Откуда брать данные для обучения модели машинного обучения: готовые датасеты, собственный сбор или внутренние данные компании. Простое объяснение плюсов и минусов каждого подхода, без лишней теории.
Источники данных для задач машинного обучения
Когда мы обучаем модель машинного обучения, всё начинается с данных. Именно они задают качество будущих предсказаний и определяют, насколько модель будет полезной в реальной работе.
Есть три основных пути получить подходящий набор — и каждый из них по-своему влияет на результат.
1. Использовать уже имеющиеся данные
Иногда нужные данные уже собраны — например, хранятся в базе компании. Это может быть история действий пользователей, внутренние метрики или данные, накопленные в ходе работы сервиса.
Такой формат часто встречается в задачах анализа поведения клиентов, построения рекомендаций или предсказаний на основе прошлой статистики.
Плюсы такого подхода:
- модель обучается на тех же данных, с которыми будет сталкиваться в будущем;
- данные актуальны, полностью соответствуют задаче и не требуют долгого поиска.
Минусы:
- объёма данных может не хватить, придётся дособирать;
- иногда необходима разметка, а она требует времени и ресурсов;
- бывает, что нужных данных просто нет — и приходится искать другие способы.
Такой путь хорош, когда данные уже лежат «под рукой» и отражают именно ту реальность, которую вы хотите смоделировать.
2. Собрать новые данные самостоятельно
Если подходящих данных нет, их собирают вручную.
Например, в образовании часто нужно понять, насколько ученики вовлечены в процесс и какие факторы на это влияют. Для этого создают анкету, собирают ответы, формируют выборку признаков и сразу добавляют вопрос, который станет целевой меткой.
Так появляется собственный набор данных, идеально подходящий под задачу.
Плюсы:
- полный контроль над процессом сбора;
- данные точно соответствуют исследуемому вопросу;
- можно изначально минимизировать шум и неточности.
Минусы:
- сбор занимает время — от разработки инструмента до обработки ответов;
- часто требуется дополнительная разметка;
- выборка может получиться смещённой: например, на опрос отвечают только мотивированные участники.
Такой источник данных подойдёт, когда важна точность и когда вы хотите полностью контролировать качество будущей выборки.
3. Использовать открытые данные из интернета
Существует огромное количество открытых датасетов: от изображений и текстов до статистики по экономике и медицине.
Например, для распознавания рукописных цифр давно существует большой размеченный набор из десятков тысяч изображений — и он доступен каждому.
Плюсы:
- данные уже готовы, не нужно тратить время на сбор;
- качество обычно высокое, так как наборы многократно использовались исследователями.
Минусы:
- данные могут плохо совпадать с вашей реальной задачей;
- модель, обученная на чужой выборке, не всегда переносится на ваши условия.
Открытые данные — отличный вариант для обучения, экспериментов и исследований, но не всегда подходят для практических задач бизнеса.
Разметка данных: почему это сложно
Почти любая модель требует размеченной информации. Особенно это заметно в задачах компьютерного зрения, где нужна подпись для каждого изображения.
Разметка вручную — долгий и ресурсоёмкий процесс, поэтому исследователи используют краудсорсинговые платформы. Они распределяют задания между исполнителями, собирают результаты и проверяют их качество.
Это ускоряет процесс, но сам по себе этап разметки всё равно остаётся одним из самых затратных в ML-разработке.
Источники данных могут быть разными, но главное — понимать их ограничения.
Готовые наборы дают скорость, собственный сбор — точность, внутренние данные — реалистичность. Чем лучше вы выбираете источник, тем надёжнее работает ваша модель.
А вы уже сталкивались с выбором данных для машинного обучения? Какие трудности возникали? Буду рада обсудить это в комментариях.