Los conjuntos de datos actúan como base sobre la que se crean, entrenan y confirman los modelos de aprendizaje automático (ML). Si los conjuntos de datos no son buenos o no se ajustan bien, incluso con algoritmos complejos implementados, no funcionarán correctamente de ninguna manera. La razón es que los conjuntos de datos brindan el material básico para que los modelos de ML aprendan, lo que les permite comprender patrones, hacer pronósticos y mejorar con el aprendizaje continuo.
Ahora bien, aquí surgen algunas preguntas nuevas en el campo del aprendizaje automático: ¿Cómo encontrar conjuntos de datos de alta calidad? ¡Lea este artículo para explorar algunas fuentes de conjuntos de datos de aprendizaje automático!
La importancia de los conjuntos de datos de ML
Los conjuntos de datos tienen una importancia fundamental para educar y verificar los modelos de ML. Durante el entrenamiento, se aplican conjuntos de datos para indicarle al modelo que identifique los arreglos y las conexiones dentro de los datos. Para la verificación, los conjuntos de datos de validación ayudan a evaluar el rendimiento del modelo construido al proporcionar datos nuevos e inéditos con los que se puede comparar para ver si se generaliza correctamente. Este procedimiento es útil para ajustar el modelo y detener el sobreajuste, lo que garantiza que el modelo funcione bien en diversas situaciones.
Los conjuntos de datos de ML pueden provenir de muchas fuentes, desde fuentes generales como conjuntos de datos públicos hasta colecciones centradas en dominios específicos. El siguiente contenido hablará sobre algunas de las fuentes de conjuntos de datos de ML más importantes y sus características o contribuciones.
Conjuntos de datos públicos
Los conjuntos de datos públicos son conjuntos de datos disponibles para todos, en particular para el aprendizaje automático. Estos conjuntos suelen ser gestionados y mantenidos por diversas instituciones, como organizaciones, organismos académicos u oficinas gubernamentales. Presentan características como apertura y variedad, lo que los hace útiles para investigadores y creadores.
Las ventajas de utilizar conjuntos de datos de acceso público son muchas. En primer lugar, ofrecen una forma de obtener datos de calidad sin tener que invertir mucho dinero o tiempo en recopilarlos. En segundo lugar, estos conjuntos cubren diferentes campos y temas, lo que permite a los usuarios probar distintos tipos de datos y aplicaciones. Los conjuntos de datos públicos también promueven el trabajo en equipo y la originalidad, ya que ofrecen un entorno compartido para que las personas presenten su trabajo.
Los 5 conjuntos de datos públicos más importantes
1. Conjuntos de datos de Kaggle
Kaggle funciona como un hogar para varios conjuntos de datos, lo que lo convierte en el lugar de referencia para las personas involucradas en el aprendizaje automático y la ciencia de datos. Puede acceder a numerosos conjuntos de datos, participar en combates o interactuar con usuarios de todo el mundo que son entusiastas de los datos a través de este sitio web impulsado por la comunidad. Las competencias de Kaggle a menudo dan como resultado la incorporación de nuevos conjuntos de datos a su colección, lo que mejora aún más lo que está disponible en la plataforma.
2. Repositorio de aprendizaje automático de la UCI
El Repositorio de aprendizaje automático de la UCI ha sido una fuente confiable de conjuntos de datos académicos y de investigación. Ofrece diferentes tipos de conjuntos de datos apropiados para tareas como clasificación, regresión y agrupamiento. Muchas personas en el campo de la investigación y la educación utilizan este repositorio para comparar resultados y probar nuevos métodos.
3. Búsqueda de conjuntos de datos de Google
Google Dataset Search, una herramienta de búsqueda especializada, ayuda a los usuarios a localizar conjuntos de datos en Internet. Permite a los usuarios acceder a conjuntos de datos de numerosas fuentes y plataformas que abarcan varios campos y dominios. Este motor de búsqueda facilita la búsqueda de conjuntos de datos adecuados para consultas de investigación específicas.
4. Portales de datos abiertos del gobierno
Los datos de los portales de datos abiertos del gobierno provienen de diferentes agencias e instituciones gubernamentales. Algunos ejemplos son Data.gov (EE. UU.), el Portal de datos abiertos de la Unión Europea y otros portales nacionales. Puede encontrar conjuntos de datos sobre diversos temas, como salud pública o indicadores económicos, que lo ayudarán con sus tareas de investigación o análisis.
