benchmarkdatasetteja

Benchmarkdatasetteja ovat standardoidut aineistot, joita käytetään arvioimaan ja vertailemaan koneoppimis- ja data-analyysiprosessien suorituskykyä. Niiden tarkoituksena on tarjota toistettavia viitearvoja sekä helpottaa tulosten vertailua eri tutkimus- ja sovellusmenetelmien välillä.

Käyttötarkoitukset mukaan lukien suorituskyvyn mittaaminen, hyperparametrien optimointi ja menetelmien kehityksen seuraaminen. Benchmarkdatasetteja käytetään sekä tieteellisessä tutkimuksessa että teollisuudessa, ja niiden avulla voidaan testata yleisiä ongelmanratkaisukäytäntöjä, kuten luokittelua, regreseja sekä kielellisiä tai visuaalisia tehtäviä. Usein datasetteihin liittyy valmiiksi jaetut treeni-, validointi- ja testijoukot sekä ohjeet reiluun vertailuun.

Tyypit ja luokittelu perustuvat datan luonteeseen: kuvatiedot (esimerkiksi kuvatietokannat), tekstit (kielelliset datasets), taulukkomuotoinen data (tabular), aikarjdata (time-series) sekä grafidatat. Joissain tapauksissa on myös multi-modaalisia tai reaalimaailman datan spesiaalikokonaisuuksia. Datasetteja julkaistaan sekä kaupallisesti että avoimesti lisensoituna, ja ne voivat sisältää metatietoja, kuten arviointimetriikat ja baseline-suorituskykylukemat.

Haasteet liittyvät datan laatuun, mahdolliseen harhaan, datasetin biasiin sekä reproduceabiliteetin varmistamiseen. Lisäksi on tärkeää huomioida lisensointi, datan saatavuus ja datasetin versiointi.

Esimerkkejä tunnetuista benchmarkdatasetteista ovat ImageNet ja MNIST kuvatiedostoissa, GLUE- ja SQuAD-tekstitehtävissä sekä UCI Machine Learning Repositoryn kokoelmat. Nämä toimivat yleisinä, vertailukelpoisina viiteponteina alan tutkimuksessa.