmented_text)
original_text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
augmented_text = synonym_replacement(original_text)

Augmentation des données audio

Les techniques d'augmentation des données peuvent être appliquées aux signaux audio dans les tâches de traitement audio pour créer de nouvelles instances. Des techniques telles que l'étirement temporel, le changement de hauteur et l'ajout de bruit de fond peuvent générer diverses variations des données audio d'origine.

Les bibliothèques Python comme Librosa et PyDub fournissent des fonctions et des méthodes pour augmenter les données audio. Par exemple, vous pouvez utiliser la fonction `time_stretch` de la bibliothèque Librosa pour étendre la durée d'un signal audio.

import librosa
audio, sr = librosa.load('audio.wav')
stretched_audio = librosa.effects.time_stretch(audio, rate=1.2)

Augmentation des données vidéo

L'augmentation des données vidéo implique l'application de transformations aux images vidéo pour créer de nouvelles instances. Des techniques telles que le recadrage, le retournement et l'ajout d'effets visuels peuvent générer diverses variations des données vidéo originales.

Les bibliothèques Python comme OpenCV et MoviePy fournissent des fonctions et des méthodes d'augmentation des données vidéo. Par exemple, vous pouvez utiliser la fonction « recadrer » de la bibliothèque MoviePy pour recadrer une image vidéo.

from moviepy.editor import VideoFileClip
video = VideoFileClip('video.mp4')
cropped_video = video.crop(x1=100, y1=100, x2=500, y2=500)

Python propose plusieurs outils et bibliothèques qui peuvent simplifier le processus de création d'ensembles de données. Explorons certains de ces outils et bibliothèques :

Scikit-apprendre

Scikit-apprendre est une bibliothèque d'apprentissage automatique populaire en Python qui fournit diverses fonctions et classes pour la création d'ensembles de données. Il offre des fonctions permettant de générer des ensembles de données synthétiques, de diviser les ensembles de données en ensembles de formation et de test et de gérer des classes déséquilibrées.

Par exemple, vous pouvez utiliser la fonction « make_classification » du module « sklearn.datasets » pour générer un ensemble de données de classification synthétique.

from sklearn.datasets import make_classification
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, random_state=42)

Ensembles de données sur le visage câlin

Hugging Face Datasets est une bibliothèque Python qui fournit une large gamme d'ensembles de données préexistants pour les tâches de traitement du langage naturel. Il propose également des outils pour créer des ensembles de données personnalisés en combinant et en prétraitant les ensembles de données existants.

Par exemple, vous pouvez utiliser la fonction `load_dataset` du module `datasets` pour charger un ensemble de données préexistant.

from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset('imdb')

Vous pouvez également lire: Exploiter les super pouvoirs de la PNL : un didacticiel étape par étape pour affiner le visage des câlins

Technologie Kili

Kili Technology est une plateforme d'étiquetage de données qui propose des outils pour créer et gérer des ensembles de données pour des projets d'apprentissage automatique. Il fournit une interface conviviale pour l'étiquetage des données et prend en charge différents types de données, notamment le texte, les images et l'audio.

Grâce à la technologie Kili, vous pouvez facilement créer des ensembles de données étiquetés en invitant des collaborateurs à annoter les données ou en utilisant leurs outils d'annotation intégrés.

Autres bibliothèques Python pour la création d'ensembles de données

Outre les outils et bibliothèques mentionnés ci-dessus, plusieurs autres bibliothèques Python peuvent être utiles pour la création d'ensembles de données. Certaines de ces bibliothèques incluent Pandas, NumPy, TensorFlow et PyTorch. Ces bibliothèques offrent de puissants outils de manipulation, de prétraitement et de stockage des données, ce qui les rend essentielles à la création d'ensembles de données.

