数据集是机器学习 (ML) 模型的创建、训练和确认的基础。如果数据集不够好或拟合度不够，那么即使采用复杂的算法，它们也无法正常工作。原因是数据集为 ML 模型提供了学习的基本材料，让它们能够理解模式、做出预测，并通过持续学习变得更好。
现在机器学习领域出现了一些新问题：如何找到高质量的数据集？阅读本文，探索一些机器学习数据集的来源！
ML 数据集的重要性
数据集在训练和验证 ML 模型中至关重要。在进行训练时，数据集用于指导模型识别数据内部的排列和连接。为了进行检查，验证数据集通过提供新鲜的、未见过的数据来帮助评估构建的模型的性能，可以与该模型进行比较以查看其是否正确概括。此过程对于调整模型和停止过度拟合很有用，确保模型在各种情况下都能正常工作。
ML 数据集可以来自许多来源，从公共数据集等一般来源到特定领域中心集合。以下内容将讨论一些最重要的 ML 数据集来源及其功能或贡献。
公共数据集
公共数据集是指可供所有人使用的数据集，尤其是用于机器学习的数据集。这类数据集通常由各种机构（例如组织、学术机构或政府机构）管理和维护。它们具有开放性和多样性等特点，对研究人员和创作者来说非常方便。
使用公开数据集的优势很多。首先，它们提供了一种获取优质数据的方法，而无需花费大量金钱或时间自行收集数据。其次，这些数据集涵盖不同的领域和主题，允许用户尝试各种数据和应用程序。公共数据集还促进团队合作和原创性，因为它们为人们提供了一个展示其工作的共享环境。
排名前 5 的公共数据集
1.Kaggle 数据集
Kaggle 是各种数据集的聚集地，是从事机器学习和数据科学的人们的首选之地。您可以通过这个社区驱动的网站访问大量数据集、参加比赛或与来自世界各地对数据充满热情的用户互动。Kaggle 的比赛通常会在其集合中添加新的数据集，从而进一步增强平台上的可用内容。
2. UCI机器学习库
UCI 机器学习库一直是学术和研究数据集的可靠来源。它提供适合分类、回归和聚类等任务的不同类型的数据集。研究和教育领域的许多人都使用此库来比较结果并尝试新方法。
3. Google 数据集搜索
Google 数据集搜索是一款专门的搜索工具，可帮助用户在互联网上查找数据集。它使用户能够访问来自众多来源和平台的数据集，这些数据集涵盖各个领域和领域。此搜索引擎使用户更容易找到适合特定研究查询的数据集。
4. 政府开放数据门户
政府开放数据门户网站的数据来自许多不同的政府机构和机构。例如 Data.gov（美国）、欧盟开放数据门户网站和其他国家门户网站。您可以找到各种主题的数据集，例如公共卫生或经济指标，它们将帮助您完成研究或分析任务。
5.亚马逊数据集
亚马逊在 AWS 公共数据集和亚马逊研究平台等平台上提供了各种数据集。这些数据集涵盖基因组学、气候数据、交通运输等不同领域，是研究人员和开发人员的有用资源。
学术和研究机构
大学和研究机构为机器学习数据集的可用性做出了巨大贡献。他们通过进行科学调查和开展实验研究来创建数据集。这些数据集经常在更广泛的研究社区内共享，促进团队合作和知识进步。
斯坦福大学数据集
斯坦福大学提供了一系列用于自然语言处理（NLP）和计算机视觉研究的数据集。这些数据集通常用于学术研究和工业用途，可帮助研究人员构建该领域的前沿模型。
麻省理工学院图书馆和研究中心
MIT 提供科学和技术数据集，可通过图书馆和研究中心访问。这些数据集种类繁多，涉及机器人技术和材料科学等领域。这为高级研究提供了宝贵的资源。
加州大学欧文分校
加州大学欧文分校有专门用于实验研究的数据集。其中包括机器学习竞赛和基准研究中使用的数据集。它们有助于创建新的算法和方法。
行业和企业消息来源
大型科技公司和重要的行业人物为机器学习社区提供数据集。这些企业来源对于提供可用于研究、分析和创建应用程序的数据至关重要。
Google 公共数据集
Google 利用其云平台提供大数据集以供分析。这些数据集涵盖基因组学、公共卫生和交通等许多领域，可以为研究人员和开发人员提供有用的见解。
微软研究院开放数据
