Mašīnmācība (ML) pēdējos gados ir piedzīvojusi eksponenciālu izaugsmi, galvenokārt tāpēc, ka ir pieejams milzīgs datu apjoms, kas nodrošina algoritmus un modeļus. Piekļuve augstas kvalitātes datu kopām ir ļoti svarīga mašīnmācīšanās lietojumprogrammu attīstībai un panākumiem. Vairākas krātuves ir kļuvušas par datu kopu dārgumu krātuvēm, kas atbilst dažādām jomām un pētnieku, izstrādātāju un entuziastu vajadzībām. Iedziļināsimies dažās no populārākajām mašīnmācīšanās datu kopu krātuvēm, kas ir mainījušas AI un ML ainavu.
UCI mašīnmācības repozitorijs
Viena no vecākajām un pazīstamākajām krātuvēm UCI Machine Learning Repository glabā visaptverošu datu kopu kolekciju ML pētījumiem. No klasiskām datu kopām, piemēram, Iris datu kopa līdz dažādām reālās pasaules datu kopām vairākos domēnos, UCI nodrošina daudzveidīgu datu klāstu, kas ir piemērots gan iesācējiem. un pieredzējuši praktiķi.
Kaggle datu kopas
Kaggle, kas ir populāra platforma datu zinātnieku un mašīnmācīšanās praktiķu vidū, mitina plašu datu kopu krātuvi, ko nodrošina kopienai. Sākot no strukturētiem datiem līdz attēlu un teksta datu kopām, Kaggle piedāvā platformu konkursiem un sadarbībai. Tā lietotājam draudzīgais interfeiss kopā ar datu kopām, kas marķētas ar konkursiem un kodoliem, veicina sadarbības vidi ML entuziastiem.
Google datu kopu meklēšana
Google datu kopu meklēšana programma ir kļuvusi par vērtīgu resursu datu kopu indeksēšanai tīmeklī. Izmantojot metadatus un strukturētu informāciju, tas palīdz pētniekiem atklāt datu kopas no dažādām jomām. Šis rīks vienkāršo dažādās platformās un vietnēs mitinātu datu kopu atrašanas procesu, uzlabojot pieejamību un atklājamību.
GitHub
GitHub ir attīstījusies ārpus versiju kontroles platformas, lai kļūtu par atvērtā pirmkoda projektu, tostarp mašīnmācīšanās datu kopu, centru. Izmantojot datu kopām paredzētos repozitorijus, izstrādātāji un pētnieki koplieto atlasītās datu kopas kopā ar kodu un dokumentāciju, veicinot sadarbību un zināšanu apmaiņu ML kopienā.
OpenML
OpenML koncentrējas uz mašīnmācīšanos sadarbībā, nodrošinot platformu datu kopu koplietošanai un eksperimentiem. Tas ļauj lietotājiem izpētīt, lejupielādēt un pievienot datu kopas, veicinot caurspīdīgumu un reproducējamību mašīnmācīšanās pētījumos. Tās uzsvars uz kopīgu datu kopu algoritmu salīdzinošo novērtēšanu un novērtēšanu veicina stabilu ML modeļu izstrādi.
Amazon AWS publiskās datu kopas
Amazon Web Services (AWS) savā platformā mitina publisku datu kopu kolekciju, piedāvājot vieglu piekļuvi lielām datu kopām, kuras var izmantot pētniecības un izstrādes nolūkos. Šīs datu kopas aptver dažādas jomas, piemēram, bioloģiju, ekonomiku, astronomiju un citas, nodrošinot pētniekiem resursus, lai izpētītu un analizētu milzīgu datu apjomu.
Microsoft Research Open Data
Iniciatīva Microsoft Research Open Data piedāvā datu kopu kolekciju dažādos domēnos. No veselības aprūpes līdz sociālajām zinātnēm šajās datu kopās ir detalizēti apraksti un dokumentācija, kas atvieglo pētniecību un eksperimentēšanu dažādās jomās.
Data.gov
Kā valdības iniciatīva Amerikas Savienotajās Valstīs Data.gov nodrošina piekļuvi daudzām atvērtām valdības datu kopām. Šīs datu kopas, kas aptver dažādas tēmas, piemēram, klimatu, lauksaimniecību, veselību un citas, veicina inovāciju un pētniecību valsts politikā, zinātnē un tehnoloģijās.
Mašīnmācīšanās datu kopu krātuvēm ir galvenā loma AI un ML attīstībā, demokratizējot piekļuvi datiem. Šīs platformas atvieglo sadarbību, eksperimentēšanu un inovācijas, nodrošinot daudzveidīgu datu kopu klāstu dažādās jomās. Jomai turpinot attīstīties, šīs krātuves joprojām būs noderīgas, lai veicinātu revolucionārus pētījumus un lietojumus mašīnmācībā.
