verisetleri

Verisetleri (datasets), analiz, model eğitimi ve testleri için kullanılan, bir araya getirilmiş veri örneklerinden oluşan koleksiyonlardır. Bir verisetinde çoğu zaman satırlar örnekleri, sütunlar ise değişkenleri temsil eder; hedef değişken varsa bu etiket veya çıktı olarak kullanılır. Yapılandırılmış verisetleri tablo şeklinde olurken, yapısal olmayan verisetleri metin, görüntü, ses gibi biçimlerde bulunabilir. Dosya biçimleri arasında CSV, TSV, JSON, XML ve Parquet gibi formatlar yaygındır.

Verisetlerinin kaynağı sensörler, deneyler, anketler, kayıt sistemleri veya simülasyonlar olabilir; farklı kaynaklar birleştirilebilir. Ayrıca bazı verisetleri, ihtiyaç duyulan özellikleri elde etmek için sentetik olarak da üretilebilir. Veri kalitesi, temsil edicilik, önyargılar, eksik değerler, hatalı etiketler, yinelenen kayıtlar ve tutarsızlıklar gibi hususları kapsar; bu nedenle temizleme, dönüştürme ve ön işleme adımları gerekebilir. Gizlilik ve etik konular da önemlidir; kişisel veriler anonimleştirilir, lisans ve kullanım koşulları kontrol edilir.

Verisetleri, keşifsel veri analizi, istatistiksel modellleme ve makine öğrenmesi başta olmak üzere çeşitli amaçlarla kullanılır. Uygulamalarda genellikle verinin eğitim, doğrulama ve test olarak bölünmesiyle performans değerlendirilir; çapraz doğrulama ve sürümleme gibi uygulamalar da yaygındır. Verisetlerinin güvenilirliği ve tekrarlanabilirliği, araştırma sonuçlarının geçerliliğini doğrudan etkiler.

Önemli örnekler arasında Iris, MNIST ve CIFAR-10 gibi benchmark verisetleri ile UCI Makine Öğrenimi Deposu, OpenML ve çeşitli kamu veri portalı kaynakları bulunur. Erken ve güvenilir sonuçlar için verisetleri, lisans koşulları ve kaynak referansları ile paylaşılır ve sürümlenir.