I set di dati fungono da base su cui vengono creati, addestrati e confermati i modelli di Machine Learning (ML). Se i set di dati non sono buoni o non si adattano bene, allora anche con algoritmi complessi in atto, non funzionerebbero correttamente in entrambi i casi. Il motivo è che i set di dati forniscono il materiale di base da cui i modelli di ML possono imparare, consentendo loro di comprendere i pattern, fare previsioni e migliorare con l'apprendimento continuo.
Ecco ora alcune nuove domande nel campo del Machine Learning: come trovare dataset di alta qualità? Leggete questo articolo per scoprire alcune fonti di dataset per il Machine Learning!
L'importanza dei set di dati ML
I set di dati hanno un'importanza fondamentale nell'istruzione e nella verifica dei modelli ML. Quando avviene l'addestramento, i set di dati vengono applicati per istruire il modello a identificare disposizioni e connessioni all'interno dei dati. Per il controllo, i set di dati di convalida aiutano a valutare quanto bene funziona il modello costruito fornendo dati nuovi e inediti con cui può essere confrontato per vedere se si generalizza correttamente. Questa procedura è utile per adattare il modello e interrompere l'overfitting, assicurandosi che il modello funzioni bene in varie situazioni.
I dataset ML possono provenire da molte fonti, a partire da fonti generali come i dataset pubblici fino a specifiche raccolte incentrate sul dominio. Il contenuto seguente parlerà di alcune delle più importanti fonti di dataset ML e delle loro caratteristiche o contributi.
Set di dati pubblici
I dataset pubblici indicano i dataset disponibili per tutti, in particolare per ML. Questi tipi di set sono spesso gestiti e mantenuti da vari enti come organizzazioni, enti accademici o uffici governativi. Presentano caratteristiche come apertura e varietà, rendendoli utili per ricercatori e creatori.
I vantaggi dell'utilizzo di set di dati accessibili al pubblico sono molteplici. Innanzitutto, forniscono un modo per ottenere buoni dati senza spendere molto denaro o tempo per raccoglierli da soli. In secondo luogo, questi set coprono diversi campi e argomenti, consentendo agli utenti di provare vari tipi di dati e applicazioni. I set di dati pubblici promuovono anche il lavoro di squadra e l'originalità, poiché offrono un ambiente condiviso in cui le persone possono presentare il proprio lavoro.
I 5 migliori set di dati pubblici
1. Sposta i set di dati
Kaggle funge da casa per vari set di dati, rendendolo il luogo di riferimento per le persone coinvolte nell'apprendimento automatico e nella scienza dei dati. Puoi accedere a numerosi set di dati, prendere parte a combattimenti o interagire con utenti da tutto il mondo che sono entusiasti dei dati attraverso questo sito Web guidato dalla comunità. Le competizioni di Kaggle spesso comportano l'aggiunta di nuovi set di dati alla sua collezione, il che migliora ulteriormente ciò che è disponibile sulla piattaforma.
2. Repository di apprendimento automatico UCI
L'UCI Machine Learning Repository è una fonte affidabile di dataset accademici e di ricerca. Offre diversi tipi di dataset adatti per attività come classificazione, regressione e clustering. Molte persone nel campo della ricerca e dell'istruzione usano questo repository per confrontare i risultati e provare nuovi metodi.
3. Ricerca di set di dati di Google
Google Dataset Search, uno strumento di ricerca specializzato, aiuta gli utenti a localizzare dataset su Internet. Consente agli utenti di accedere a dataset da numerose fonti e piattaforme che abbracciano vari campi e domini. Questo motore di ricerca semplifica la ricerca di dataset appropriati per particolari richieste di ricerca.
4. Portali di dati aperti del governo
I dati provenienti dai portali di dati aperti governativi provengono da molte agenzie e istituzioni governative diverse. Alcuni esempi sono Data.gov (USA), l'European Union Open Data Portal e altri portali nazionali. Puoi trovare set di dati su vari argomenti come la salute pubblica o gli indicatori economici che ti aiuteranno con le tue attività di ricerca o analisi.
