Dizionario AI › Fondamenti AI
Un dataset è un insieme organizzato di dati usato per addestrare, validare o testare un modello di machine learning. Può essere una tabella con righe e colonne, una collezione di immagini etichettate, un archivio di testi o qualunque altra raccolta strutturata di esempi da cui un algoritmo può imparare. È il punto di partenza di qualsiasi progetto di machine learning: senza dati non c'è nulla da cui apprendere.
Un dataset è tipicamente composto da osservazioni, le righe o gli esempi individuali, e da caratteristiche, le colonne o variabili che descrivono ciascuna osservazione. Nei problemi di apprendimento supervisionato include anche un'etichetta o target, il valore che il modello deve imparare a prevedere. La qualità di un dataset, completezza, correttezza, rappresentatività rispetto ai casi reali che il modello incontrerà, conta spesso più della sofisticazione dell'algoritmo scelto per usarlo.
Ogni fase del machine learning richiede dataset con ruoli diversi: quello di addestramento insegna al modello, quello di validazione aiuta a scegliere gli iperparametri migliori, quello di test misura le prestazioni finali su dati mai visti durante lo sviluppo. Dataset pubblici come ImageNet per la visione artificiale o benchmark testuali condivisi hanno accelerato per anni il progresso della ricerca, permettendo di confrontare in modo equo modelli diversi sugli stessi dati.
La parola nasce dall'unione di data, dati, e set, insieme, e appare nel vocabolario informatico già dagli anni '60, quando i primi sistemi di elaborazione iniziarono a maneggiare collezioni strutturate di informazioni su nastri e schede perforate. Con la crescita del machine learning statistico dagli anni '80 e '90 in poi, il termine dataset si è specializzato fino a indicare specificamente la raccolta di esempi usata per addestrare e valutare un modello.
Ogni scenario professionale di Grace è costruito su un dataset implicito di casi reali analizzati nel percorso formativo: i 520 scenari coprono situazioni professionali diverse esattamente come un dataset ben costruito copre la varietà dei casi reali.
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