Les ensembles de données servent de base à la création, à l'entraînement et à la confirmation des modèles d'apprentissage automatique (ML). Si les ensembles de données ne sont pas bons ou ne s'adaptent pas bien, même avec des algorithmes complexes en place, ils ne fonctionneront pas correctement dans les deux cas. La raison est que les ensembles de données fournissent le matériel de base sur lequel les modèles d'apprentissage automatique peuvent s'appuyer, leur permettant de comprendre les modèles, de faire des prévisions et de s'améliorer grâce à l'apprentissage continu.
Voici quelques nouvelles questions dans le domaine du ML : comment trouver des jeux de données de haute qualité ? Lisez cet article pour découvrir quelques sources de jeux de données pour le ML !
L'importance des ensembles de données ML
Les ensembles de données jouent un rôle essentiel dans l'apprentissage et la vérification des modèles ML. Lors de la formation, les ensembles de données sont appliqués pour demander au modèle d'identifier les arrangements et les connexions au sein des données. Pour la vérification, les ensembles de données de validation aident à évaluer les performances du modèle construit en fournissant des données nouvelles et inédites auxquelles il peut être comparé pour voir s'il se généralise correctement. Cette procédure est utile pour ajuster le modèle et arrêter le surajustement, en s'assurant que le modèle fonctionne bien dans diverses situations.
Les ensembles de données ML peuvent provenir de nombreuses sources, allant des sources générales comme les ensembles de données publics aux collections centrées sur un domaine spécifique. Le contenu suivant abordera certaines des sources d'ensembles de données ML les plus importantes et leurs fonctionnalités ou contributions.
Ensembles de données publics
Les ensembles de données publics sont des ensembles de données accessibles à tous, en particulier pour le ML. Ces types d'ensembles sont souvent gérés et maintenus par divers établissements tels que des organisations, des organismes universitaires ou des bureaux gouvernementaux. Ils présentent des caractéristiques telles que l'ouverture et la diversité, ce qui les rend utiles aux chercheurs et aux créateurs.
Les avantages de l’utilisation d’ensembles de données accessibles au public sont nombreux. Tout d’abord, ils permettent d’obtenir des données de qualité sans dépenser beaucoup d’argent ou de temps pour les collecter soi-même. Ensuite, ces ensembles couvrent différents domaines et sujets, ce qui permet aux utilisateurs de tester différents types de données et d’applications. Les ensembles de données publics favorisent également le travail d’équipe et l’originalité car ils offrent un environnement partagé où les gens peuvent présenter leur travail.
Top 5 des ensembles de données publiques
1. Ensembles de données Kaggle
Kaggle sert de centre d'accueil pour divers ensembles de données, ce qui en fait le lieu de référence pour les personnes impliquées dans l'apprentissage automatique et la science des données. Vous pouvez accéder à de nombreux ensembles de données, participer à des combats ou interagir avec des utilisateurs du monde entier passionnés par les données via ce site Web communautaire. Les concours de Kaggle aboutissent souvent à l'ajout de nouveaux ensembles de données à sa collection, ce qui enrichit encore davantage ce qui est disponible sur la plateforme.
2. Référentiel d'apprentissage automatique de l'UCI
Le référentiel d'apprentissage automatique de l'UCI est une source fiable d'ensembles de données universitaires et de recherche. Il propose différents types d'ensembles de données adaptés à des tâches telles que la classification, la régression et le clustering. De nombreuses personnes dans le domaine de la recherche et de l'éducation utilisent ce référentiel pour comparer les résultats et tester de nouvelles méthodes.
3. Recherche d'ensembles de données Google
Google Dataset Search, un outil de recherche spécialisé, aide les utilisateurs à localiser des ensembles de données sur Internet. Il permet aux utilisateurs d'accéder à des ensembles de données provenant de nombreuses sources et plateformes qui couvrent divers domaines et domaines. Ce moteur de recherche facilite la recherche d'ensembles de données appropriés pour des recherches particulières.
4. Portails de données ouvertes du gouvernement
Les données des portails de données ouvertes du gouvernement proviennent de nombreuses agences et institutions gouvernementales différentes. Parmi les exemples, citons Data.gov (États-Unis), le portail de données ouvertes de l'Union européenne et d'autres portails nationaux. Vous pouvez y trouver des ensembles de données sur divers sujets tels que la santé publique ou les indicateurs économiques qui vous aideront dans vos tâches de recherche ou d'analyse.