5. Conjuntos de datos de Amazon
Amazon ha puesto a disposición una variedad de conjuntos de datos en plataformas como AWS Public Datasets y la plataforma Amazon Research. Estos conjuntos de datos abarcan diferentes dominios, como genómica, datos climáticos, transporte, etc., lo que los convierte en recursos útiles tanto para investigadores como para desarrolladores.
Instituciones académicas y de investigación
Las universidades y las organizaciones de investigación contribuyen de manera sustancial a la disponibilidad de conjuntos de datos para el aprendizaje automático. Crean conjuntos de datos mediante la realización de investigaciones científicas y estudios experimentales. Estos conjuntos de datos se comparten con frecuencia dentro de la comunidad de investigación más amplia, lo que promueve el trabajo en equipo y el avance del conocimiento.
Conjuntos de datos de la Universidad de Stanford
La Universidad de Stanford ofrece una colección de conjuntos de datos para el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la investigación sobre visión artificial. Estos conjuntos de datos se emplean habitualmente en estudios académicos y en aplicaciones industriales, lo que ayuda a los investigadores a construir modelos de vanguardia en este campo.
Bibliotecas y centros de investigación del MIT
El MIT pone a disposición conjuntos de datos científicos y técnicos a los que se puede acceder a través de bibliotecas y centros de investigación. La variedad de estos conjuntos de datos es amplia e incluye campos como la robótica y la ciencia de los materiales, entre otros, lo que proporciona recursos valiosos para estudios avanzados.
UC Irvine
En la UC Irvine, existen conjuntos de datos específicos para la investigación experimental, entre ellos los que se utilizan en competiciones de aprendizaje automático y estudios comparativos, que ayudan a crear nuevos algoritmos y metodologías.
Fuentes industriales y corporativas
Las grandes empresas tecnológicas y las figuras más importantes de la industria proporcionan conjuntos de datos a la comunidad de aprendizaje automático. Estas fuentes corporativas son fundamentales para suministrar datos que se pueden utilizar en la investigación, el análisis y la creación de aplicaciones.
Conjuntos de datos públicos de Google
Google pone a disposición grandes conjuntos de datos para su análisis mediante su plataforma en la nube. Estos conjuntos de datos abarcan muchos campos, como la genómica, la salud pública y el transporte, entre otros, y pueden brindar información útil a investigadores y desarrolladores.
Datos abiertos de investigación de Microsoft
La plataforma de datos abiertos de Microsoft ofrece conjuntos de datos para la investigación en inteligencia artificial y ciencia de datos. Estos conjuntos de datos son útiles en diferentes aplicaciones, como el reconocimiento de voz y la visión artificial, que permiten a los investigadores crear nuevas soluciones.
Conjuntos de datos públicos de Amazon Web Services (AWS)
AWS contiene una variedad de conjuntos de datos alojados en la nube para muchas áreas, como salud, estudio del clima, redes sociales y más. Estos conjuntos de datos son muy beneficiosos para las iniciativas de aprendizaje automático y los proyectos de investigación.
Plataformas colaborativas y de colaboración colectiva
Las plataformas colaborativas y de colaboración colectiva recopilan datos a través de contribuciones de la comunidad. Esto permite a los usuarios acceder a diversos conjuntos de datos creados y mantenidos por personas o grupos.
Wikipedia y WikiData
Wikipedia y WikiData ofrecen conjuntos de datos organizados a partir de entradas colectivas de enciclopedias. Son útiles para trabajar con lenguaje natural y demostrar conocimientos.
OpenStreetMap
OpenStreetMap, una plataforma de datos geográficos de código abierto, ofrece conjuntos de datos cartográficos y de navegación creados por una comunidad mundial. Estos conjuntos se utilizan con frecuencia en sistemas de información geográfica (SIG) y en aplicaciones basadas en la ubicación.
Mercados de datos
Los mercados de datos son lugares donde se pueden comprar y utilizar conjuntos de datos. Ofrecen a los usuarios distintas opciones para obtener datos que se ajusten a sus necesidades.
Intercambio de datos de AWS
AWS Data Exchange es un servicio en el que puedes buscar y utilizar conjuntos de datos de terceros de distintos proveedores. Estos conjuntos de datos incluyen diversos temas, como datos financieros o análisis de redes sociales.
Datos.Mundo
Data.World es una plataforma comunitaria que combina conjuntos de datos gratuitos y pagos. Ofrece a los usuarios una variedad de datos para usar en estudios, exámenes y desarrollo de aplicaciones.
