Os conjuntos de dados atuam como a base na qual os modelos de Machine Learning (ML) são feitos, treinados e confirmados. Se os conjuntos de dados não forem bons ou não se encaixarem bem, mesmo com algoritmos complexos em vigor, eles não funcionariam corretamente de nenhuma maneira. O motivo é que os conjuntos de dados fornecem o material básico para os modelos de ML aprenderem, permitindo que eles entendam padrões, façam previsões e melhorem com o aprendizado contínuo.
Agora, surgem algumas novas perguntas na área de aprendizado de máquina: como encontrar conjuntos de dados de alta qualidade? Leia este artigo para explorar algumas fontes de conjuntos de dados para aprendizado de máquina!
A importância dos conjuntos de dados de ML
Os conjuntos de dados têm importância fundamental na educação e verificação de modelos de ML. Quando o treinamento está acontecendo, os conjuntos de dados são aplicados para instruir o modelo a identificar arranjos e conexões dentro dos dados. Para verificação, os conjuntos de dados de validação auxiliam na avaliação do desempenho do modelo construído, fornecendo dados novos e invisíveis com os quais ele pode ser comparado para ver se ele generaliza corretamente. Este procedimento é útil para ajustar o modelo e interromper o overfitting, garantindo que o modelo funcione bem em várias situações.
Os conjuntos de dados de ML podem vir de muitas fontes, começando com fontes gerais, como conjuntos de dados públicos, até coleções específicas centradas em domínio. O conteúdo a seguir falará sobre algumas das fontes de conjuntos de dados de ML mais importantes e seus recursos ou contribuições.
Conjuntos de dados públicos
Conjuntos de dados públicos significam conjuntos de dados disponíveis para todos, particularmente para ML. Esses tipos de conjuntos são frequentemente gerenciados e mantidos por vários estabelecimentos, como organizações, órgãos acadêmicos ou escritórios governamentais. Eles exibem características como abertura e variedade, tornando-os úteis para pesquisadores e criadores.
As vantagens de usar conjuntos de dados acessíveis publicamente são muitas. Primeiro, eles fornecem uma maneira de obter bons dados sem gastar muito dinheiro ou tempo coletando você mesmo. Segundo, esses conjuntos cobrem diferentes campos e tópicos, permitindo que os usuários experimentem vários tipos de dados e aplicativos. Os conjuntos de dados públicos também promovem o trabalho em equipe e a originalidade, pois oferecem um ambiente compartilhado para as pessoas apresentarem seu trabalho.
Os 5 principais conjuntos de dados públicos
1. Conjuntos de dados Kaggle
O Kaggle atua como um lar para vários conjuntos de dados, tornando-o o lugar ideal para pessoas envolvidas em aprendizado de máquina e ciência de dados. Você pode acessar vários conjuntos de dados, participar de combates ou interagir com usuários do mundo todo que são entusiasmados com dados por meio deste site voltado para a comunidade. As competições do Kaggle geralmente resultam na adição de novos conjuntos de dados à sua coleção, o que aprimora ainda mais o que está disponível na plataforma.
2. Repositório de Aprendizado de Máquina da UCI
O UCI Machine Learning Repository tem sido uma fonte confiável de conjuntos de dados acadêmicos e de pesquisa. Ele oferece diferentes tipos de conjuntos de dados apropriados para tarefas como classificação, regressão e clustering. Muitas pessoas no campo de pesquisa e educação usam este repositório para comparar resultados e experimentar novos métodos.
3. Pesquisa de conjunto de dados do Google
O Google Dataset Search, uma ferramenta de busca especializada, auxilia os usuários a localizar conjuntos de dados na internet. Ele permite que os usuários acessem conjuntos de dados de várias fontes e plataformas que abrangem vários campos e domínios. Este mecanismo de busca facilita a localização de conjuntos de dados apropriados para consultas de pesquisa específicas.
4. Portais de dados abertos do governo
Dados de portais de dados abertos do governo vêm de muitas agências e instituições governamentais diferentes. Alguns exemplos são Data.gov (EUA), o Portal de Dados Abertos da União Europeia e outros portais nacionais. Você pode encontrar conjuntos de dados sobre vários assuntos, como saúde pública ou indicadores econômicos, que ajudarão você com suas tarefas de pesquisa ou análise.