5. Ensembles de données Amazon
Amazon a mis à disposition une variété d'ensembles de données sur des plateformes telles que AWS Public Datasets et la plateforme Amazon Research. Ces ensembles de données couvrent différents domaines comme la génomique, les données climatiques, les transports, etc., ce qui en fait des ressources utiles pour les chercheurs et les développeurs.
Institutions académiques et de recherche
Les universités et les organismes de recherche contribuent de manière significative à la disponibilité des jeux de données pour l'apprentissage automatique. Ils créent des jeux de données en menant des recherches scientifiques et en réalisant des études expérimentales. Ces jeux de données sont fréquemment partagés au sein de la communauté scientifique au sens large, favorisant ainsi le travail d'équipe et la progression des connaissances.
Ensembles de données de l'Université de Stanford
L'Université de Stanford propose une collection d'ensembles de données pour la recherche en traitement du langage naturel (TALN) et en vision par ordinateur. Ces ensembles de données sont couramment utilisés dans les études universitaires et les utilisations industrielles, ce qui aide les chercheurs à construire des modèles à la pointe de ce domaine.
Bibliothèques et centres de recherche du MIT
Le MIT met à disposition des bases de données scientifiques et techniques, accessibles via des bibliothèques et des centres de recherche. La diversité de ces bases de données est large et concerne des domaines tels que la robotique et la science des matériaux, entre autres. Elles constituent des ressources précieuses pour les études avancées.
UC Irvine
À l'UC Irvine, il existe des ensembles de données spécifiques pour la recherche expérimentale. Il s'agit notamment de ceux utilisés dans les concours d'apprentissage automatique et les études comparatives. Ils aident à créer de nouveaux algorithmes et méthodologies.
Sources de l'industrie et des entreprises
Les grandes entreprises technologiques et les acteurs importants de l'industrie fournissent des ensembles de données à la communauté de l'apprentissage automatique. Ces sources d'entreprise sont essentielles pour fournir des données qui peuvent être utilisées dans la recherche, l'analyse et la création d'applications.
Ensembles de données publiques de Google
Google met à disposition de vastes ensembles de données à analyser via sa plateforme cloud. Ces ensembles de données couvrent de nombreux domaines tels que la génomique, la santé publique et les transports, entre autres, qui peuvent apporter des connaissances utiles aux chercheurs et aux développeurs.
Données ouvertes de Microsoft Research
La plateforme de données ouvertes de Microsoft fournit des ensembles de données pour la recherche en IA et en science des données. Ces ensembles de données sont utiles dans différentes applications telles que la reconnaissance vocale et la vision par ordinateur, qui permettent la création de nouvelles solutions par les chercheurs.
Ensembles de données publiques d'Amazon Web Services (AWS)
AWS contient une variété d'ensembles de données hébergés dans le cloud pour de nombreux domaines tels que la santé, les études météorologiques, les médias sociaux, etc. Ces ensembles de données sont très utiles pour les initiatives d'apprentissage automatique et les projets de recherche.
Plateformes collaboratives et participatives
Les plateformes collaboratives et participatives collectent des données grâce aux contributions de la communauté. Cela permet aux utilisateurs d'accéder à divers ensembles de données créés et conservés par des personnes ou des groupes.
Wikipédia et WikiData
Wikipédia et WikiData proposent des ensembles de données organisés à partir d'entrées encyclopédiques collectives. Ces éléments sont utiles pour traiter le langage naturel et présenter des connaissances.
OpenStreetMap
OpenStreetMap, une plateforme de données géographiques open source, fournit des ensembles de données de cartographie et de navigation créés par une communauté mondiale. Ces ensembles sont fréquemment utilisés dans les SIG (systèmes d'information géographique) ainsi que dans les applications de localisation.
Marchés de données
Les places de marché de données sont des lieux où vous pouvez acheter et utiliser des ensembles de données. Elles offrent aux utilisateurs différents choix pour obtenir des données adaptées à leurs besoins.
Échange de données AWS
AWS Data Exchange est un service qui vous permet de rechercher et d'utiliser des ensembles de données tiers provenant de différents fournisseurs. Ces ensembles de données incluent divers sujets tels que les données financières ou les analyses des médias sociaux.
Données.monde
Data.World est une plateforme communautaire qui propose une combinaison d'ensembles de données gratuits et payants. Elle offre aux utilisateurs une variété de données à utiliser pour étudier, examiner et créer des applications.
