Pembelajaran mesin (ML) telah mengalami pertumbuhan eksponensial dalam beberapa tahun terakhir, sebagian besar disebabkan oleh ketersediaan data dalam jumlah besar yang mendukung algoritme dan model. Akses ke kumpulan data berkualitas tinggi sangat penting untuk kemajuan dan keberhasilan aplikasi pembelajaran mesin. Beberapa repositori telah muncul sebagai gudang kumpulan data, melayani beragam domain dan memenuhi kebutuhan para peneliti, pengembang, dan peminat. Mari pelajari beberapa repositori kumpulan data pembelajaran mesin paling populer yang telah merevolusi lanskap AI dan ML.
Repositori Pembelajaran Mesin UCI
Salah satu repositori tertua dan paling terkenal, UCI Machine Learning Repository, menampung koleksi set data komprehensif untuk penelitian ML. Dari kumpulan data klasik seperti kumpulan data Iris hingga berbagai kumpulan data dunia nyata di berbagai domain, UCI menyediakan beragam data yang cocok untuk pemula dan praktisi yang berpengalaman.
Kumpulan Data Kaggle
Kaggle, sebuah platform populer di kalangan ilmuwan data dan praktisi pembelajaran mesin, menampung repositori kumpulan data yang sangat besar yang disumbangkan oleh masyarakat. Mulai dari data terstruktur hingga kumpulan data gambar dan teks, Kaggle menawarkan platform untuk kompetisi dan kolaborasi. Antarmukanya yang ramah pengguna, ditambah dengan kumpulan data yang diberi tag kompetisi dan kernel, menumbuhkan lingkungan kolaboratif bagi para penggemar ML.
Pencarian Kumpulan Data Google
Penelusuran Kumpulan Data Google Mesin telah muncul sebagai sumber daya berharga untuk mengindeks kumpulan data di seluruh web. Dengan memanfaatkan metadata dan informasi terstruktur, hal ini membantu peneliti menemukan kumpulan data dari berbagai domain. Alat ini menyederhanakan proses pencarian kumpulan data yang dihosting di berbagai platform dan situs web, sehingga meningkatkan aksesibilitas dan kemampuan untuk ditemukan.
Github
GitHub telah berkembang lebih dari sekadar platform kontrol versi menjadi pusat proyek sumber terbuka, termasuk kumpulan data pembelajaran mesin. Melalui repositori yang didedikasikan untuk kumpulan data, pengembang dan peneliti berbagi kumpulan data yang dikurasi beserta kode dan dokumentasinya, sehingga mendorong kolaborasi dan berbagi pengetahuan dalam komunitas ML.
BukaML
OpenML berfokus pada pembelajaran mesin kolaboratif, menyediakan platform untuk berbagi kumpulan data dan eksperimen. Hal ini memungkinkan pengguna untuk menjelajahi, mengunduh, dan menyumbangkan kumpulan data, mendorong transparansi dan reproduktifitas dalam penelitian pembelajaran mesin. Penekanannya pada pembandingan dan evaluasi algoritme pada kumpulan data bersama mendorong pengembangan model ML yang tangguh.
Kumpulan Data Publik Amazon AWS
Amazon Web Services (AWS) menghosting kumpulan kumpulan data publik di platformnya, menawarkan akses mudah ke kumpulan data besar yang dapat digunakan untuk tujuan penelitian dan pengembangan. Kumpulan data ini mencakup berbagai domain seperti biologi, ekonomi, astronomi, dan banyak lagi, sehingga memberikan sumber daya bagi peneliti untuk mengeksplorasi dan menganalisis data dalam jumlah besar.
Penelitian Data Terbuka Microsoft
Inisiatif Microsoft Research Open Data menawarkan kumpulan kumpulan data di berbagai domain. Dari layanan kesehatan hingga ilmu sosial, kumpulan data ini dilengkapi dengan deskripsi dan dokumentasi terperinci, yang memfasilitasi penelitian dan eksperimen di berbagai bidang.
Data.gov
Sebagai inisiatif pemerintah di Amerika Serikat, Data.gov menyediakan akses ke sejumlah besar kumpulan data pemerintah terbuka. Mencakup beragam topik seperti iklim, pertanian, kesehatan, dan banyak lagi, kumpulan data ini mendorong inovasi dan penelitian dalam kebijakan publik, sains, dan teknologi.
Repositori kumpulan data pembelajaran mesin memainkan peran penting dalam kemajuan AI dan ML dengan mendemokratisasikan akses ke data. Platform ini memfasilitasi kolaborasi, eksperimen, dan inovasi dengan menyediakan beragam kumpulan data di berbagai domain. Seiring dengan berkembangnya bidang ini, repositori ini akan tetap berperan dalam mendorong penelitian dan aplikasi inovatif dalam pembelajaran mesin.