Quandl
Quandl ofrece conjuntos de datos para análisis de datos financieros, económicos y alternativos. Estos conjuntos de datos son valiosos para la investigación cuantitativa y el análisis de inversiones.
Conjuntos de datos especializados y específicos de cada dominio
Los conjuntos de datos especializados y centrados en un dominio determinado ofrecen datos hechos a medida para consultas y tareas de investigación específicas en campos de estudio específicos.
ImagenNet
ImageNet es un gran conjunto de datos para la clasificación y el reconocimiento de imágenes. Tiene muchas imágenes etiquetadas, lo que lo hace común en las investigaciones y concursos de visión artificial.
SentiWordNet
SentiWordNet es un recurso léxico para el análisis de sentimientos en el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Otorga puntuaciones de sentimientos a palabras y frases, lo que ayuda a los investigadores a crear modelos para el análisis de sentimientos.
GenBank
GenBank, una base de datos de secuencias genéticas, es un recurso importante en el área de la bioinformática. Incluye muchas secuencias de ADN y las pone a disposición para su uso en la investigación genómica y de biología molecular.
Generación de conjuntos de datos personalizados
Además de utilizar conjuntos de datos existentes, los investigadores y desarrolladores pueden crear sus propios conjuntos de datos personalizados para satisfacer necesidades específicas de un proyecto. Esta acción generalmente implica la recopilación y preparación de datos diseñados específicamente para la tarea en la que se está trabajando. Básicamente, hay tres aspectos que se deben tener en cuenta durante el proceso.
1. Anotación y etiquetado de datos
Después de recopilar datos sin procesar, las herramientas de anotación y etiquetado de datos ayudan a crear conjuntos de datos etiquetados, que son necesarios para tareas que involucran aprendizaje supervisado. Estas herramientas brindan la capacidad de etiquetar imágenes, texto y otras formas de datos que se utilizan para entrenar modelos de aprendizaje automático.
2. Generación de datos sintéticos
Los métodos para generar datos sintéticos implican la creación de conjuntos de datos artificiales que imitan datos reales genuinos. Estos conjuntos de datos se utilizan para mejorar los registros actuales o generar otros nuevos cuando no hay suficiente información disponible, principalmente para tareas con recursos limitados.
3. Consideraciones éticas y de privacidad
Al crear conjuntos de datos personalizados, es muy importante pensar en la ética y la privacidad. La privacidad de los datos es crucial, al igual que obtener el consentimiento informado de quienes participan en el proceso de recopilación de datos.
Cómo evaluar la calidad de un conjunto de datos
La calidad de los conjuntos de datos afecta en gran medida la fiabilidad del uso de los datos y su idoneidad para proyectos de aprendizaje automático. Básicamente, se puede evaluar la calidad de los conjuntos de datos desde dos puntos de vista.
1. Las técnicas de limpieza y preprocesamiento de datos eliminan el ruido, los errores y las inconsistencias del conjunto de datos. Este paso sienta las bases para el análisis de los datos al verificar su exactitud.
2. La diversidad de los conjuntos de datos y la reducción de sesgos son importantes para construir modelos generalizables y justos. Este tipo de conjunto de datos debería tener un buen rendimiento en diversas poblaciones y escenarios.
Surfing Tech: el mejor proveedor de datos de inteligencia artificial
Surfing Tech es un proveedor de datos de IA con amplia experiencia en el sector. Ofrecen una gran variedad de conjuntos de datos de IA, como datos de reconocimiento de voz a gran escala, datos de reconocimiento de imágenes y rostros, datos de conducción autónoma y datos globales de Street View. Gracias a su alto valor y excepcional calidad, los conjuntos de datos de Surfing AI cumplen con la legislación de todos los países.
Lo más importante es...
Los conjuntos de datos de ML son un factor que facilita el éxito de los proyectos de ML, ya que proporcionan los datos necesarios para el entrenamiento y la validación. Dado que muchos conjuntos de datos ya están disponibles en diversas fuentes, que van desde repositorios muy públicos hasta colecciones altamente especializadas y específicas de un dominio, la selección adecuada del conjunto de datos aportará mayor relevancia y calidad a los datos de entrenamiento de los proyectos de ML. Con el dinamismo constante del ML, una nueva tendencia hacia la obtención y el intercambio de conjuntos de datos para dar forma al futuro permite a los investigadores y desarrolladores integrar la innovación para generar impacto.