Quandl
Quandl propose des ensembles de données pour l'analyse de données financières, économiques et alternatives. Ces ensembles de données sont utiles pour la recherche quantitative et l'analyse des investissements.
Ensembles de données spécialisés et spécifiques à un domaine
Les ensembles de données spécialisés et axés sur un certain domaine offrent des données conçues sur mesure pour des requêtes et des tâches de recherche particulières dans des domaines d'études spécifiques.
ImageNet
ImageNet est un vaste ensemble de données pour la classification et la reconnaissance d'images. Il contient de nombreuses images étiquetées, ce qui le rend courant dans la recherche et les concours en vision par ordinateur.
SentiWordNet
SentiWordNet est une ressource lexicale pour l'analyse des sentiments dans le traitement du langage naturel (TAL). Elle attribue des scores de sentiment aux mots et aux phrases, ce qui aide les chercheurs à créer des modèles pour l'analyse des sentiments.
GenBank
GenBank, une base de données de séquences génétiques, est une ressource importante dans le domaine de la bioinformatique. Elle comprend de nombreuses séquences d'ADN et les rend accessibles pour une utilisation dans la recherche en génomique et en biologie moléculaire.
Générer des ensembles de données personnalisés
Outre l'utilisation d'ensembles de données existants, les chercheurs et les développeurs peuvent créer leurs propres ensembles de données personnalisés pour répondre aux besoins particuliers d'un projet. Cette action implique généralement la collecte et la préparation de données spécifiquement conçues pour la tâche en cours. Il y a principalement trois aspects à prendre en compte au cours du processus.
1. Annotation et étiquetage des données
Après avoir collecté les données brutes, les outils d'annotation et d'étiquetage des données aident à créer des ensembles de données étiquetés, nécessaires aux tâches impliquant l'apprentissage supervisé. Ces outils permettent d'étiqueter les images, le texte et d'autres formes de données utilisées pour former les modèles ML.
2. Génération de données synthétiques
Les méthodes de création de données synthétiques impliquent la création d'ensembles de données artificiels qui imitent de véritables données du monde réel. Ces ensembles de données sont utilisés pour améliorer les enregistrements actuels ou en générer de nouveaux lorsqu'il n'y a pas suffisamment d'informations disponibles, principalement pour les tâches avec des ressources limitées.
3. Considérations éthiques et de confidentialité
Lors de la création d'ensembles de données personnalisés, il est très important de penser à l'éthique et à la confidentialité. La confidentialité des données est cruciale, tout comme l'obtention du consentement éclairé des personnes participant au processus de collecte de données.
Comment évaluer la qualité d'un ensemble de données
La qualité des ensembles de données a une grande influence sur la fiabilité de l'utilisation des données et sur leur adéquation aux projets d'apprentissage automatique. En principe, vous pouvez évaluer la qualité des ensembles de données sous deux aspects.
1. Les techniques de nettoyage et de prétraitement des données éliminent le bruit, les erreurs et les incohérences dans l'ensemble de données. Cette étape prépare le terrain pour l'analyse des données en vérifiant leur exactitude.
2. La diversité des données et la réduction des biais sont essentielles à l'élaboration de modèles généralisables et équitables. Ce type de données doit présenter de bonnes performances auprès de populations variées et dans différents contextes.
Surfing Tech : le meilleur fournisseur de données d'IA
Surfing Tech est un fournisseur de données spécialisé en IA, reconnu pour son expertise dans le secteur. Leurs données couvrent un large éventail de domaines, tels que la reconnaissance vocale à grande échelle, la reconnaissance d'images et de visages, les données de conduite autonome et les données de vues de rue à l'échelle mondiale. D'une valeur et d'une qualité exceptionnelles, les données de Surfing AI sont conformes à la législation de chaque pays.
Conclusion
Les ensembles de données ML sont un facteur de réussite des projets ML. Ils fournissent les données nécessaires à la formation et à la validation. Étant donné que de nombreux ensembles de données sont déjà disponibles auprès de diverses sources, allant de référentiels très publics à des collections hautement spécialisées et spécifiques à un domaine, une sélection appropriée de l'ensemble de données apportera une pertinence et une qualité accrues aux données de formation des projets ML. Avec le dynamisme constant du ML, une nouvelle tendance vers l'approvisionnement et le partage des ensembles de données pour façonner l'avenir permet aux chercheurs et aux développeurs d'intégrer l'innovation pour un impact.