Giriş

Kendi veri kümenizi oluşturmak, birçok veri bilimi ve makine öğrenimi projesinde çok önemlidir. Herkese açık çok sayıda veri kümesi mevcut olsa da, kendi veri kümenizi oluşturmak, onu özel ihtiyaçlarınıza göre uyarlamanıza ve kalitesini garantilemenize olanak tanır. Bu makalenin ilerleyen kısımlarında özel veri kümelerinin önemini keşfedecek ve Python'da kendi veri kümenizi oluşturma konusunda adım adım bir kılavuz sunacaksınız. Ayrıca veri artırma ve genişletme tekniklerini, veri kümesi oluşturmaya yönelik araçları ve kitaplıkları, yüksek kaliteli veri kümeleri oluşturmaya yönelik en iyi uygulamaları ve veri kümesi oluşturmadaki etik hususları da tartışacağız.

Özel Veri Kümelerinin Önemini Anlamak

Özel veri kümeleri, önceden var olan veri kümelerine göre çeşitli avantajlar sunar.

İlk olarak, veri kümenizin amacını ve kapsamını özel proje gereksinimlerinize göre tanımlamanıza olanak tanır. Bu düzeydeki özelleştirme, veri kümenizin araştırma sorularınızı yanıtlamak veya belirli bir sorunu çözmek için gereken ilgili verileri içermesini sağlar.

İkinci olarak, özel veri kümeleri size veri toplama süreci üzerinde kontrol sağlar. Veri topladığınız kaynakları seçerek bunların doğruluğunu ve alaka düzeyini sağlayabilirsiniz. Bu kontrol aynı zamanda veri temizleme ve ön işleme adımlarını da kapsayarak bunları ihtiyaçlarınıza göre uyarlamanıza olanak tanır.

Son olarak, özel veri kümeleri, önceden var olan veri kümelerindeki sınıf dengesizliği sorunlarını gidermenize olanak tanır. Kendi verilerinizi toplayıp etiketleyerek, doğru makine öğrenimi modellerinin eğitimi için çok önemli olan sınıfların dengeli bir şekilde dağıtılmasını sağlayabilirsiniz.

Python'da Kendi Veri Kümenizi Oluşturma Adımları

Kendi veri kümenizi oluşturmak birkaç önemli adımı içerir. Her adımı ayrıntılı olarak inceleyelim:

Veri Kümenizin Amacını ve Kapsamını Tanımlama

Herhangi bir veri toplamadan önce veri kümenizin amacını ve kapsamını açıkça tanımlamanız önemlidir. Kendinize hangi spesifik sorunu çözmeye çalıştığınızı veya hangi araştırma sorularını yanıtlamaya çalıştığınızı sorun. Bu netlik, toplamanız gereken veri türlerini ve bunları toplamanız gereken kaynakları belirlemede size yol gösterecektir.

Verilerin Toplanması ve Hazırlanması

Veri kümenizin amacını ve kapsamını belirledikten sonra veri toplamaya başlayabilirsiniz. Projenize bağlı olarak API'ler, web scraping veya manuel veri girişi gibi çeşitli kaynaklardan veri toplayabilirsiniz. Toplama sürecinde verilerin doğruluğunun ve bütünlüğünün sağlanması büyük önem taşımaktadır.

Verileri topladıktan sonra daha sonraki işlemlere hazırlamanız gerekir. Bu adım, verilerin CSV veya CSV gibi analiz için uygun bir formata dönüştürülmesini içerir. JSON. Ek olarak, kopyaları veya alakasız veri noktalarını kaldırmak gibi ilk veri temizleme görevlerini gerçekleştirmeniz gerekebilir.

Verileri Temizleme ve Ön İşleme

Veri temizleme ve ön işleme, veri kümesi oluşturmada önemli adımlardır. Bu süreç, eksik verilerin ele alınmasını, aykırı değerlerin ele alınmasını ve verilerin analiz için uygun bir formata dönüştürülmesini içerir. Python, Pandas ve NumPy gibi çeşitli kütüphaneleri güçlü veri temizleme ve ön işleme araçlarıyla sağlar.

Örneğin, veri kümeniz eksik değerler içeriyorsa, bu eksik değerleri uygun atama teknikleriyle doldurmak için Pandas kitaplığını kullanabilirsiniz. Benzer şekilde, veri kümeniz aykırı değerler içeriyorsa, bunları etkili bir şekilde tespit etmek ve işlemek için istatistiksel yöntemleri kullanabilirsiniz.

