У апошнія гады машыннае навучанне (ML) стала сведкам экспанентнага росту, у асноўным дзякуючы наяўнасці велізарных аб'ёмаў даных, якія забяспечваюць алгарытмы і мадэлі. Доступ да высакаякасных набораў даных мае важнае значэнне для развіцця і поспеху праграм машыннага навучання. Некалькі сховішчаў з'явіліся як скарбніцы набораў даных, якія абслугоўваюць розныя сферы і патрэбы даследчыкаў, распрацоўшчыкаў і энтузіястаў. Давайце паглыбімся ў некаторыя з самых папулярных сховішчаў набораў даных машыннага навучання, якія зрабілі рэвалюцыю ў сферы AI і ML.
Рэпазітар машыннага навучання UCI
Адно з найстарэйшых і самых вядомых сховішчаў, Сховішча машыннага навучання UCI, змяшчае поўную калекцыю набораў даных для даследаванняў ML. Ад класічных набораў даных, такіх як набор даных Iris, да розных набораў рэальных даных у розных даменах, UCI забяспечвае разнастайны спектр даных, які абслугоўвае як пачаткоўцаў і вопытныя практыкі.
Наборы даных Kaggle
Kaggle, папулярная платформа сярод навукоўцаў па апрацоўцы дадзеных і спецыялістаў па машынным навучанні, размяшчае вялікае сховішча набораў даных, унесенае супольнасць. Ад структураваных даных да набораў малюнкаў і тэксту, Kaggle прапануе платформу для спаборніцтваў і супрацоўніцтва. Яго зручны інтэрфейс у спалучэнні з наборамі даных, пазначанымі спаборніцтвамі і ядрамі, спрыяе асяроддзю сумеснай працы для энтузіястаў ML.
Google Dataset Search
Пошук па наборах даных Google Механізм стаў каштоўным рэсурсам для індэксацыі набораў даных у Інтэрнэце. Выкарыстоўваючы метаданыя і структураваную інфармацыю, ён дапамагае даследчыкам знаходзіць наборы даных з розных даменаў. Гэты інструмент спрашчае працэс вызначэння месцазнаходжання набораў даных, размешчаных на розных платформах і вэб-сайтах, паляпшаючы даступнасць і магчымасць выяўлення.
GitHub
GitHub пераўтварыўся ў платформу кантролю версій і стаў цэнтрам для праектаў з адкрытым зыходным кодам, уключаючы наборы даных машыннага навучання. Праз рэпазітарыі, прысвечаныя наборам даных, распрацоўшчыкі і даследчыкі дзеляцца падабранымі наборамі даных разам з кодам і дакументацыяй, спрыяючы супрацоўніцтву і абмену ведамі ў супольнасці ML.
OpenML
OpenML сканцэнтраваны на сумесным машынным навучанні, забяспечваючы платформу для абмену наборамі даных і эксперыментаў. Гэта дазваляе карыстальнікам даследаваць, спампоўваць і дадаваць наборы даных, спрыяючы празрыстасці і ўзнаўляльнасці ў даследаваннях машыннага навучання. Яго акцэнт на параўнальным аналізе і ацэнцы алгарытмаў на агульных наборах даных спрыяе распрацоўцы надзейных мадэляў ML.
Публічныя наборы даных Amazon AWS
Amazon Web Services (AWS) размяшчае калекцыю публічных набораў даных на сваёй платформе, прапаноўваючы лёгкі доступ да вялікіх набораў даных, якія можна выкарыстоўваць у мэтах даследаванняў і распрацовак. Гэтыя наборы даных ахопліваюць розныя дамены, такія як біялогія, эканоміка, астраномія і іншыя, даючы даследчыкам рэсурсы для вывучэння і аналізу велізарных аб'ёмаў даных.
Microsoft Research Open Data
Ініцыятыва Microsoft Research Open Data прапануе калекцыю набораў даных у розных даменах. Ад аховы здароўя да сацыяльных навук, гэтыя наборы даных пастаўляюцца з падрабязнымі апісаннямі і дакументацыяй, што палягчае даследаванні і эксперыменты ў розных галінах.
Data.gov
У якасці ўрадавай ініцыятывы ў Злучаных Штатах Data.gov забяспечвае доступ да мноства адкрытых дзяржаўных набораў даных. Ахопліваючы розныя тэмы, такія як клімат, сельская гаспадарка, здароўе і г.д., гэтыя наборы даных заахвочваюць інавацыі і даследаванні ў галіне дзяржаўнай палітыкі, навукі і тэхналогій.
Сховішчы набораў даных машыннага навучання гуляюць ключавую ролю ў развіцці штучнага інтэлекту і машынабудавання шляхам дэмакратызацыі доступу да даных. Гэтыя платформы палягчаюць супрацоўніцтва, эксперыменты і інавацыі, забяспечваючы разнастайны набор даных у розных сферах. Па меры таго, як сфера працягвае развівацца, гэтыя сховішчы застануцца важнымі ў стымуляванні наватарскіх даследаванняў і прымянення ў машынным навучанні.
