Машина үйрөнүү (ML) акыркы жылдарда экспоненциалдуу өсүшкө күбө болду, бул негизинен алгоритмдерди жана моделдерди кубаттаган чоң көлөмдөгү маалыматтардын болушуна байланыштуу. Жогорку сапаттагы берилиштер топтомуна жетүү машина үйрөнүү колдонмолорунун ийгилиги жана өнүгүшү үчүн маанилүү. Бир нече репозиторийлер ар түрдүү домендерге жана изилдөөчүлөрдүн, иштеп чыгуучулардын жана энтузиасттардын муктаждыктарына жооп берген маалымат топтомдорунун казынасы катары пайда болду. Келгиле, AI жана ML пейзажын өзгөрткөн эң популярдуу машина үйрөнүү маалымат топтомунун репозиторийлерин карап көрөлү.
UCI Machine Learning Repository
Эң эски жана эң белгилүү репозиторийлердин бири, UCI Machine Learning Repository, ML изилдөөсү үчүн маалымат топтомдорунун комплекстүү жыйнагын камтыйт. Iris берилиштер топтому сыяктуу классикалык берилиштер топтомдорунан бир нече домендердеги ар кандай реалдуу маалымат топтомдоруна чейин, UCI эки башталгычка тең керектүү маалыматтардын ар түрдүү спектрин камсыз кылат. жана тажрыйбалуу практиктер.
Kaggle маалымат топтомдору
Kaggle, маалымат илимпоздорунун жана машина үйрөнүү практиктеринин арасында популярдуу платформа, маалыматтар топтомдорунун кеңири репозиторийине ээ. коомчулук. Структураланган маалыматтардан сүрөт жана текст маалымат топтомуна чейин, Kaggle сынактар жана кызматташуулар үчүн аянтчаны сунуштайт. Анын колдонуучуга ыңгайлуу интерфейси, мелдештер жана ядролор менен белгиленүүчү маалыматтар топтому менен бирге, ML энтузиасттары үчүн биргелешкен чөйрөгө өбөлгө түзөт.
Google Dataset Search
Google'дун Dataset Search кыймылдаткычы интернет боюнча берилиштер топтомун индекстөө үчүн баалуу булак катары пайда болду. Метаберилиштерди жана структураланган маалыматты колдонуп, изилдөөчүлөргө ар кандай домендерден маалымат топтомдорун табууга жардам берет. Бул курал ар кандай платформаларда жана веб-сайттарда жайгаштырылган маалымат топтомдорун табуу процессин жөнөкөйлөтүп, жеткиликтүүлүктү жана ачыктоону жакшыртат.
GitHub
GitHub версияларды башкаруу платформасынан тышкары, ачык булактуу долбоорлордун, анын ичинде машина үйрөнүү маалымат топтомдорунун хабына айланды. Берилиштер топтомуна арналган репозиторийлер аркылуу иштеп чыгуучулар жана изилдөөчүлөр тандалган берилиштер топтомун код жана документтер менен бөлүшүп, ML коомчулугунда кызматташууга жана билим алмашууга көмөктөшөт.
OpenML
OpenML берилиштер топтомун бөлүшүү үчүн платформа жана эксперименттерди камсыз кылуу менен биргелешип машина үйрөнүүгө басым жасайт. Бул колдонуучуларга маалымат топтомун изилдөөгө, жүктөп алууга жана салым кошууга мүмкүндүк берет, бул машина үйрөнүү изилдөөлөрүндө ачык-айкындуулукту жана кайра жаралууну күчөтөт. Анын жалпы маалымат топтомдорундагы алгоритмдерди салыштырууга жана баалоого басым жасоо күчтүү ML моделдерин иштеп чыгууга өбөлгө түзөт.
Amazon AWS Public Datasets
Amazon Web Services (AWS) өзүнүн платформасында коомдук маалымат топтомдорунун жыйнагын жайгаштырып, изилдөө жана иштеп чыгуу максаттары үчүн колдонула турган чоң маалымат топтомуна оңой жетүүнү сунуштайт. Бул маалымат топтомдору биология, экономика, астрономия жана башкалар сыяктуу ар кандай домендерди камтып, изилдөөчүлөргө чоң көлөмдөгү маалыматтарды изилдөө жана талдоо үчүн ресурстарды камсыз кылат.
Microsoft изилдөө ачык маалыматтар
Microsoft Research Open Data демилгеси ар кандай домендер боюнча берилиштер топтомун сунуштайт. Саламаттыкты сактоодон социалдык илимдерге чейин бул маалымат топтомдору ар кандай тармактарда изилдөөлөрдү жана эксперименттерди жүргүзүүнү жеңилдеткен деталдуу сүрөттөмөлөр жана документтер менен келет.
Data.gov
Америка Кошмо Штаттарынын өкмөттүк демилгеси катары Data.gov ачык өкмөттүк маалымат топтомдорунун көптүгүнө мүмкүнчүлүк берет. Климат, айыл чарба, саламаттыкты сактоо жана башкалар сыяктуу ар түрдүү темаларды камтыган бул маалымат топтомдору мамлекеттик саясатта, илимде жана технологияда инновацияларды жана изилдөөлөрдү кубаттайт.
Машиналарды үйрөнүү маалыматтар топтомунун репозиторийлери маалыматтарга жетүүнү демократиялаштыруу аркылуу AI жана MLди өнүктүрүүдө негизги ролду ойнойт. Бул платформалар ар кандай домендер боюнча ар түрдүү маалыматтар топтомун камсыз кылуу менен кызматташууну, экспериментти жана инновацияны жеңилдетет. Талаа өнүгүп жаткандыктан, бул репозиторийлер машина үйрөнүүдөгү жаңы изилдөөлөрдү жана колдонмолорду өрчүтүүдө маанилүү ролду ойнойт.