微软开放数据平台为人工智能和数据科学研究提供了数据集。这些数据集可用于语音识别和计算机视觉等不同应用，使研究人员能够创建新的解决方案。
亚马逊网络服务 (AWS) 公共数据集
AWS 包含多种云托管数据集，适用于健康、天气研究、社交媒体等许多领域。这些数据集对于机器学习计划和研究项目非常有益。
众包和协作平台
众包和协作平台通过社区贡献来收集数据。这使用户可以访问由个人或团体创建和保存的各种数据集。
维基百科和维基数据
维基百科和 WikiData 提供由集体百科全书条目组成的有组织的数据集。这些对于处理自然语言和展示知识很有用。
OpenStreetMap的
OpenStreetMap 是一个开源地理数据平台，提供由全球社区创建的地图和导航数据集。这些数据集经常用于 GIS（地理信息系统）以及基于位置的应用程序中。
数据市场
数据市场是您可以购买和使用数据集的地方。它们为用户提供不同的选择来获取符合其需求的数据。
AWS数据交换
AWS Data Exchange 是一项服务，您可以在其中查找和使用来自不同提供商的第三方数据集。这些数据集包括各种主题，例如财务数据或社交媒体分析。
数据世界
Data.World 是一个免费和付费数据集相结合的社区平台。它为用户提供各种数据，用于研究、检查和构建应用程序。
昆德尔
Quandl 提供用于金融、经济和另类数据分析的数据集。这些数据集对于定量研究和投资分析很有价值。
专门和特定领域的数据集
专门针对某一领域的数据集提供针对特定研究领域的特定研究查询和任务定制的数据。
影像网
ImageNet 是一个用于图像分类和识别的大型数据集。它包含许多带标签的图像，因此在计算机视觉研究和竞赛中很常见。
情感词网
SentiWordNet 是自然语言处理 (NLP) 中用于情感分析的词汇资源。它为单词和短语提供情感分数，帮助研究人员建立情感分析模型。
基因库
GenBank 是一个基因序列数据库，是生物信息学领域的重要资源。它包含许多 DNA 序列，可供基因组学和分子生物学研究使用。
生成自定义数据集
除了使用现有数据集外，研究人员和开发人员还可以创建自己的自定义数据集以满足特定项目需求。此操作通常需要收集和准备专门为正在处理的任务设计的数据。在此过程中，主要有三个方面需要考虑。
1. 数据注释和标记
收集原始数据后，数据注释和标记工具可帮助创建标记数据集，这是监督学习任务所必需的。这些工具赋予标记图像、文本和其他用于训练 ML 模型的数据的能力。
2. 合成数据生成
制作合成数据的方法包括创建模拟真实现实世界数据的人工数据集。这些数据集用于增强现有记录或在信息不足时生成新记录，主要用于资源有限的任务。
3. 道德和隐私考虑
在制作自定义数据集时，考虑道德和隐私非常重要。数据隐私至关重要，获得参与数据收集过程的人员的知情同意也同样重要。
如何评估数据集质量
数据集的质量极大地影响了数据使用的可靠性和机器学习项目的适用性。基本上，你可以从两个方面来评估数据集的质量。
1.数据清洗和预处理技术可以消除数据集中的噪声、错误和不一致之处。这一步骤通过验证数据的正确性，为数据分析奠定了基础。
2.数据集的多样性和偏差的减少对于构建具有普适性和公平性的模型至关重要。这类数据集应在多个群体和多种场景下均表现良好。
Surfing Tech：最佳人工智能数据提供商
Surfing Tech是一家拥有人工智能行业丰富经验的人工智能数据提供商。他们提供各种人工智能数据集，例如大规模语音识别数据、图像/人脸识别数据、自动驾驶数据和全球街景数据采集数据。Surfing AI提供的数据集具有极高的价值和卓越的质量，并符合各国法律法规。
底线
ML 数据集是 ML 项目成功的推动因素。它们为训练和验证提供了必要的数据。由于许多数据集已经可以从各种来源获得，从非常公开的存储库到高度专业化的领域特定集合，因此正确选择数据集将提高 ML 项目的训练数据的相关性和质量。随着 ML 的不断活力，数据集采购和数据共享的新趋势塑造了未来，使研究人员和开发人员能够整合创新以产生影响。