Dataset (Conjunto de Dados)

Última atualização: 04 de Junho de 2025

Um dataset pode consistir em vários tipos de dados, como números, texto, imagens, áudio, vídeo ou uma combinação deles. Cada item em um dataset é geralmente chamado de "amostra", "exemplo" ou "instância", e cada amostra é descrita por um conjunto de "características" ou "features".

Tipos de Datasets em Machine Learning:

No desenvolvimento de modelos de Machine Learning, os datasets são frequentemente divididos em três subconjuntos principais:

• Dataset de Treinamento (Training Set): É a maior parte do dataset, usada para treinar o modelo de IA. O modelo aprende os padrões e relações presentes nesses dados. No aprendizado supervisionado, este conjunto contém tanto as entradas (features) quanto as saídas corretas (rótulos).
• Dataset de Validação (Validation Set): Usado durante o processo de treinamento para ajustar os hiperparâmetros do modelo (configurações que não são aprendidas diretamente dos dados de treinamento, como a taxa de aprendizado) e para monitorar o desempenho do modelo em dados não vistos, ajudando a evitar overfitting (quando o modelo se ajusta demais aos dados de treinamento e perde a capacidade de generalizar).
• Dataset de Teste (Test Set): Usado após o treinamento do modelo para avaliar seu desempenho final em dados completamente novos, que o modelo nunca viu antes. Isso fornece uma estimativa imparcial de quão bem o modelo generaliza para o mundo real.

Características de um Bom Dataset:

• Relevância: Os dados devem ser relevantes para o problema que se está tentando resolver.
• Qualidade: Os dados devem ser precisos, completos e consistentes. Dados ruidosos, com erros ou ausentes podem prejudicar o desempenho do modelo.
• Quantidade: Modelos complexos, como redes neurais profundas, geralmente requerem grandes quantidades de dados para aprender eficazmente.
• Representatividade: O dataset deve ser uma amostra representativa do mundo real ou do problema que o modelo encontrará em produção. Vieses no dataset podem levar a modelos enviesados.
• Diversidade: Para modelos que precisam generalizar bem, o dataset deve cobrir uma ampla gama de cenários e variações.

Fontes de Datasets:

Datasets podem ser coletados de diversas fontes, incluindo:

• Dados internos de empresas (logs, transações, dados de clientes).
• Dados públicos disponibilizados por governos ou instituições de pesquisa (ex: Kaggle Datasets, Google Dataset Search, UCI Machine Learning Repository).
• Dados gerados por sensores ou dispositivos IoT.
• Dados sintéticos, que são gerados artificialmente para aumentar datasets existentes ou para simular cenários específicos.

A qualidade e a adequação do dataset são fatores críticos para o sucesso de qualquer projeto de Inteligência Artificial. A etapa de coleta, limpeza e preparação de dados (data preparation) é, portanto, uma das mais importantes e, muitas vezes, mais demoradas no ciclo de vida do desenvolvimento de IA.