データセット（Dataset）

データセット（Dataset）とは、機械学習や深層学習においてモデルの学習・検証に使用される、構造化されたデータの集合のことです。 「AIに学習させるための材料」として、画像、テキスト、音声、数値データなど、さまざまな形式で用いられます。 一般的なデータセットの構成には以下の3つがあります： • 訓練データ（Training Data）：モデルを学習させるためのデータ • 検証データ（Validation Data）：学習中のパラメータ調整や過学習の確認に用いるデータ • テストデータ（Test Data）：最終的なモデルの性能を評価するためのデータ データセットには、以下のような種類と用途があります： • 教師あり学習用データセット：入力と正解ラベルのペアで構成（例：画像分類、テキスト分類） • 教師なし学習用データセット：ラベルがないデータ（例：クラスタリング、次元削減） • 強化学習用データセット：状態・行動・報酬などの記録が含まれる 代表的な公開データセットには、以下のようなものがあります： • 画像：ImageNet、CIFAR-10、COCO、MNIST • 自然言語：Wikipedia Corpus、IMDBレビュー、Common Crawl、SQuAD • 音声：LibriSpeech、VoxCeleb • 多目的：UCI Machine Learning Repository、Kaggle Datasets データセットの品質や構成バランス（例：クラスの偏り、ノイズの有無）は、AIモデルの精度や汎化性能に直結する重要な要素です。 そのため、データセットの収集・前処理・ラベリング・検証といった工程は、AI開発において時間とコストをかけるべき基盤作業といえます。