Наборы данных служат основой, на которой создаются, обучаются и подтверждаются модели машинного обучения (ML). Если наборы данных не очень хороши или не подходят, то даже при наличии сложных алгоритмов они не будут работать должным образом в любом случае. Причина в том, что наборы данных предоставляют базовый материал для обучения моделей ML, позволяя им понимать закономерности, делать прогнозы и совершенствоваться с помощью непрерывного обучения.
Теперь в области машинного обучения возникли новые вопросы: как найти высококачественные наборы данных? Прочитайте эту статью, чтобы узнать о некоторых источниках наборов данных для машинного обучения!
Важность наборов данных машинного обучения
Наборы данных играют ключевую роль в обучении и проверке моделей МО. Когда происходит обучение, наборы данных применяются для того, чтобы дать модели указание идентифицировать договоренности и связи внутри данных. Для проверки наборы данных проверки помогают оценить, насколько хорошо работает построенная модель, предоставляя свежие, невиданные данные, с которыми ее можно сравнить, чтобы увидеть, правильно ли она обобщает. Эта процедура полезна для настройки модели и прекращения переобучения, гарантируя, что модель хорошо работает в различных ситуациях.
Наборы данных ML могут поступать из многих источников, начиная с общих источников, таких как общедоступные наборы данных, и заканчивая конкретными доменно-ориентированными коллекциями. Следующий контент будет рассказывать о некоторых из наиболее важных источников наборов данных ML и их особенностях или вкладах.
Общедоступные наборы данных
Публичные наборы данных означают наборы данных, доступные для всех, особенно для машинного обучения. Эти типы наборов часто управляются и поддерживаются различными учреждениями, такими как организации, академические органы или государственные учреждения. Они демонстрируют такие особенности, как открытость и разнообразие, что делает их удобными для исследователей и создателей.
Преимуществ использования общедоступных наборов данных много. Во-первых, они предоставляют способ получить хорошие данные, не тратя много денег или времени на их сбор самостоятельно. Во-вторых, эти наборы охватывают различные области и темы, позволяя пользователям опробовать различные виды данных и приложений. Публичные наборы данных также способствуют командной работе и оригинальности, поскольку они предлагают общую среду для людей, чтобы представлять свою работу.
5 лучших публичных наборов данных
1. Наборы данных Kaggle
Kaggle выступает в качестве дома для различных наборов данных, что делает его местом, куда могут зайти люди, занимающиеся машинным обучением и наукой о данных. Вы можете получить доступ к многочисленным наборам данных, принять участие в боях или взаимодействовать с пользователями со всего мира, которые увлечены данными, через этот сайт, управляемый сообществом. Соревнования Kaggle часто приводят к добавлению новых наборов данных в его коллекцию, что еще больше расширяет то, что доступно на платформе.
2. Репозиторий машинного обучения UCI
Репозиторий машинного обучения UCI является надежным источником академических и исследовательских наборов данных. Он предлагает различные типы наборов данных, подходящих для таких задач, как классификация, регрессия и кластеризация. Многие люди в сфере исследований и образования используют этот репозиторий для сравнения результатов и опробования новых методов.
3. Поиск набора данных Google
Google Dataset Search, специализированный поисковый инструмент, помогает пользователям находить наборы данных в Интернете. Он позволяет пользователям получать доступ к наборам данных из многочисленных источников и платформ, охватывающих различные области и домены. Эта поисковая система упрощает поиск соответствующих наборов данных для конкретных исследовательских запросов.
4. Правительственные порталы открытых данных
Данные с порталов открытых данных правительства поступают из многих различных государственных агентств и учреждений. Вот некоторые примеры: Data.gov (США), портал открытых данных Европейского союза и другие национальные порталы. Вы можете найти наборы данных по различным темам, таким как общественное здравоохранение или экономические показатели, которые помогут вам в ваших исследовательских или аналитических задачах.
