機械学習プロジェクトのデータセットを取得する4つのユニークな方法

多くの場合、不十分なデータは、ほとんどのデータサイエンスプロジェクトの大きな後退の1つです。ただし、着手したいプロジェクトのデータを収集する方法を知ることは、データサイエンティストとして習得する必要のある重要なスキルです。

データサイエンティストと機械学習エンジニアは現在、最新のデータ収集技術を使用して、アルゴリズムをトレーニングするためにより多くのデータを取得しています。最初のデータサイエンスまたは機械学習プロジェクトに着手することを計画している場合は、データも取得できる必要があります。

どうすれば自分でプロセスを簡単にすることができますか?データを収集するために使用できるいくつかの最新の手法を見てみましょう。

データサイエンスプロジェクトにさらにデータが必要な理由

機械学習アルゴリズムは、データに依存して、より正確、正確、予測的になります。これらのアルゴリズムは、データセットを使用してトレーニングされます。トレーニングプロセスは、幼児にオブジェクトの名前を初めて教えるのと少し似ています。次に、オブジェクトを見るときに、それを1人で識別できるようにします。

人間は、新しいオブジェクトを認識するためにほんの少しの例を必要とします。オブジェクトに精通するには、数百または数千の同様の例が必要になるため、マシンの場合はそうではありません。

これらの例またはトレーニングオブジェクトは、データの形式で提供される必要があります。次に、専用の機械学習アルゴリズムがトレーニングセットと呼ばれるデータセットを実行し、それについてさらに学習してより正確になります。

つまり、アルゴリズムをトレーニングするのに十分なデータを提供できない場合、マシンに学習するのに十分なデータがないため、プロジェクトの最後に正しい結果が得られない可能性があります。

したがって、結果の精度を向上させるには、適切なデータを取得する必要があります。それを達成するために使用できるいくつかの最新の戦略を以下で見てみましょう。

1.Webページから直接データをスクレイピングする

Webスクレイピングは、Webからデータを取得する自動化された方法です。最も基本的な形式では、Webスクレイピングには、Webサイト上の要素をコピーしてローカルファイルに貼り付けることが含まれる場合があります。

ただし、Webスクレイピングには、特別なスクリプトを作成したり、専用ツールを使用してWebページからデータを直接スクレイピングしたりすることも含まれます。また、Serpstackなどのアプリケーションプログラミングインターフェイス(API)を使用したより詳細なデータ収集も含まれる可能性があります

一部の人々は、ウェブスクレイピングが知的財産の損失につながる可能性があると信じていますが、それは人々が悪意を持ってそれを行った場合にのみ発生する可能性があります。 Webスクレイピングは合法であり、顧客や競合他社に関する公開情報を収集することで、企業がより良い意思決定を行うのに役立ちます。

関連: Webスクレイピングとは何ですか?ウェブサイトからデータを収集する方法

たとえば、オンラインストアからデータを収集して、価格と在庫状況を比較するスクリプトを作成できます。もう少し技術的なことかもしれませんが、オーディオファイルや画像などの生のメディアをWeb経由で収集することもできます。

以下のサンプルコードを見て、Pythonのbeautifulsoup4HTMLパーサーライブラリを使用したWebスクレイピングを垣間見ることができます。

 from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.request import urlopen
url = "Enter the full URL of the target webpage here"
targetPage = urlopen(url)
htmlReader = targetPage.read().decode("utf-8")
webData = BeautifulSoup(htmlReader, "html.parser")
print(webData.get_text())

サンプルコードを実行する前に、ライブラリをインストールする必要があります。コマンドラインから仮想環境作成し、 pip installbeautifulsoup4を実行してライブラリをインストールします。

2.Webフォーム経由

オンラインフォームを利用してデータを収集することもできます。これは、データを収集したい人々のターゲットグループがある場合に最も役立ちます。

Webフォームを送信することの欠点は、必要な量のデータを収集できない可能性があることです。小規模なデータサイエンスプロジェクトやチュートリアルには非常に便利ですが、多数の匿名の人々にリーチしようとすると制約にぶつかる可能性があります。

有料のオンラインデータ収集サービスは存在しますが、プロジェクトにいくらかのお金を費やしてもかまわない場合を除いて、ほとんどの場合高すぎるため、個人にはお勧めしません。

