Dữ liệu là tập hợp các giá trị hoặc thông tin được thu thập, lưu trữ và xử lý để mô tả hoặc phân tích một hiện tượng, sự vật, hoặc quá trình. Dữ liệu có thể ở nhiều dạng như số, văn bản, hình ảnh, âm thanh, hoặc video, và thường được sử dụng để đưa ra quyết định hoặc xây dựng mô hình trong các lĩnh vực như máy học, trí tuệ nhân tạo, hoặc phân tích kinh doanh.
Tại sao cần dữ liệu chất lượng cao cho máy học?
Dữ liệu chất lượng cao rất quan trọng trong máy học vì:
- Ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất mô hình: Dữ liệu chất lượng cao (sạch, chính xác, đầy đủ, và phù hợp) giúp mô hình học được các mẫu (patterns) chính xác, từ đó dự đoán hoặc phân loại tốt hơn. Dữ liệu kém chất lượng (thiếu, sai lệch, hoặc nhiễu) có thể dẫn đến mô hình không chính xác hoặc sai lệch (bias).
- Giảm thiểu sai lệch (bias): Dữ liệu chất lượng cao đảm bảo tính đa dạng và đại diện, giúp mô hình không thiên vị hoặc đưa ra kết quả không công bằng.
- Tăng hiệu quả huấn luyện: Dữ liệu sạch và được tổ chức tốt giúp giảm thời gian và tài nguyên cần thiết để huấn luyện mô hình.
- Tăng khả năng khái quát hóa: Dữ liệu chất lượng cao, bao gồm cả dữ liệu đa dạng và phong phú, giúp mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu mới, chưa từng thấy (generalization).
- Hỗ trợ đánh giá chính xác: Dữ liệu chất lượng cao trong tập kiểm tra và xác thực giúp đánh giá hiệu quả thực sự của mô hình, đảm bảo độ tin cậy của kết quả.
Tóm lại, dữ liệu chất lượng cao là nền tảng để xây dựng các mô hình máy học hiệu quả, đáng tin cậy và có khả năng ứng dụng thực tiễn.