5. Наборы данных Amazon
Amazon предоставила доступ к различным наборам данных на таких платформах, как AWS Public Datasets и Amazon Research platform. Эти наборы данных охватывают различные области, такие как геномика, климатические данные, транспорт и т. д., что делает их полезными ресурсами как для исследователей, так и для разработчиков.
Академические и исследовательские учреждения
Университеты и исследовательские организации вносят существенный вклад в обеспечение доступности наборов данных для машинного обучения. Они создают наборы данных, проводя научные исследования и экспериментальные исследования. Эти наборы данных часто используются в более широком исследовательском сообществе, способствуя командной работе и прогрессу знаний.
Наборы данных Стэнфордского университета
Стэнфордский университет предоставляет коллекцию наборов данных для обработки естественного языка (NLP) и исследований компьютерного зрения. Эти наборы данных обычно используются в академических исследованиях и промышленных целях, помогая исследователям строить модели на переднем крае этой области.
Библиотеки и исследовательские центры Массачусетского технологического института
MIT предоставляет научные и технические наборы данных, к которым можно получить доступ через библиотеки и исследовательские центры. Разнообразие этих наборов данных широко, включая такие области, как робототехника и материаловедение, среди прочих. Это дает ценные ресурсы для углубленных исследований.
UC Irvine
В Калифорнийском университете в Ирвайне есть специальные наборы данных для экспериментальных исследований. Они включают те, которые используются в соревнованиях по машинному обучению и сравнительных исследованиях. Они помогают создавать новые алгоритмы и методологии.
Отраслевые и корпоративные источники
Крупные технологические компании и важные деятели отрасли предоставляют наборы данных сообществу машинного обучения. Эти корпоративные источники имеют решающее значение для предоставления данных, которые могут быть использованы в исследованиях, анализе и создании приложений.
Публичные наборы данных Google
Google предоставляет большие наборы данных для анализа с помощью своей облачной платформы. Эти наборы данных охватывают множество областей, таких как геномика, здравоохранение и транспорт, среди прочих, которые могут дать полезное понимание исследователям и разработчикам.
Microsoft Research Открытые данные
Платформа открытых данных Microsoft предоставляет наборы данных для исследований в области ИИ и науки о данных. Эти наборы данных полезны в различных приложениях, таких как распознавание речи и компьютерное зрение, что позволяет исследователям создавать новые решения.
Публичные наборы данных Amazon Web Services (AWS)
AWS содержит множество размещенных в облаке наборов данных для многих областей, таких как здравоохранение, изучение погоды, социальные сети и т. д. Эти наборы данных очень полезны для инициатив машинного обучения и исследовательских проектов.
Краудсорсинговые и совместные платформы
Краудсорсинговые и совместные платформы собирают данные посредством вкладов сообщества. Это позволяет пользователям получать доступ к различным наборам данных, созданным и хранимым людьми или группами.
Википедия и ВикиДанные
Wikipedia и WikiData предоставляют организованные наборы данных, созданные из коллективных записей энциклопедии. Они полезны для работы с естественным языком и демонстрации знаний.
OpenStreetMap
OpenStreetMap, платформа географических данных с открытым исходным кодом, предоставляет наборы картографических и навигационных данных, созданные мировым сообществом. Эти наборы часто используются в ГИС (географической информационной системе), а также в приложениях на основе местоположения.
Торговые площадки данных
Торговые площадки данных — это места, где можно покупать и использовать наборы данных. Они предоставляют пользователям различные возможности для получения данных, которые соответствуют их требованиям.
Обмен данными AWS
AWS Data Exchange — это сервис, где вы можете найти и использовать сторонние наборы данных от разных поставщиков. Эти наборы данных включают различные темы, такие как финансовые данные или аналитика социальных сетей.
Данные.Мир
Data.World — это платформа сообщества, которая сочетает в себе бесплатные и платные наборы данных. Она предоставляет пользователям разнообразные данные для использования в исследованиях, экспертизах и создании приложений.