5. Conjuntos de dados da Amazon
A Amazon disponibilizou uma variedade de conjuntos de dados em plataformas como AWS Public Datasets e a plataforma Amazon Research. Esses conjuntos de dados abrangem diferentes domínios, como genômica, dados climáticos, transporte, etc., tornando-os recursos úteis para pesquisadores e desenvolvedores.
Instituições Acadêmicas e de Pesquisa
Universidades e organizações de pesquisa fazem uma contribuição substancial para a disponibilidade de conjuntos de dados para aprendizado de máquina. Elas criam conjuntos de dados conduzindo investigações científicas e realizando estudos experimentais. Esses conjuntos de dados são frequentemente compartilhados dentro da comunidade de pesquisa mais ampla, promovendo o trabalho em equipe e a progressão do conhecimento.
Conjuntos de dados da Universidade de Stanford
A Universidade de Stanford fornece uma coleção de conjuntos de dados para processamento de linguagem natural (NLP) e pesquisa de visão computacional. Esses conjuntos de dados são comumente empregados em estudos acadêmicos e usos da indústria, o que ajuda os pesquisadores a construir modelos na vanguarda desse campo.
Bibliotecas e Centros de Pesquisa do MIT
O MIT disponibiliza conjuntos de dados científicos e técnicos, que podem ser acessados por meio de bibliotecas e centros de pesquisa. A variedade desses conjuntos de dados é ampla, envolvendo campos como robótica e ciência de materiais, entre outros. Isso fornece recursos valiosos para estudos avançados.
UC Irvine
Na UC Irvine, há conjuntos de dados específicos para pesquisa experimental. Eles incluem aqueles usados em competições de aprendizado de máquina e estudos de benchmarking. Eles ajudam a criar novos algoritmos e metodologias.
Fontes da indústria e corporativas
Grandes empresas de tecnologia e figuras importantes da indústria fornecem conjuntos de dados para a comunidade de machine learning. Essas fontes corporativas são cruciais para fornecer dados que podem ser usados em pesquisa, análise e criação de aplicativos.
Conjuntos de dados públicos do Google
O Google disponibiliza grandes conjuntos de dados para análise usando sua plataforma de nuvem. Esses conjuntos de dados abrangem muitos campos como genômica, saúde pública e transporte, entre outros, que podem dar entendimento útil a pesquisadores e desenvolvedores.
Dados abertos da Microsoft Research
A plataforma de dados abertos da Microsoft fornece conjuntos de dados para pesquisa de IA e ciência de dados. Esses conjuntos de dados são úteis em diferentes aplicações, como reconhecimento de fala e visão computacional, que permitem a criação de novas soluções por pesquisadores.
Conjuntos de dados públicos da Amazon Web Services (AWS)
A AWS contém uma variedade de conjuntos de dados hospedados na nuvem para muitas áreas, como saúde, estudo do clima, mídia social e muito mais. Esses conjuntos de dados são muito benéficos para iniciativas de aprendizado de máquina e projetos de pesquisa.
Plataformas colaborativas e de crowdsourcing
Plataformas colaborativas e de crowdsourcing reúnem dados por meio de contribuições da comunidade. Isso permite que os usuários tenham acesso a vários conjuntos de dados feitos e mantidos por pessoas ou grupos.
Wikipédia e WikiData
Wikipedia e WikiData fornecem conjuntos de dados organizados feitos de entradas coletivas de enciclopédia. Eles são úteis para lidar com linguagem natural e mostrar conhecimento.
OpenStreetMap
OpenStreetMap, uma plataforma de dados geográficos de código aberto, fornece conjuntos de dados de mapeamento e navegação criados por uma comunidade mundial. Esses conjuntos são frequentemente utilizados em GIS (Sistema de Informação Geográfica), bem como em aplicativos baseados em localização.
Mercados de dados
Os marketplaces de dados são lugares onde você pode comprar e usar conjuntos de dados. Eles dão aos usuários diferentes escolhas para obter dados que se adequam aos seus requisitos.
Troca de dados da AWS
O AWS Data Exchange é um serviço onde você pode encontrar e usar conjuntos de dados de terceiros de diferentes provedores. Esses conjuntos de dados incluem vários tópicos, como dados financeiros ou análises de mídia social.
