Machine Learning (ML) hazkunde esponentziala izan du azken urteotan, neurri handi batean algoritmoak eta ereduak bultzatzen dituzten datu kopuru handien eskuragarritasunagatik. Kalitate handiko datu-multzoetarako sarbidea funtsezkoa da ikaskuntza automatikoko aplikazioen aurrerapenerako eta arrakastarako. Hainbat biltegi datu-multzoen altxor gisa sortu dira, hainbat domeinu eta ikertzaile, garatzaile eta zaleen beharrei erantzuteko. Azter ditzagun AI eta MLren panorama irauli duten ikaskuntza automatikoko datu multzoen biltegi ezagunenetan.
UCI Machine Learning Biltegia
Biltegi zaharrenetariko eta ezagunenetako batek, UCI Machine Learning Repository, ML ikerketarako datu-multzo oso bat hartzen du. Iris datu-multzoa bezalako datu-multzo klasikoetatik hainbat domeinutan zehar mundu errealeko hainbat datu-multzoetara, UCIk bi hasiberriei egokitzen zaien datu sorta anitza eskaintzen du. eta esperientziadun praktikatzaileak.
Kaggle Datasets
Kaggle, datu-zientzialarien eta ikaskuntza automatikoko profesionalen arteko plataforma ezaguna, datu-multzoen biltegi zabala dago. komunitatea. Datu egituratuetatik irudi eta testu datu multzoetaraino, Kaggle-k lehiaketa eta lankidetzarako plataforma bat eskaintzen du. Bere interfaze errazak, lehiaketekin eta nukleoekin etiketatutako datu multzoekin batera, lankidetza-ingurune bat sustatzen du ML zaleentzat.
Google Dataset Search
Google-ren Dataset Search Motorra sarean datu-multzoak indexatzeko baliabide baliotsu gisa sortu da. Metadatuak eta informazio egituratua aprobetxatuz, hainbat domeinutako datu multzoak aurkitzen laguntzen die ikerlariei. Tresna honek plataforma eta webgune ezberdinetan ostatatutako datu multzoak aurkitzeko prozesua errazten du, irisgarritasuna eta aurkigarritasuna hobetuz.
GitHub
GitHub bertsio-kontroleko plataforma batetik haratago eboluzionatu da, kode irekiko proiektuetarako, ikaskuntza automatikoko datu multzoak barne. Datu-multzoei eskainitako biltegien bidez, garatzaileek eta ikertzaileek ondutako datu-multzoak partekatzen dituzte kodea eta dokumentazioarekin batera, lankidetza eta ezagutza partekatzea sustatuz ML komunitatearen barruan.
OpenML
OpenML lankidetza-ikaskuntza automatikoan zentratzen da, eta datu multzoak partekatzeko plataforma eta esperimentuak eskaintzen ditu. Erabiltzaileei datu multzoak arakatu, deskargatu eta ekarpenak egiteko aukera ematen die, ikaskuntza automatikoaren ikerketan gardentasuna eta errepikagarritasuna sustatuz. Partekatutako datu-multzoetan benchmarking eta algoritmoen ebaluazioari ematen dion garrantziak ML eredu sendoak garatzea sustatzen du.
Amazon AWS datu-multzo publikoak
Amazon Web Services (AWS) datu-multzo publikoak bilduma bat hartzen du bere plataforman, ikerketa- eta garapen-helburuetarako erabil daitezkeen datu-multzo handietara sarbide erraza eskainiz. Datu multzo hauek hainbat domeinu hartzen dituzte, hala nola biologia, ekonomia, astronomia eta abar, eta ikertzaileei baliabideak eskaintzen dizkiete datu kopuru handiak arakatzeko eta aztertzeko.
Microsoft Research Open Data
Microsoft Research Open Data ekimenak domeinu ezberdinetako datu multzoen bilduma eskaintzen du. Osasun-zerbitzutik hasi eta gizarte-zientzietara, datu-multzo hauek deskribapen eta dokumentazio zehatzekin datoz, hainbat arlotan ikerketa eta esperimentazioa erraztuz.
Data.gov
Estatu Batuetako gobernu-ekimen gisa, Data.gov gobernu irekiko datu multzo ugarirako sarbidea eskaintzen du. Klima, nekazaritza, osasuna eta abar bezalako hainbat gai lantzen dituzte, datu multzo hauek politika publikoetan, zientzian eta teknologian berrikuntza eta ikerketa sustatzen dute.
Ikaskuntza automatikoko datu multzoen biltegiek funtsezko zeregina dute AI eta MLren aurrerapenean, datuetarako sarbidea demokratizatuz. Plataforma hauek lankidetza, esperimentazioa eta berrikuntza errazten dituzte hainbat domeinutan datu-multzo ugari eskainiz. Eremuak eboluzionatzen jarraitzen duen heinean, biltegi hauek funtsezkoak izango dira ikaskuntza automatikoko ikerketa eta aplikazio berritzaileak sustatzeko.