Meilleures pratiques pour créer des ensembles de données de haute qualité

La création d'ensembles de données de haute qualité est cruciale pour obtenir des résultats précis et fiables dans les projets de science des données et d'apprentissage automatique. Voici quelques bonnes pratiques à prendre en compte lors de la création de votre propre ensemble de données :

Garantir la qualité et l’intégrité des données

La qualité et l'intégrité des données sont primordiales dans la création d'ensembles de données. Il est essentiel de garantir que les données que vous collectez sont exactes, complètes et représentatives du phénomène du monde réel que vous étudiez. Ceci peut être réalisé en sélectionnant soigneusement les sources de données, en validant les données pendant le processus de collecte et en effectuant un nettoyage et un prétraitement approfondis des données.

Gestion des données manquantes

Les données manquantes sont un problème courant dans les ensembles de données et peuvent avoir un impact significatif sur les performances des modèles d'apprentissage automatique. Il est important de gérer les données manquantes de manière appropriée en utilisant des techniques d'imputation ou des algorithmes avancés capables de gérer les valeurs manquantes.

Gérer les valeurs aberrantes

Les valeurs aberrantes sont des points de données qui s'écartent considérablement du reste des données. Ils peuvent avoir un impact disproportionné sur les résultats de l’analyse des données et des modèles d’apprentissage automatique. Il est crucial de détecter et de traiter efficacement les valeurs aberrantes en utilisant des méthodes statistiques ou en envisageant l’utilisation d’algorithmes robustes et moins sensibles aux valeurs aberrantes.

Répartition des classes d’équilibrage

Si votre ensemble de données contient des classes déséquilibrées, il est important de résoudre ce problème pour éviter des modèles biaisés. Des techniques telles que le suréchantillonnage, le sous-échantillonnage ou l'utilisation d'algorithmes avancés spécialement conçus pour les ensembles de données déséquilibrés peuvent être utilisées pour équilibrer la répartition des classes.

Documenter et annoter l'ensemble de données

Une documentation et une annotation appropriées de l'ensemble de données sont essentielles pour sa convivialité et sa reproductibilité. Documenter les sources de données, les méthodes de collecte, les étapes de prétraitement et toutes les hypothèses formulées lors du processus de création de l'ensemble de données garantit la transparence et permet aux autres de comprendre et de reproduire votre travail.

Considérations éthiques dans la création d'ensembles de données

La création d’ensembles de données implique également des considérations éthiques qui ne doivent pas être négligées. Voici quelques considérations éthiques clés à garder à l’esprit :

Confidentialité et anonymisation

Lors de la collecte et de l’utilisation des données, il est important de respecter la vie privée et de garantir l’anonymat des personnes ou entités impliquées. Cela peut être réalisé en supprimant ou en cryptant les informations personnelles identifiables (PII) de l'ensemble de données ou en obtenant le consentement approprié des individus.

Parti pris et équité

Les biais dans les ensembles de données peuvent conduire à des modèles biaisés et à des résultats injustes. Il est crucial d’identifier et d’atténuer tous les préjugés présents dans l’ensemble de données, tels que les préjugés sexistes ou raciaux. Cela peut être fait en sélectionnant soigneusement les sources de données, en diversifiant le processus de collecte de données et en utilisant des algorithmes soucieux de l'équité.

Politiques de consentement éclairé et d’utilisation des données

Il est essentiel d’obtenir le consentement éclairé des personnes dont les données sont collectées. Les individus doivent être pleinement informés de la finalité de la collecte de données, de la manière dont leurs données seront utilisées et des risques potentiels encourus. De plus, des politiques claires d’utilisation des données doivent être établies pour garantir une utilisation responsable et éthique de l’ensemble de données.

Conclusion

Construire votre propre ensemble de données en Python vous permet de personnaliser les données en fonction des exigences de votre projet et d'assurer leur qualité. En suivant les étapes décrites dans cet article, vous pouvez créer un ensemble de données de haute qualité qui répond à vos questions de recherche ou résout un problème spécifique. De plus, les techniques d'augmentation et d'expansion des données, les outils et les bibliothèques pour la création d'ensembles de données, les meilleures pratiques pour créer des ensembles de données de haute qualité et les considérations éthiques dans la création d'ensembles de données ont été discutés. Grâce à ces informations, vous êtes bien équipé pour vous lancer dans votre propre parcours de création d’ensembles de données.

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• La source: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/01/how-to-create-your-own-dataset-in-python/