Dados.Mundo
Data.World é uma plataforma comunitária que tem uma combinação de conjuntos de dados gratuitos e pagos. Ela fornece aos usuários uma variedade de dados para uso em estudo, exame e construção de aplicativos.
Quandl
A Quandl oferece conjuntos de dados para análise de dados financeiros, econômicos e alternativos. Esses conjuntos de dados são valiosos para pesquisa quantitativa e análise de investimentos.
Conjuntos de dados especializados e específicos de domínio
Conjuntos de dados especializados e focados em um determinado domínio oferecem dados personalizados para consultas de pesquisa e tarefas específicas em campos específicos de estudo.
IMAGEnet
ImageNet é um grande conjunto de dados para classificação e reconhecimento de imagens. Ele tem muitas imagens rotuladas, o que o torna comum em pesquisas e concursos de visão computacional.
SentiWordNet
SentiWordNet é um recurso lexical para análise de sentimentos em processamento de linguagem natural (NLP). Ele dá pontuações de sentimentos para palavras e frases, o que ajuda pesquisadores a criar modelos para análise de sentimentos.
GenBank
GenBank, um banco de dados para sequências genéticas, é um recurso significativo na área de bioinformática. Ele inclui muitas sequências de DNA e as torna acessíveis para uso em pesquisa de genômica e biologia molecular.
Gerando conjuntos de dados personalizados
Além de usar conjuntos de dados existentes, pesquisadores e desenvolvedores podem criar seus próprios conjuntos de dados personalizados para atender às necessidades específicas do projeto. Essa ação normalmente envolve reunir e preparar dados que são projetados especificamente para a tarefa em que se está trabalhando. Primeiramente, há três aspectos a serem considerados durante o processo.
1. Anotação e rotulagem de dados
Após coletar dados brutos, ferramentas de anotação e rotulagem para dados auxiliam na criação de conjuntos de dados rotulados, que são necessários para tarefas que envolvem aprendizado supervisionado. Essas ferramentas transferem o poder de rotular imagens, texto e outras formas de dados usados para treinar modelos de ML.
2. Geração de Dados Sintéticos
Métodos para fazer dados sintéticos envolvem criar conjuntos de dados artificiais que imitam dados genuínos do mundo real. Esses conjuntos de dados são utilizados para aprimorar registros atuais ou gerar novos quando não há informações suficientes disponíveis, principalmente para tarefas com recursos restritos.
3. Considerações éticas e de privacidade
Ao criar conjuntos de dados personalizados, é muito importante pensar sobre ética e privacidade. A privacidade dos dados é crucial, assim como obter consentimento informado daqueles que estão participando do processo de coleta de dados.
Como avaliar a qualidade do conjunto de dados
A qualidade dos conjuntos de dados afeta muito a confiabilidade do uso dos dados e a adequação para projetos de machine learning. Basicamente, você pode avaliar a qualidade do conjunto de dados de dois aspectos.
1. As técnicas de limpeza e pré-processamento de dados eliminam ruídos, erros e inconsistências no conjunto de dados. Esta etapa prepara o terreno para a análise dos dados, verificando sua correção.
2. A diversidade do conjunto de dados e a redução de vieses são importantes na construção de modelos generalizáveis e justos. Esse tipo de conjunto de dados deve apresentar bom desempenho em diversas populações e cenários.
Surfing Tech: O melhor provedor de dados de IA
A Surfing Tech é uma provedora de dados de IA com expertise no setor. Ela abrange diversos conjuntos de dados de IA, como dados de reconhecimento de voz em larga escala, dados de reconhecimento de imagem/face, dados de direção autônoma e dados globais de coleta de imagens de ruas. Com alto valor agregado e qualidade excepcional, os conjuntos de dados da Surfing AI estão em conformidade com as leis de todos os países.
Concluindo!
Os conjuntos de dados de ML são um facilitador do sucesso em projetos de ML. Eles fornecem os dados necessários para treinamento e validação. Como muitos conjuntos de dados já estão disponíveis em várias fontes, variando de repositórios muito públicos a coleções altamente especializadas e específicas de domínio, a seleção adequada do conjunto de dados trará maior relevância e qualidade aos dados de treinamento de projetos de ML. Com o dinamismo constante do ML, uma nova tendência para o fornecimento e compartilhamento de conjuntos de dados para moldar o futuro capacita pesquisadores e desenvolvedores com a integração de inovação para impacto.