Veri Kümesini Düzenleme ve Yapılandırma

Veri kümenizin kullanılabilirliğini ve bakımını sağlamak için onu düzgün bir şekilde organize etmek ve yapılandırmak çok önemlidir. Bu adım, verilere kolay erişimi ve anlaşılmasını kolaylaştıran net bir klasör yapısı, adlandırma kuralları ve dosya formatları oluşturmayı içerir.

Örneğin veri kümenizi farklı sınıflar veya kategoriler için ayrı klasörler halinde düzenleyebilirsiniz. Bu klasörlerdeki her dosya, verilerle ilgili bilgileri içeren standartlaştırılmış bir adlandırma kuralına sahip tek bir veri örneğini temsil edebilir.

Veri Kümesini Eğitim ve Test Kümelerine Bölme

Veri kümenizi eğitim ve test kümelerine bölmek, makine öğrenimi modellerinin performansını değerlendirmek için çok önemlidir. Eğitim seti modeli eğitmek için kullanılırken test seti ise görünmeyen veriler üzerindeki performansını değerlendirir.

Python'un scikit-learn kitaplığı veri kümelerini eğitim ve test kümelerine bölmek için kullanışlı işlevler sağlar. Örneğin, veri kümenizi rastgele olarak istediğiniz oranlara bölmek için 'train_test_split' fonksiyonunu kullanabilirsiniz.

Ayrıca şunu okuyabilirsiniz: Scikit-Learn ve TensorFlow: Hangisini Seçmeli?

Dengesiz Sınıfların Ele Alınması (varsa)

Veri kümeniz, bazı sınıfların diğerlerinden önemli ölçüde daha az örneğe sahip olduğu dengesiz sınıflar içeriyorsa, bu sorunu çözmek çok önemlidir. Dengesiz sınıflar, yeterince temsil edilmeyen sınıflarda kötü performans gösteren önyargılı modellere yol açabilir.

Aşırı örnekleme, yetersiz örnekleme veya dengesiz veri kümeleri için özel olarak tasarlanmış gelişmiş algoritmaların kullanılması gibi dengesiz sınıfları işlemek için çeşitli teknikler vardır. Dengesiz öğrenme gibi Python kitaplıkları, veri kümesi oluşturma hattınıza kolayca entegre edilebilecek bu teknikleri uygular.

Ayrıca okuyun: En İyi 50+ Jeo-uzaysal Python Kütüphanesi

Veri Artırma ve Genişletme Teknikleri

Veri artırma, veri kümenizin boyutunu ve çeşitliliğini artırmak için kullanılan güçlü bir tekniktir. Mevcut verilere çeşitli dönüşümler uygulamayı ve hala orijinal verileri temsil eden yeni örnekler oluşturmayı içerir.

Görüntü Verilerini Artırma

Görüntü verisi büyütme, bilgisayarla görme görevlerinde model performansını artırmak için yaygın olarak kullanılır. Orijinal verilerin yeni varyasyonlarını oluşturmak için görüntülere döndürme, çevirme, ölçekleme ve gürültü ekleme gibi teknikler uygulanabilir.

OpenCV ve imgaug gibi Python kütüphaneleri, görüntü verilerinin arttırılması için çeşitli işlevler ve yöntemler sağlar. Örneğin, görüntüleri belirli bir açıyla döndürmek için OpenCV kütüphanesindeki 'döndürme' işlevini kullanabilirsiniz.

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

Metin Verilerini Artırma

Metin verilerini büyütme, mevcut metne çeşitli dönüşümler uygulayarak yeni metin örnekleri oluşturur. Eşanlamlı değiştirme, sözcük ekleme ve sözcük silme gibi teknikler, orijinal metnin çeşitli varyasyonlarını oluşturabilir.

NLTK ve TextBlob gibi Python kitaplıkları, metin verilerini artırmaya yönelik işlevler ve yöntemler sağlar. Örneğin, kelimelerin eşanlamlılarını bulmak ve bunları metinde değiştirmek için NLTK kütüphanesindeki "synsets" fonksiyonunu kullanabilirsiniz.

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)

Ses Verilerini Artırma

Yeni örnekler oluşturmak için ses işleme görevlerinde ses sinyallerine veri artırma teknikleri uygulanabilir. Zaman uzatma, perde değiştirme ve arka plan gürültüsü ekleme gibi teknikler, orijinal ses verilerinin çeşitli varyasyonlarını oluşturabilir.

