A aprendizaxe automática (ML) foi testemuña dun crecemento exponencial nos últimos anos, en gran parte debido á dispoñibilidade de grandes cantidades de datos que alimentan algoritmos e modelos. O acceso a conxuntos de datos de alta calidade é fundamental para o avance e o éxito das aplicacións de aprendizaxe automática. Varios repositorios xurdiron como tesouros de conxuntos de datos, atendendo a diversos dominios e ás necesidades de investigadores, desenvolvedores e entusiastas. Afondemos nalgúns dos repositorios de conxuntos de datos de aprendizaxe automática máis populares que revolucionaron o panorama da IA e do ML.
Repositorio de aprendizaxe automática da UCI
Un dos repositorios máis antigos e coñecidos, o Repositorio de aprendizaxe automática da UCI, alberga unha colección completa de conxuntos de datos para a investigación de ML. Desde conxuntos de datos clásicos como o conxunto de datos Iris ata varios conxuntos de datos do mundo real en varios dominios, UCI ofrece unha gama diversa de datos que atende tanto a principiantes. e practicantes experimentados.
Kaggle Datasets
Kaggle, unha plataforma popular entre os científicos de datos e os profesionais da aprendizaxe automática, alberga un amplo repositorio de conxuntos de datos aportado pola comunidade. Desde datos estruturados ata conxuntos de datos de imaxes e texto, Kaggle ofrece unha plataforma para concursos e colaboracións. A súa interface amigable, xunto con conxuntos de datos etiquetados con competicións e núcleos, fomenta un ambiente colaborativo para os entusiastas do ML.
Busca de conxuntos de datos de Google
Google's Dataset Search O motor emerxeu como un recurso valioso para indexar conxuntos de datos na web. Aproveitando metadatos e información estruturada, axuda aos investigadores a descubrir conxuntos de datos de varios dominios. Esta ferramenta simplifica o proceso de localización de conxuntos de datos aloxados en diferentes plataformas e sitios web, mellorando a accesibilidade e o descubrimento.
GitHub
GitHub evolucionou máis aló dunha plataforma de control de versións para converterse nun centro de proxectos de código aberto, incluíndo conxuntos de datos de aprendizaxe automática. A través de repositorios dedicados a conxuntos de datos, desenvolvedores e investigadores comparten conxuntos de datos seleccionados xunto con código e documentación, fomentando a colaboración e o intercambio de coñecemento dentro da comunidade de ML.
OpenML
OpenML céntrase na aprendizaxe automática colaborativa, proporcionando unha plataforma para compartir conxuntos de datos e experimentos. Permite aos usuarios explorar, descargar e achegar conxuntos de datos, fomentando a transparencia e a reproducibilidade na investigación de aprendizaxe automática. A súa énfase no benchmarking e na avaliación de algoritmos en conxuntos de datos compartidos promove o desenvolvemento de modelos robustos de ML.
Conjuntos de datos públicos de Amazon AWS
Amazon Web Services (AWS) alberga unha colección de conxuntos de datos públicos na súa plataforma, que ofrece un fácil acceso a grandes conxuntos de datos que se poden utilizar con fins de investigación e desenvolvemento. Estes conxuntos de datos abarcan varios dominios como a bioloxía, a economía, a astronomía e moito máis, proporcionando aos investigadores recursos para explorar e analizar grandes cantidades de datos.
Microsoft Research Open Data
A iniciativa Microsoft Research Open Data ofrece unha colección de conxuntos de datos en diferentes dominios. Desde a saúde ata as ciencias sociais, estes conxuntos de datos inclúen descricións e documentación detalladas, que facilitan a investigación e a experimentación en varios campos.
Data.gov
Como iniciativa gobernamental dos Estados Unidos, Data.gov ofrece acceso a unha infinidade de conxuntos de datos gobernamentais abertos. Abarcando diversos temas como o clima, a agricultura, a saúde e moito máis, estes conxuntos de datos fomentan a innovación e a investigación en políticas públicas, ciencia e tecnoloxía.
Os repositorios de conxuntos de datos de aprendizaxe automática xogan un papel fundamental no avance da intelixencia artificial e do ML ao democratizar o acceso aos datos. Estas plataformas facilitan a colaboración, a experimentación e a innovación proporcionando unha gama diversa de conxuntos de datos en varios dominios. A medida que o campo siga evolucionando, estes repositorios seguirán sendo fundamentais para impulsar investigacións e aplicacións innovadoras na aprendizaxe automática.