人々からデータを収集するためのさまざまなWebフォームがあります。そのうちの1つはGoogleフォームで、 forms.google.comにアクセスしてアクセスできます。 Googleフォームを使用して、連絡先情報、人口統計データ、およびその他の個人情報を収集できます

フォームを作成したら、メール、SMS、またはその他の利用可能な手段を介して、ターゲットオーディエンスにリンクを送信するだけです。

ただし、Googleフォームは人気のあるウェブフォームの一例にすぎません。同様に優れたデータ収集ジョブを実行する多くの選択肢があります。

3.ソーシャルメディア経由

Facebook、LinkedIn、Instagram、Twitterなどのソーシャルメディアを介してデータを収集することもできます。ソーシャルメディアからデータを取得することは、他のどの方法よりも少し技術的です。完全に自動化されており、さまざまなAPIツールを使用します。

ソーシャルメディアは比較的組織化されておらず、膨大な量があるため、データを抽出するのが難しい場合があります。適切に編成されたこのタイプのデータセットは、オンライン感情分析、市場動向分析、およびオンラインブランディングを含むデータサイエンスプロジェクトで役立ちます。

たとえば、Twitterは、 pip installtweepyコマンドでインストールできるtweepyPython APIパッケージを使用して、大量のデータセットを収集できるソーシャルメディアデータソースの例です。

基本的な例として、Twitterホームページのツイートを抽出するためのコードブロックは次のようになります。

 import tweepy
import re
myAuth = tweepy.OAuthHandler(paste consumer_key here, paste consumer_secret key here)
auth.set_access_token(paste access_token here, paste access_token_secret here)
authenticate = tweepy.API(myAuth)
target_tweet = api.home_timeline()
for targets in target_tweet:
print(targets.text)

使用方法の詳細については、 docs.tweepy.org Webサイトにアクセスして、 tweepyのドキュメントにアクセスできます。 TwitterのAPIを使用するには、developer.twitter.comのWebサイトにアクセスして開発者のアカウントを申請する必要があります。

Facebookは、データを収集するためのもう1つの強力なソーシャルメディアプラットフォームです。 Facebook GraphAPIと呼ばれる特別なAPIエンドポイントを使用します。このAPIを使用すると、開発者はFacebookプラットフォームでの特定のユーザーの行動に関するデータを収集できます。詳細については、 developers.facebook.comのFacebook GraphAPIドキュメントにアクセスできます。

APIを使用したソーシャルメディアデータ収集の詳細な説明は、この記事の範囲を超えています。詳細を知りたい場合は、各プラットフォームのドキュメントをチェックして、それらに関する詳細な知識を得ることができます。

APIエンドポイントに接続するためのスクリプトを作成することに加えて、 ScrapingExpertや他の多くのサードパーティツールを収集するソーシャルメディアデータも利用できます。ただし、これらのWebツールのほとんどにはコストがかかります。

4.公式ソースからの既存のデータセットの収集

信頼できるソースから既存のデータセットを収集することもできます。この方法では、公式のデータバンクにアクセスし、検証済みのデータセットをそこからダウンロードします。ウェブスクレイピングや他のオプションとは異なり、このオプションはより高速で、技術的な知識をほとんどまたはまったく必要としません。

これらのタイプのソースのデータセットは通常、CSV、JSON、HTML、またはExcel形式で利用できます。信頼できるデータソースの例としては、世界銀行UNdata 、その他いくつかがあります。

一部のデータソースは、現在のデータを非公開にして、一般の人々がそれらにアクセスできないようにする場合があります。ただし、それらのアーカイブは頻繁にダウンロードできます。

機械学習プロジェクトのより公式なデータセットソース

このリストは、プロジェクトで使用するさまざまなタイプのデータを取得するための良い出発点となるはずです。

これ以外にも多くの情報源があり、注意深く検索すると、独自のデータサイエンスプロジェクトに最適なデータが得られます。

より良い結果を得るためにこれらの最新技術を組み合わせる

タスクに使用できるツールが限られているか、理解しにくい場合、データ収集は面倒な場合があります。古い方法と従来の方法は依然としてうまく機能し、場合によっては避けられませんが、最新の方法はより高速で信頼性が高くなります。

ただし、単一の方法に依存するのではなく、データを収集するこれらの最新の方法を組み合わせることで、より良い結果が得られる可能性があります。