5. Set di dati Amazon
Amazon ha reso disponibili una varietà di set di dati su piattaforme come AWS Public Datasets e la piattaforma Amazon Research. Questi set di dati abbracciano diversi domini come genomica, dati climatici, trasporti, ecc., rendendoli risorse utili sia per ricercatori che per sviluppatori.
Istituzioni accademiche e di ricerca
Le università e le organizzazioni di ricerca danno un contributo sostanziale alla disponibilità di set di dati per l'apprendimento automatico. Creano set di dati conducendo indagini scientifiche e realizzando studi sperimentali. Questi set di dati vengono spesso condivisi all'interno della più ampia comunità di ricerca, promuovendo il lavoro di squadra e la progressione della conoscenza.
Set di dati dell'Università di Stanford
La Stanford University fornisce una raccolta di set di dati per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la ricerca sulla visione artificiale. Questi set di dati sono comunemente impiegati in studi accademici e usi industriali, che aiutano i ricercatori a costruire modelli all'avanguardia in questo campo.
Biblioteche e centri di ricerca del MIT
Il MIT mette a disposizione set di dati scientifici e tecnici, a cui si può accedere tramite biblioteche e centri di ricerca. La varietà di questi set di dati è ampia e comprende campi come la robotica e la scienza dei materiali, tra gli altri. Ciò fornisce risorse preziose per studi avanzati.
UC Irvine
Alla UC Irvine, ci sono set di dati specifici per la ricerca sperimentale. Questi includono quelli utilizzati nelle competizioni di apprendimento automatico e negli studi di benchmarking. Aiutano a creare nuovi algoritmi e metodologie.
Fonti industriali e aziendali
Le grandi aziende tecnologiche e importanti figure del settore forniscono set di dati alla comunità di apprendimento automatico. Queste fonti aziendali sono fondamentali per fornire dati che possono essere utilizzati nella ricerca, nell'analisi e nella creazione di applicazioni.
Set di dati pubblici di Google
Google mette a disposizione grandi set di dati per l'analisi tramite la sua piattaforma cloud. Questi set di dati comprendono molti campi come la genomica, la salute pubblica e i trasporti, tra gli altri, che possono offrire una comprensione utile a ricercatori e sviluppatori.
Dati aperti della ricerca Microsoft
La piattaforma open data di Microsoft fornisce set di dati per la ricerca in ambito AI e data science. Questi set di dati sono utili in diverse applicazioni, come il riconoscimento vocale e la visione artificiale, che consentono ai ricercatori di creare nuove soluzioni.
Set di dati pubblici di Amazon Web Services (AWS)
AWS contiene una varietà di dataset ospitati nel cloud per molte aree come salute, studi meteorologici, social media e altro. Questi dataset sono molto utili per iniziative di apprendimento automatico e progetti di ricerca.
Piattaforme collaborative e di crowdsourcing
Le piattaforme crowdsourcing e collaborative raccolgono dati tramite contributi della comunità. Ciò consente agli utenti di accedere a vari set di dati creati e conservati da persone o gruppi.
Wikipedia e WikiData
Wikipedia e WikiData forniscono dataset organizzati ricavati da voci di enciclopedia collettiva. Sono utili per gestire il linguaggio naturale e mostrare la conoscenza.
OpenStreetMap
OpenStreetMap, una piattaforma di dati geografici open source, fornisce set di dati di mappatura e navigazione creati da una comunità mondiale. Questi set sono frequentemente utilizzati in GIS (Geographic Information System) e in app basate sulla posizione.
Marketplace di dati
I data marketplace sono luoghi in cui puoi acquistare e utilizzare set di dati. Offrono agli utenti diverse scelte per ottenere dati che si adattino alle loro esigenze.
Scambio di dati AWS
AWS Data Exchange è un servizio in cui puoi trovare e utilizzare set di dati di terze parti da diversi provider. Questi set di dati includono vari argomenti come dati finanziari o analisi dei social media.
Dati.Mondo
Data.World è una piattaforma comunitaria che ha una combinazione di set di dati gratuiti e a pagamento. Offre agli utenti una varietà di dati da utilizzare per lo studio, l'esame e la creazione di applicazioni.
quandl
Quandl offre set di dati per analisi di dati finanziari, economici e alternativi. Questi set di dati sono preziosi per la ricerca quantitativa e l'analisi degli investimenti.