Librosa ve PyDub gibi Python kitaplıkları, ses verilerini artırmaya yönelik işlevler ve yöntemler sağlar. Örneğin, bir ses sinyalinin süresini uzatmak için Librosa kütüphanesindeki 'time_stretch' fonksiyonunu kullanabilirsiniz.

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

Video Verilerini Artırma

Video verilerini artırma, yeni örnekler oluşturmak için video karelerine dönüşümler uygulamayı içerir. Kırpma, çevirme ve görsel efekt ekleme gibi teknikler, orijinal video verilerinin çeşitli varyasyonlarını oluşturabilir.

OpenCV ve MoviePy gibi Python kitaplıkları, video verilerini artırmaya yönelik işlevler ve yöntemler sağlar. Örneğin, bir video karesini kırpmak için MoviePy kütüphanesindeki 'kırp' işlevini kullanabilirsiniz.

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

Python, veri kümesi oluşturma sürecini basitleştirebilecek çeşitli araçlar ve kütüphaneler sunar. Bu araç ve kütüphanelerden bazılarını inceleyelim:

Scikit-öğrenme

Scikit-öğrenme Python'da veri kümesi oluşturmaya yönelik çeşitli işlevler ve sınıflar sağlayan popüler bir makine öğrenimi kitaplığıdır. Sentetik veri kümeleri oluşturmak, veri kümelerini eğitim ve test kümelerine bölmek ve dengesiz sınıfları yönetmek için işlevler sunar.

Örneğin, sentetik bir sınıflandırma veri seti oluşturmak için "sklearn.datasets" modülündeki "make_classification" fonksiyonunu kullanabilirsiniz.

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

Yüz Veri Kümelerini Sarma

Hugging Face Datasets, doğal dil işleme görevleri için çok çeşitli önceden var olan veri kümeleri sağlayan bir Python kitaplığıdır. Ayrıca mevcut veri kümelerini birleştirerek ve önceden işleyerek özel veri kümeleri oluşturmaya yönelik araçlar da sunar.

Örneğin, önceden var olan bir veri kümesini yüklemek için "veri kümeleri" modülündeki "load_dataset" işlevini kullanabilirsiniz.

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

Ayrıca şunu okuyabilirsiniz: NLP Süper Güçlerinden Yararlanmak: Adım Adım Sarılma Yüzüne İnce Ayar Yapma Eğitimi

Kili Teknolojisi

Kili Technology, makine öğrenimi projeleri için veri kümeleri oluşturmaya ve yönetmeye yönelik araçlar sunan bir veri etiketleme platformudur. Verileri etiketlemek için kullanıcı dostu bir arayüz sağlar ve metin, resim ve ses gibi çeşitli veri türlerini destekler.

Kili Teknolojisini kullanarak, ortak çalışanları verilere açıklama eklemeye davet ederek veya yerleşik açıklama araçlarını kullanarak kolayca etiketlenmiş veri kümeleri oluşturabilirsiniz.

Veri Kümesi Oluşturma için Diğer Python Kitaplıkları

Bahsedilen araç ve kitaplıkların dışında, diğer bazı Python kitaplıkları da veri kümesi oluşturma için yararlı olabilir. Bu kütüphanelerden bazıları Pandas, NumPy, TensorFlow ve PyTorch'u içerir. Bu kitaplıklar güçlü veri işleme, ön işleme ve depolama araçları sunar ve bu da onları veri kümesi oluşturma için vazgeçilmez kılar.

Yüksek Kaliteli Veri Kümeleri Oluşturmak İçin En İyi Uygulamalar

Veri bilimi ve makine öğrenimi projelerinde doğru ve güvenilir sonuçlar elde etmek için yüksek kaliteli veri kümeleri oluşturmak çok önemlidir. Kendi veri kümenizi oluştururken dikkate almanız gereken bazı en iyi uygulamalar şunlardır:

Veri Kalitesi ve Bütünlüğünün Sağlanması

Veri kümesi oluşturmada veri kalitesi ve bütünlüğü çok önemlidir. Topladığınız verilerin doğru, eksiksiz olmasını ve üzerinde çalıştığınız gerçek dünya olgusunu temsil etmesini sağlamak çok önemlidir. Bu, veri kaynaklarının dikkatli bir şekilde seçilmesi, toplama süreci sırasında verilerin doğrulanması ve ayrıntılı veri temizliği ve ön işlemenin gerçekleştirilmesiyle gerçekleştirilebilir.