Куандл
Quandl предлагает наборы данных для финансового, экономического и альтернативного анализа данных. Эти наборы данных представляют ценность для количественных исследований и инвестиционного анализа.
Специализированные и предметно-ориентированные наборы данных
Специализированные и ориентированные на определенную область наборы данных предлагают данные, специально созданные для конкретных исследовательских запросов и задач в конкретных областях изучения.
IMAGEnet
ImageNet — большой набор данных для классификации и распознавания изображений. Он содержит много помеченных изображений, что делает его распространенным в исследованиях и конкурсах компьютерного зрения.
SentiWordNet
SentiWordNet — это лексический ресурс для анализа настроений в обработке естественного языка (NLP). Он присваивает баллы настроений словам и фразам, что помогает исследователям создавать модели для анализа настроений.
ГенБанк
GenBank, база данных генетических последовательностей, является значительным ресурсом в области биоинформатики. Она включает множество последовательностей ДНК и делает их доступными для использования в геномике и молекулярно-биологических исследованиях.
Создание пользовательских наборов данных
Помимо использования существующих наборов данных, исследователи и разработчики могут создавать свои собственные наборы данных для удовлетворения конкретных потребностей проекта. Это действие обычно влечет за собой сбор и подготовку данных, специально предназначенных для задачи, над которой ведется работа. В первую очередь, в ходе процесса следует учитывать три аспекта.
1. Аннотирование и маркировка данных
После сбора необработанных данных инструменты аннотирования и маркировки данных помогают создавать маркированные наборы данных, которые необходимы для задач, включающих контролируемое обучение. Эти инструменты передают полномочия по маркировке изображений, текста и других форм данных, используемых для обучения моделей машинного обучения.
2. Генерация синтетических данных
Методы создания синтетических данных включают создание искусственных наборов данных, которые имитируют настоящие данные реального мира. Эти наборы данных используются для улучшения текущих записей или создания новых, когда недостаточно информации, в первую очередь для задач с ограниченными ресурсами.
3. Соображения этики и конфиденциальности
При создании пользовательских наборов данных очень важно думать об этике и конфиденциальности. Конфиденциальность данных имеет решающее значение, как и получение информированного согласия от тех, кто участвует в процессе сбора данных.
Как оценить качество набора данных
Качество наборов данных существенно влияет на надежность использования данных и пригодность для проектов машинного обучения. По сути, вы можете оценить качество наборов данных с двух точек зрения.
1. Методы очистки и предварительной обработки данных устраняют шум, ошибки и несоответствия в наборе данных. Этот шаг создает основу для анализа данных путем проверки их корректности.
2. Разнообразие наборов данных и снижение предвзятости важны для построения обобщаемых и справедливых моделей. Такие наборы данных должны хорошо работать в различных популяциях и сценариях.
Surfing Tech: лучший поставщик данных ИИ
Surfing Tech — поставщик данных для ИИ, обладающий опытом работы в этой отрасли. Компания охватывает все виды наборов данных для ИИ, такие как крупномасштабные данные для распознавания голоса, данные для распознавания изображений/лиц, данные для автономного вождения и глобальные данные для просмотра улиц. Благодаря высокой ценности и исключительному качеству, наборы данных от Surfing AI соответствуют законодательству каждой страны.
Выводы
Наборы данных ML являются средством успеха в проектах ML. Они предоставляют необходимые данные для обучения и проверки. Поскольку многие наборы данных уже доступны из различных источников, от общедоступных репозиториев до узкоспециализированных, предметно-ориентированных коллекций, правильный выбор набора данных повысит релевантность и качество обучающих данных проектов ML. С постоянным динамизмом ML новый дрейф к поиску наборов данных и обмену данными для формирования будущего дает исследователям и разработчикам возможность интегрировать инновации для воздействия.