Cara Mencari Dataset untuk Machine Learning: Tips dan Sumber Terbaik

Machine learning adalah salah satu bidang yang sedang berkembang pesat di era digital saat ini. Machine learning adalah cabang dari ilmu komputer yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan menghasilkan prediksi atau keputusan tanpa pemrograman eksplisit.

Namun, untuk bisa belajar machine learning dengan baik, kita membutuhkan data yang berkualitas dan relevan dengan masalah yang ingin kita selesaikan. Data adalah bahan baku dari machine learning, tanpa data kita tidak bisa membuat model atau menguji kinerjanya.

Lalu, bagaimana cara mencari dataset untuk machine learning? Apa saja sumber-sumber terbaik yang menyediakan dataset gratis untuk machine learning? Bagaimana cara mengevaluasi kualitas dan relevansi dataset untuk machine learning?

Artikel ini akan menjawab pertanyaan-pertanyaan tersebut dengan memberikan tips dan sumber terbaik untuk mendapatkan dataset gratis untuk machine learning. Simak ulasannya berikut ini.

Tips Mencari Dataset untuk Machine Learning

Sebelum kita membahas sumber-sumber terbaik untuk mendapatkan dataset gratis untuk machine learning, ada beberapa tips yang perlu kita perhatikan dalam mencari dataset untuk machine learning. Berikut adalah beberapa tipsnya:

Pahami Masalah yang Ingin Dipecahkan

Tips pertama dalam mencari dataset untuk machine learning adalah memahami masalah yang ingin kita pecahkan dengan menggunakan machine learning. Apa tujuan kita menggunakan machine learning? Apa output atau hasil yang diharapkan dari model machine learning? Apa jenis masalah yang ingin kita selesaikan (misalnya klasifikasi, regresi, klastering, dll)?

Dengan memahami masalah yang ingin dipecahkan, kita bisa menentukan jenis data yang dibutuhkan, fitur-fitur apa saja yang relevan dengan masalah tersebut, serta ukuran dan format data yang sesuai dengan algoritma atau metode machine learning yang akan digunakan.

Cari Dataset yang Sesuai dengan Domain Masalah

Tips kedua dalam mencari dataset untuk machine learning adalah mencari dataset yang sesuai dengan domain masalah yang ingin dipecahkan. Misalnya, jika kita ingin membuat model klasifikasi gambar hewan peliharaan, maka kita harus mencari dataset yang berisi gambar-gambar hewan peliharaan beserta labelnya.

Cara mencari dataset yang sesuai dengan domain masalah adalah dengan menggunakan kata kunci (keyword) yang relevan saat melakukan pencarian di internet atau di situs-situs penyedia dataset. Misalnya, jika kita ingin mencari dataset tentang cuaca di Indonesia, maka kita bisa menggunakan kata kunci seperti “dataset cuaca Indonesia”, “data iklim Indonesia”, “data meteorologi Indonesia”, dll.

Evaluasi Kualitas dan Relevansi Dataset

Tips ketiga dalam mencari dataset untuk machine learning adalah mengevaluasi kualitas dan relevansi dataset sebelum menggunakannya. Kualitas dan relevansi dataset sangat mempengaruhi hasil akhir dari model machine learning.

Kualitas dataset dapat dilihat dari beberapa aspek, seperti:

• Kelengkapan: apakah semua fitur atau kolom data tersedia dan tidak ada nilai kosong atau hilang?
• Konsistensi: apakah semua fitur atau kolom data memiliki format atau tipe data yang sama?
• Kebersihan: apakah semua fitur atau kolom data bebas dari noise atau outlier?
• Keseimbangan: apakah distribusi kelas target atau output seimbang atau tidak timpang?

Relevansi dataset dapat dilihat dari beberapa aspek, seperti:

• Kesesuaian: apakah dataset sesuai dengan domain masalah yang ingin dipecahkan?
• Keterwakilan: apakah dataset mewakili populasi atau sampel yang ingin ditargetkan?
• Ketepatan: apakah dataset akurat dan valid sesuai dengan sumber atau referensi yang terpercaya?
• Ketepatan waktu: apakah dataset terbaru dan mencerminkan kondisi saat ini?

Untuk mengevaluasi kualitas dan relevansi dataset, kita bisa melakukan beberapa hal, seperti:

• Melihat deskripsi atau dokumentasi dataset yang biasanya disediakan oleh penyedia dataset.
• Melakukan analisis eksplorasi data (EDA) untuk melihat statistik deskriptif, distribusi, korelasi, visualisasi, dll dari dataset.
• Melakukan pra-pemrosesan data (pre-processing) untuk membersihkan, mengisi nilai kosong, mentransformasi, menormalisasi, dll dari dataset.

Sumber Terbaik untuk Mendapatkan Dataset Gratis untuk Machine Learning

Setelah kita mengetahui tips dalam mencari dataset untuk machine learning, sekarang kita akan membahas sumber-sumber terbaik yang menyediakan dataset gratis untuk machine learning. Berikut adalah beberapa sumbernya:

UCI Machine Learning Repository

Salah satu repositori untuk machine learning terbaik adalah UCI Machine Learning Repository. Situs ini menyediakan lebih dari 500 dataset dari berbagai domain dan jenis masalah machine learning. Dataset-dataset ini terdokumentasi dengan baik dan mudah diunduh dalam format standar seperti CSV atau ARFF.