Eksik Verilerin İşlenmesi

Eksik veriler, veri kümelerinde yaygın bir sorundur ve makine öğrenimi modellerinin performansını önemli ölçüde etkileyebilir. Eksik verileri, atama tekniklerini kullanarak veya eksik değerleri işleyebilecek gelişmiş algoritmalar kullanarak uygun şekilde ele almak önemlidir.

Aykırı Değerlerle Başa Çıkmak

Aykırı değerler, verilerin geri kalanından önemli ölçüde sapan veri noktalarıdır. Veri analizi ve makine öğrenimi modellerinin sonuçlarını orantısız bir şekilde etkileyebilirler. İstatistiksel yöntemler kullanarak veya aykırı değerlere karşı daha az duyarlı olan sağlam algoritmaların kullanımını göz önünde bulundurarak aykırı değerleri etkili bir şekilde tespit etmek ve ele almak çok önemlidir.

Dengeleme Sınıfı Dağılımı

Veri kümeniz dengesiz sınıflar içeriyorsa önyargılı modelleri önlemek için bu sorunu ele almak önemlidir. Aşırı örnekleme, yetersiz örnekleme veya dengesiz veri kümeleri için özel olarak tasarlanmış gelişmiş algoritmaların kullanılması gibi teknikler, sınıf dağılımını dengelemek için kullanılabilir.

Veri Kümesini Belgeleme ve Açıklama Ekleme

Veri kümesinin uygun şekilde belgelenmesi ve ek açıklamalar, kullanılabilirliği ve tekrarlanabilirliği açısından önemlidir. Veri kaynaklarının, toplama yöntemlerinin, ön işleme adımlarının ve veri kümesi oluşturma süreci sırasında yapılan tüm varsayımların belgelenmesi şeffaflığı sağlar ve başkalarının çalışmanızı anlamasına ve çoğaltmasına olanak tanır.

Veri Kümesi Oluşturmada Etik Hususlar

Veri kümesi oluşturma aynı zamanda göz ardı edilmemesi gereken etik hususları da içerir. Akılda tutulması gereken bazı önemli etik hususlar şunlardır:

Gizlilik ve Anonimleştirme

Verileri toplarken ve kullanırken mahremiyete saygı göstermek ve ilgili kişi veya kuruluşların anonimliğini sağlamak önemlidir. Bu, kişisel olarak tanımlanabilir bilgilerin (PII) veri kümesinden kaldırılması veya şifrelenmesiyle veya bireylerden uygun onayların alınmasıyla gerçekleştirilebilir.

Önyargı ve Adalet

Veri kümelerindeki önyargı, önyargılı modellere ve adil olmayan sonuçlara yol açabilir. Veri kümesinde mevcut olan cinsiyet veya ırksal önyargılar gibi önyargıların belirlenmesi ve azaltılması çok önemlidir. Bu, veri kaynaklarının dikkatli bir şekilde seçilmesi, veri toplama sürecinin çeşitlendirilmesi ve adalete duyarlı algoritmaların kullanılmasıyla yapılabilir.

Bilgilendirilmiş Onam ve Veri Kullanım Politikaları

Verileri toplanan kişilerden bilgilendirilmiş onam alınması önemlidir. Bireyler, veri toplamanın amacı, verilerinin nasıl kullanılacağı ve olası riskler konusunda tam olarak bilgilendirilmelidir. Ayrıca veri setinin sorumlu ve etik kullanımını sağlamak için açık veri kullanım politikaları oluşturulmalıdır.

Sonuç

Python'da kendi veri kümenizi oluşturmak, verileri proje gereksinimlerinize göre özelleştirmenize ve kalitesinden emin olmanıza olanak tanır. Bu makalede özetlenen adımları izleyerek araştırma sorularınızı yanıtlayan veya belirli bir sorunu çözen yüksek kaliteli bir veri kümesi oluşturabilirsiniz. Ayrıca veri artırma ve genişletme teknikleri, veri kümesi oluşturmaya yönelik araçlar ve kütüphaneler, yüksek kaliteli veri kümeleri oluşturmaya yönelik en iyi uygulamalar ve veri kümesi oluşturmada etik hususlar tartışıldı. Bu bilgilerle, kendi veri kümesi oluşturma yolculuğunuza başlamak için iyi bir donanıma sahipsiniz.

İlgili bağlantılar

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/01/how-to-create-your-own-dataset-in-python/