Mašinų mokymasis (ML) pastaraisiais metais išaugo eksponentiškai, daugiausia dėl to, kad yra daugybė duomenų, kurie maitina algoritmus ir modelius. Prieiga prie aukštos kokybės duomenų rinkinių yra labai svarbi mašininio mokymosi programų pažangai ir sėkmei. Keletas saugyklų atsirado kaip duomenų rinkinių lobynai, tenkinantys įvairias sritis ir tyrėjų, kūrėjų ir entuziastų poreikius. Pažvelkime į kai kurias populiariausias mašininio mokymosi duomenų rinkinių saugyklas, kurios pakeitė AI ir ML kraštovaizdį.
UCI mašininio mokymosi saugykla
Vienoje iš seniausių ir žinomiausių saugyklų, UCI mašininio mokymosi saugykloje, yra išsamus duomenų rinkinių rinkinys, skirtas ML tyrimams. Nuo klasikinių duomenų rinkinių, tokių kaip Iris duomenų rinkinys iki įvairių realaus pasaulio duomenų rinkinių keliuose domenuose, UCI teikia įvairių duomenų, kurie tinka tiek pradedantiesiems. ir patyrę praktikai.
Kaggle duomenų rinkiniai
Kaggle, populiari platforma tarp duomenų mokslininkų ir mašininio mokymosi praktikų, talpina didžiulę duomenų rinkinių saugyklą, kurią sukūrė bendruomenė. Nuo struktūrinių duomenų iki vaizdo ir teksto duomenų rinkinių, „Kaggle“ siūlo platformą konkursams ir bendradarbiavimui. Patogi vartotojo sąsaja kartu su duomenų rinkiniais, pažymėtais konkursais ir branduoliais, skatina ML entuziastų bendradarbiavimo aplinką.
Google duomenų rinkinio paieška
„Google“ duomenų rinkinių paieška Variklis tapo vertingu ištekliu indeksuojant duomenų rinkinius visame žiniatinklyje. Naudodamas metaduomenis ir struktūrizuotą informaciją, jis padeda tyrėjams atrasti įvairių sričių duomenų rinkinius. Šis įrankis supaprastina duomenų rinkinių, priglobtų įvairiose platformose ir svetainėse, nustatymo procesą, pagerina pasiekiamumą ir aptinkamumą.
GitHub
GitHub tapo ne tik versijų valdymo platforma, bet ir atvirojo kodo projektų, įskaitant mašininio mokymosi duomenų rinkinius, centru. Duomenų rinkiniams skirtose saugyklose kūrėjai ir mokslininkai dalijasi kuruojamais duomenų rinkiniais kartu su kodu ir dokumentacija, skatindami bendradarbiavimą ir dalijimąsi žiniomis ML bendruomenėje.
OpenML
OpenML daugiausia dėmesio skiria mašininiam mokymuisi bendradarbiaujant, suteikiant platformą duomenų rinkiniams bendrinti ir eksperimentams. Tai leidžia vartotojams tyrinėti, atsisiųsti ir pateikti duomenų rinkinius, skatinant mašininio mokymosi tyrimų skaidrumą ir atkuriamumą. Dėmesys bendrai naudojamų duomenų rinkinių lyginamajai analizei ir algoritmų vertinimui skatina tvirtų ML modelių kūrimą.
„Amazon AWS“ viešieji duomenų rinkiniai
„Amazon Web Services“ (AWS) savo platformoje talpina viešųjų duomenų rinkinių rinkinį, suteikiantį lengvą prieigą prie didelių duomenų rinkinių, kuriuos galima panaudoti tyrimų ir plėtros tikslais. Šie duomenų rinkiniai apima įvairias sritis, pvz., biologiją, ekonomiką, astronomiją ir kt., suteikdami tyrėjams išteklių tyrinėti ir analizuoti didžiulius duomenų kiekius.
„Microsoft Research Open Data“.
Iniciatyva Microsoft Research Open Data siūlo įvairių domenų duomenų rinkinių rinkinį. Nuo sveikatos priežiūros iki socialinių mokslų – šie duomenų rinkiniai pateikiami su išsamiais aprašymais ir dokumentacija, palengvinančia įvairių sričių tyrimus ir eksperimentavimą.
Data.gov
Kaip vyriausybės iniciatyva Jungtinėse Valstijose, Data.gov suteikia prieigą prie daugybės atvirų vyriausybės duomenų rinkinių. Šie duomenų rinkiniai, apimantys įvairias temas, tokias kaip klimatas, žemės ūkis, sveikata ir kt., skatina inovacijas ir viešosios politikos, mokslo ir technologijų tyrimus.
Mašininio mokymosi duomenų rinkinių saugyklos atlieka pagrindinį vaidmenį tobulinant AI ir ML, nes demokratizuojama prieiga prie duomenų. Šios platformos palengvina bendradarbiavimą, eksperimentavimą ir naujoves, teikdamos įvairius duomenų rinkinius įvairiose srityse. Sričiai ir toliau tobulėjant, šios saugyklos išliks naudingos skatinant novatoriškus mokslinius tyrimus ir taikymą mašininio mokymosi srityje.