UCI Machine Learning Repository juga menyediakan fitur pencarian yang memudahkan kita untuk mencari dataset sesuai dengan kata kunci, jumlah fitur atau instans, jenis masalah (klasifikasi, regresi, dll), area aplikasi (biologi, ekonomi, dll), dll. Situs ini juga menyediakan referensi-referensi ilmiah yang berkaitan dengan dataset tersebut.

Beberapa contoh dataset populer dari UCI Machine Learning Repository adalah Iris Dataset (dataset klasifikasi bunga iris), Boston Housing Dataset (dataset regresi harga rumah di Boston), Wine Quality Dataset (dataset klasifikasi kualitas anggur), Breast Cancer Wisconsin Dataset (dataset klasifikasi tumor payudara), dll.

Kaggle

Selanjutnya, kamu bisa mengambil dari Kaggle. Kaggle adalah salah satu platform komunitas online terbesar untuk data science dan machine learning. Di situs ini kita bisa menemukan berbagai macam kompetisi machine learning dengan hadiah menarik, kursus online gratis tentang data science dan machine learning, serta notebook interaktif yang memungkinkan kita untuk menjalankan kode langsung di browser.

Selain itu, Kaggle juga menyediakan ribuan dataset gratis untuk machine learning dari berbagai domain dan jenis masalah. Dataset-dataset ini bisa diunduh dalam format CSV atau JSON atau diakses langsung melalui API Kaggle. Dataset-dataset ini juga dilengkapi dengan deskripsi singkat dan metadata seperti jumlah kolom atau baris, ukuran file,sumber data, dll.

Kaggle juga menyediakan fitur pencarian yang memudahkan kita untuk mencari dataset sesuai dengan kata kunci, kategori (misalnya bisnis, kesehatan, dll), format file (CSV, JSON, dll), ukuran file (kecil, sedang, besar), dll. Situs ini juga menyediakan diskusi dan komentar dari pengguna lain yang berkaitan dengan dataset tersebut.

Beberapa contoh dataset populer dari Kaggle adalah Titanic Dataset (dataset klasifikasi kesintasan penumpang kapal Titanic), MNIST Dataset (dataset klasifikasi digit tulisan tangan), IMDB Dataset (dataset analisis sentimen ulasan film), Netflix Dataset (dataset rekomendasi film dari Netflix), dll.

Data.Gov

Ketiga, kamu bisa mengunjungi Data.Gov untuk mencari dataset. Data.gov berisikan banyak data dari pemerintahan US, mulai dari iklim, keuangan, pendidikan, energi, dan banyak data lain. Website ini menyediakan lebih dari 190.000 data yang bisa kamu gunakan gratis. Data-data ini terdokumentasi dengan baik, sehingga kamu mencari data yang sesuai dengan kebutuhanmu.

Data.Gov juga menyediakan fitur pencarian yang memudahkan kita untuk mencari dataset sesuai dengan kata kunci, topik (misalnya pertanian, lingkungan hidup, dll), format file (CSV, XML, dll), lisensi (domain publik, Creative Commons, dll), dll. Situs ini juga menyediakan API untuk mengakses data secara langsung.

Beberapa contoh dataset populer dari Data.Gov adalah National Parks Dataset (dataset informasi tentang taman nasional di US), College Scorecard Dataset (dataset informasi tentang perguruan tinggi di US), Consumer Complaint Database (dataset keluhan konsumen tentang produk atau layanan keuangan), dll.

The MNIST Database

Nah, jika kamu tertarik dengan image classification, the MNIST Database adalah dataset yang wajib kamu kunjungi. The MNIST Database adalah salah satu dataset klasik dan paling terkenal dalam machine learning. Dataset ini berisi 70.000 gambar digit tulisan tangan dari 0 sampai 9 dalam ukuran 28 x 28 piksel. Dataset ini dibagi menjadi 60.000 gambar untuk training set dan 10.000 gambar untuk test set.

The MNIST Database sangat cocok untuk pemula yang ingin belajar machine learning karena dataset ini mudah diunduh dan digunakan dalam format standar seperti CSV atau IDX. Dataset ini juga memiliki tingkat kesulitan yang moderat sehingga bisa digunakan untuk menguji berbagai algoritma atau metode machine learning seperti logistic regression, k-nearest neighbors, support vector machines, neural networks, dll.

FAQ

Berikut adalah beberapa pertanyaan yang sering diajukan seputar cara mencari dataset untuk machine learning:

Apa itu dataset?

Dataset adalah kumpulan data yang terstruktur atau tidak terstruktur yang biasanya disimpan dalam bentuk tabel atau matriks. Dataset biasanya memiliki dua komponen utama yaitu fitur atau variabel independen dan target atau variabel dependen. Fitur adalah atribut atau karakteristik dari data seperti nama, umur, jenis kelamin, dll. Target adalah hasil atau output yang ingin diprediksi atau diklasifikasikan oleh model machine learning seperti label kelas, nilai numerik, dll.

Mengapa dataset penting untuk machine learning?

Dataset penting untuk machine learning karena tanpa dataset kita tidak bisa membuat model atau menguji kinerjanya. Dataset adalah bahan baku dari machine learning yang digunakan untuk melatih model agar bisa belajar pola-pola atau hubungan-hubungan antara fitur dan target. Dataset juga digunakan untuk menguji model agar bisa mengevaluasi seberapa baik model bisa memprediksi atau mengklasifikasikan data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.

Semoga artikel ini bermanfaat bagi Anda, silahkan kunjungi kateknologi.blogspot.com untuk mencari informasi lainnya . Terima kasih telah membaca.