Berikut 5 Contoh Dataset Gratis untuk Latihan Machine Learning

Salah satu cara paling efektif untuk memahami machine learning bukan hanya membaca teori, tapi langsung praktik menggunakan dataset nyata. Menurut laporan Kaggle 2024, lebih dari 72% praktisi AI dan data scientist menyatakan bahwa latihan dengan data publik berperan penting dalam mempercepat pemahaman konsep dan kemampuan membangun model.

Kalau kamu baru mulai belajar machine learning, berikut panduan memilih serta lima contoh dataset gratis yang bisa kamu eksplorasi untuk melatih kemampuan analisismu.

1. Pentingnya Dataset Aktual untuk Latihan Machine Learning

Dataset aktual membantu kamu memahami kompleksitas data di lapangan. Mulai dari data yang tidak seimbang, nilai hilang, hingga noise. Berbeda dengan dataset buatan, data nyata memberi konteks bisnis dan permasalahan yang relevan.

Misalnya, data transaksi pelanggan atau citra medis mengandung pola-pola kompleks yang hanya bisa dipahami melalui praktik. Selain itu, riset dari Google Research (2023) menunjukkan bahwa model yang dilatih dengan data beragam memiliki akurasi 28% lebih tinggi dibandingkan model yang dilatih dengan data sintetis.

Baca juga: Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner

2. Kriteria Pemilihan Dataset

Sebelum memilih dataset, kamu perlu mempertimbangkan beberapa kriteria agar proses latihan berjalan efektif:

• Ukuran dataset: Pilih dataset yang tidak terlalu besar agar mudah diolah di komputer pribadi.

• Kualitas data: Pastikan data memiliki label yang jelas dan struktur rapi.

• Relevansi dengan tujuan belajar: Misalnya, jika kamu ingin belajar computer vision, pilih dataset gambar.

• Lisensi penggunaan: Pastikan dataset bisa digunakan untuk tujuan edukatif tanpa pelanggaran hak cipta.

Dataset dengan dokumentasi lengkap juga akan memudahkan kamu memahami konteks dan variabel di dalamnya.

3. Contoh Dataset untuk Latihan ML

Berikut beberapa dataset populer dan gratis yang bisa kamu gunakan untuk latihan di berbagai bidang machine learning:

a. Fedivertex (Graph Dataset)

Cocok untuk kamu yang tertarik belajar graph machine learning. Dataset ini berisi jutaan node dan edge dari jejaring sosial terdesentralisasi (Fediverse). Kamu bisa melatih model untuk mendeteksi komunitas atau memprediksi hubungan antar node.

b. Sleeping-DISCO 9M (Music / Audio)

Dataset audio berskala besar dengan lebih dari 9 juta potongan musik berdurasi 10 detik. Ideal untuk melatih model audio classification atau music recommendation. Dataset ini banyak digunakan dalam riset music information retrieval (MIR).

c. Common Voice (Speech / NLP)

Dikembangkan oleh Mozilla, Common Voice merupakan dataset open-source berisi lebih dari 100.000 jam rekaman suara dari 90+ bahasa. Dataset ini sangat cocok untuk latihan speech recognition atau text-to-speech.

d. COCO / DOTA / Open Images (Computer Vision)

Kalau kamu tertarik dengan image recognition, kamu bisa mulai dengan dataset seperti COCO (Common Objects in Context) yang berisi lebih dari 330.000 gambar beranotasi. Alternatif lainnya, DOTA cocok untuk object detection berbasis citra udara, sedangkan Open Images menyediakan 9 juta gambar untuk latihan multi-label classification.

e. LAION / The Pile (Multimodal / Teks-Image)

Untuk kamu yang ingin memahami multimodal AI, dua dataset ini wajib dicoba. LAION-5B memiliki lebih dari 5 miliar pasangan teks-gambar, dan The Pile adalah kumpulan 825 GB data teks dari berbagai domain. Keduanya sering digunakan dalam pelatihan model besar seperti CLIP atau GPT-style models.

Baca juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

4. Tips Menggunakan Dataset untuk Latihan ML

Agar proses latihanmu semakin efektif, berikut beberapa tips yang bisa kamu ikuti:

• Mulai dari dataset kecil dulu. Fokus pada pemahaman konsep alih-alih volume data.

• Gunakan notebook interaktif seperti Google Colab atau Jupyter agar mudah menjalankan eksperimen.

• Eksplorasi data secara visual. Gunakan library seperti Matplotlib, Seaborn, atau Plotly untuk memahami pola awal.

• Coba berbagai model. Jangan terpaku pada satu algoritma. Uji regresi, klasifikasi, atau clustering sesuai tipe datanya.

• Baca dokumentasi dataset dengan teliti. Ini membantumu memahami konteks dan mencegah kesalahan interpretasi.

Latihan menggunakan dataset nyata adalah langkah krusial untuk menguasai machine learning. Dengan beragam sumber terbuka seperti COCO, Common Voice, atau LAION, kamu bisa belajar membangun model dari berbagai jenis data, mulai dari teks, suara, hingga gambar.

Kalau kamu ingin belajar cara mengolah dataset tersebut secara praktis, kamu bisa mulai dari bootcamp DQLab: Machine Learning and AI for Beginner. Di sini kamu akan dibimbing langsung untuk memahami dasar machine learning, eksplorasi data, dan membuat model prediktif yang bisa kamu aplikasikan ke proyek nyata.

FAQ:

1. Apakah aman menggunakan dataset publik dari internet?

Ya, asalkan kamu mengunduhnya dari sumber resmi seperti Kaggle, UCI Machine Learning Repository, atau Google Dataset Search. Hindari dataset yang tidak memiliki dokumentasi jelas atau bersumber dari situs tidak terpercaya, karena bisa mengandung data sensitif atau berpotensi melanggar privasi pengguna.

2. Apakah saya perlu data berukuran besar untuk belajar machine learning?

Tidak selalu. Fokus utamamu sebagai pemula adalah memahami alur machine learning: mulai dari eksplorasi data, pembersihan, hingga evaluasi model. Dataset kecil justru lebih efektif untuk membangun intuisi sebelum beralih ke data besar yang kompleks.