Set di dati specializzati e specifici del dominio
I set di dati specializzati e focalizzati su un determinato dominio offrono dati personalizzati per particolari ricerche e attività in specifici campi di studio.
IMAGEnet
ImageNet è un ampio dataset per la classificazione e il riconoscimento delle immagini. Contiene molte immagini etichettate, il che lo rende comune nella ricerca e nei concorsi sulla visione artificiale.
SentiWordNet
SentiWordNet è una risorsa lessicale per l'analisi del sentiment nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Assegna punteggi di sentiment a parole e frasi, il che aiuta i ricercatori a creare modelli per l'analisi del sentiment.
GenBank
GenBank, un database per sequenze genetiche, è una risorsa significativa nel campo della bioinformatica. Include molte sequenze di DNA e le rende accessibili per l'uso nella ricerca di genomica e biologia molecolare.
Generazione di set di dati personalizzati
Oltre a utilizzare set di dati esistenti, ricercatori e sviluppatori possono creare i propri set di dati personalizzati per soddisfare particolari esigenze di progetto. Questa azione in genere comporta la raccolta e la preparazione di dati specificamente progettati per l'attività su cui si sta lavorando. Principalmente, ci sono tre aspetti da considerare durante il processo.
1. Annotazione ed etichettatura dei dati
Dopo aver raccolto dati grezzi, gli strumenti di annotazione ed etichettatura per i dati aiutano nella creazione di set di dati etichettati, necessari per attività che implicano apprendimento supervisionato. Questi strumenti trasferiscono il potere di etichettare immagini, testo e altre forme di dati utilizzati per addestrare modelli ML.
2. Generazione di dati sintetici
I metodi per creare dati sintetici implicano la creazione di set di dati artificiali che imitano dati reali autentici. Questi set di dati vengono utilizzati per migliorare i record correnti o generarne di nuovi quando non ci sono abbastanza informazioni disponibili, principalmente per attività con risorse limitate.
3. Considerazioni etiche e sulla privacy
Quando si creano set di dati personalizzati, è molto importante pensare all'etica e alla privacy. La privacy dei dati è fondamentale, così come ottenere il consenso informato da coloro che partecipano al processo di raccolta dati.
Come valutare la qualità del set di dati
La qualità dei set di dati influisce notevolmente sull'affidabilità dell'uso dei dati e sull'idoneità per i progetti di apprendimento automatico. In pratica, puoi valutare la qualità del set di dati da due aspetti.
1. Le tecniche di pulizia e preelaborazione dei dati eliminano rumore, errori e incongruenze dal dataset. Questa fase pone le basi per l'analisi dei dati, verificandone la correttezza.
2. La diversità del set di dati e la riduzione dei bias sono importanti per la costruzione di modelli generalizzabili ed equi. Questo tipo di set di dati dovrebbe funzionare bene in diverse popolazioni e in diversi scenari.
Surfing Tech: il miglior fornitore di dati AI
Surfing Tech è un fornitore di dati per l'intelligenza artificiale con una solida esperienza nel settore. Offre una vasta gamma di set di dati per l'IA, tra cui dati di riconoscimento vocale su larga scala, dati di riconoscimento di immagini e volti, dati per la guida autonoma e dati globali di Street View. I set di dati di Surfing AI, di alto valore e qualità eccezionale, sono conformi alle normative di ogni paese.
Conclusione
I set di dati ML sono un abilitatore del successo nei progetti ML. Forniscono i dati necessari per la formazione e la convalida. Poiché molti set di dati sono già disponibili da varie fonti, che vanno da repository molto pubblici a raccolte altamente specializzate e specifiche per dominio, la selezione appropriata del set di dati porterà maggiore pertinenza e qualità ai dati di formazione dei progetti ML. Con il dinamismo costante di ML, una nuova deriva verso l'approvvigionamento di set di dati e la condivisione di dati per dare forma al futuro consente a ricercatori e sviluppatori di integrare l'innovazione per l'impatto.