Մեքենայական ուսուցումը (ML) վերջին տարիներին էքսպոնենցիալ աճի ականատես է եղել՝ հիմնականում պայմանավորված ալգորիթմների և մոդելների հզորացման հսկայական քանակությամբ տվյալների առկայությամբ: Բարձրորակ տվյալների հավաքածուների հասանելիությունը առանցքային է մեքենայական ուսուցման հավելվածների առաջխաղացման և հաջողության համար: Մի քանի շտեմարաններ են առաջացել որպես տվյալների հավաքածուների գանձարան, որոնք բավարարում են տարբեր տիրույթների և հետազոտողների, մշակողների և էնտուզիաստների կարիքները: Եկեք խորանանք մեքենայական ուսուցման տվյալների հավաքածուի ամենատարածված պահոցների մեջ, որոնք հեղափոխել են AI-ի և ML-ի լանդշաֆտը:
UCI Machine Learning Repository
Ամենահին և ամենահայտնի պահոցներից մեկը՝ UCI Machine Learning Repository, հյուրընկալում է ML հետազոտության տվյալների հավաքածուների համապարփակ հավաքածու: Դասական տվյալների հավաքածուներից, ինչպիսին է Iris տվյալների բազան մինչև իրական աշխարհի տարբեր տվյալների հավաքածուներ բազմաթիվ տիրույթներում, UCI-ն տրամադրում է տվյալների բազմազան շրջանակ, որը սպասարկում է երկու սկսնակներին: և փորձառու պրակտիկանտներ:
Kaggle տվյալների հավաքածուներ
Kaggle, որը հայտնի հարթակ է տվյալների գիտնականների և մեքենայական ուսուցման մասնագետների շրջանում, հյուրընկալում է տվյալների հավաքածուների հսկայական պահեստ, որը տրամադրվել է համայնք. Սկսած կառուցվածքային տվյալներից մինչև պատկերների և տեքստային տվյալների հավաքածուներ, Kaggle-ն առաջարկում է հարթակ մրցույթների և համագործակցության համար: Նրա օգտագործողի համար հարմար ինտերֆեյսը, որը զուգորդվում է մրցույթների և միջուկների հետ պիտակավորված տվյալների հավաքածուների հետ, խթանում է համագործակցային միջավայր ML սիրահարների համար:
Google Dataset Search
Google's Dataset Search Շարժիչը հայտնվել է որպես արժեքավոր ռեսուրս համացանցում տվյալների հավաքածուների ինդեքսավորման համար: Օգտագործելով մետատվյալները և կառուցվածքային տեղեկատվությունը, այն օգնում է հետազոտողներին հայտնաբերել տարբեր տիրույթների տվյալների հավաքածուներ: Այս գործիքը հեշտացնում է տարբեր հարթակներում և կայքերում տեղակայված տվյալների հավաքածուների տեղորոշման գործընթացը՝ բարձրացնելով հասանելիությունն ու հայտնաբերելիությունը:
GitHub
GitHub զարգացել է տարբերակների վերահսկման հարթակից դուրս՝ դառնալով բաց կոդով նախագծերի կենտրոն, ներառյալ մեքենայական ուսուցման տվյալների հավաքածուները: Տվյալների հավաքածուներին նվիրված շտեմարանների միջոցով մշակողները և հետազոտողները կիսում են ընտրված տվյալների հավաքածուները կոդի և փաստաթղթերի հետ միասին՝ խթանելով համագործակցությունը և գիտելիքների փոխանակումը ML համայնքում:
OpenML
OpenML կենտրոնանում է համագործակցային մեքենայական ուսուցման վրա՝ տրամադրելով հարթակ տվյալների հավաքածուների համօգտագործման համար և փորձերի: Այն օգտատերերին հնարավորություն է տալիս ուսումնասիրել, ներբեռնել և նպաստել տվյալների հավաքածուներին՝ խթանելով թափանցիկությունն ու վերարտադրելիությունը մեքենայական ուսուցման հետազոտություններում: Համօգտագործվող տվյալների շտեմարանների վրա հենանիշավորման և գնահատման ալգորիթմների վրա դրված շեշտադրումը նպաստում է ամուր ML մոդելների զարգացմանը:
Amazon AWS հանրային տվյալների հավաքածուներ
Amazon Web Services-ը (AWS) իր հարթակում հյուրընկալում է հանրային տվյալների հավաքածուների հավաքածուն, որն առաջարկում է հեշտ մուտք դեպի տվյալների մեծ հավաքածուներ, որոնք կարող են օգտագործվել հետազոտության և զարգացման նպատակներով: Այս տվյալների հավաքածուները ներառում են տարբեր տիրույթներ, ինչպիսիք են կենսաբանությունը, տնտեսագիտությունը, աստղագիտությունը և այլն, հետազոտողներին տրամադրելով ռեսուրսներ՝ ուսումնասիրելու և վերլուծելու հսկայական քանակությամբ տվյալներ:
Microsoft Research Open Data
Microsoft Research Open Data նախաձեռնությունը առաջարկում է տվյալների հավաքածուներ տարբեր տիրույթներում: Առողջապահությունից մինչև սոցիալական գիտություններ, այս տվյալների հավաքածուները պարունակում են մանրամասն նկարագրություններ և փաստաթղթեր, որոնք հեշտացնում են հետազոտություններն ու փորձարկումները տարբեր ոլորտներում:
Data.gov
Որպես Միացյալ Նահանգների կառավարության նախաձեռնություն, Data.gov տրամադրում է մուտք դեպի բաց պետական տվյալների հավաքածուներ: Տարբեր թեմաների, ինչպիսիք են կլիման, գյուղատնտեսությունը, առողջությունը և այլն, այս տվյալների հավաքածուները խրախուսում են նորարարությունն ու հետազոտությունը հանրային քաղաքականության, գիտության և տեխնոլոգիաների ոլորտում:
Մեքենայական ուսուցման տվյալների բազաները առանցքային դեր են խաղում AI-ի և ML-ի առաջխաղացման գործում՝ ժողովրդավարացնելով տվյալների հասանելիությունը: Այս հարթակները հեշտացնում են համագործակցությունը, փորձարկումները և նորարարությունները՝ տրամադրելով տվյալների հավաքածուների բազմազան զանգված տարբեր տիրույթներում: Քանի որ ոլորտը շարունակում է զարգանալ, այս պահոցները կմնան գործիքային դեր՝ մեքենայական ուսուցման ոլորտում բեկումնային հետազոտությունների և կիրառությունների խթանման գործում:
