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Explorar os repositórios de conjuntos de dados de aprendizagem automática mais populares

12/20/2023

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A aprendizagem automática (ML) registou um crescimento exponencial nos últimos anos, em grande parte devido à disponibilidade de grandes quantidades de dados que alimentam algoritmos e modelos. O acesso a conjuntos de dados de alta qualidade é fundamental para o avanço e o sucesso das aplicações de aprendizagem automática. Vários repositórios surgiram como tesouros de conjuntos de dados, atendendo a diversos domínios e às necessidades de investigadores, programadores e entusiastas. Vamos mergulhar em alguns dos repositórios de conjuntos de dados de aprendizado de máquina mais populares que revolucionaram o cenário de IA e ML.

Repositório de aprendizagem automática da UCI

Um dos repositórios mais antigos e mais conhecidos, o Repositório de Aprendizagem Automática da UCI, aloja uma coleção abrangente de conjuntos de dados para investigação em aprendizagem automática. Desde conjuntos de dados clássicos, como o conjunto de dados Iris, a vários conjuntos de dados do mundo real em vários domínios, o UCI fornece uma gama diversificada de dados que se destinam tanto a principiantes como a profissionais experientes.

Conjuntos de dados do Kaggle

O Kaggle, uma plataforma popular entre os cientistas de dados e os profissionais de aprendizagem automática, aloja um vasto repositório de conjuntos de dados fornecidos pela comunidade. Desde dados estruturados a conjuntos de dados de imagem e texto, o Kaggle oferece uma plataforma para concursos e colaborações. A sua interface de fácil utilização, associada a conjuntos de dados marcados com competições e kernels, promove um ambiente de colaboração para os entusiastas do ML.

Pesquisa de conjuntos de dados do Google

O motor de pesquisa de conjuntos de dados da Google surgiu como um recurso valioso para indexar conjuntos de dados na Web. Tirando partido dos metadados e das informações estruturadas, ajuda os investigadores a descobrir conjuntos de dados de vários domínios. Esta ferramenta simplifica o processo de localização de conjuntos de dados alojados em diferentes plataformas e sítios Web, melhorando a acessibilidade e a capacidade de descoberta.

GitHub

O GitHub evoluiu para além de uma plataforma de controlo de versões, tornando-se um centro para projectos de código aberto, incluindo conjuntos de dados de aprendizagem automática. Através de repositórios dedicados a conjuntos de dados, os programadores e investigadores partilham conjuntos de dados seleccionados juntamente com código e documentação, promovendo a colaboração e a partilha de conhecimentos na comunidade de aprendizagem automática.

OpenML

O OpenML centra-se na aprendizagem automática colaborativa, fornecendo uma plataforma para a partilha de conjuntos de dados e experiências. Permite aos utilizadores explorar, descarregar e contribuir com conjuntos de dados, promovendo a transparência e a reprodutibilidade na investigação em aprendizagem automática. A sua ênfase na aferição e avaliação de algoritmos em conjuntos de dados partilhados promove o desenvolvimento de modelos de aprendizagem automática robustos.

Conjuntos de dados públicos do Amazon AWS

A Amazon Web Services (AWS) aloja uma coleção de conjuntos de dados públicos na sua plataforma, oferecendo acesso fácil a grandes conjuntos de dados que podem ser utilizados para fins de investigação e desenvolvimento. Estes conjuntos de dados abrangem vários domínios, como a biologia, a economia, a astronomia e outros, proporcionando aos investigadores recursos para explorar e analisar grandes quantidades de dados.

Dados abertos da Microsoft Research

A iniciativa Microsoft Research Open Data oferece uma coleção de conjuntos de dados em diferentes domínios. Desde os cuidados de saúde às ciências sociais, estes conjuntos de dados vêm com descrições e documentação detalhadas, facilitando a investigação e a experimentação em vários domínios.

Dados.gov

Enquanto iniciativa governamental nos Estados Unidos, o Data.gov fornece acesso a uma infinidade de conjuntos de dados governamentais abertos. Abrangendo diversos tópicos, como o clima, a agricultura, a saúde e muito mais, estes conjuntos de dados incentivam a inovação e a investigação em políticas públicas, ciência e tecnologia.

Os repositórios de conjuntos de dados de aprendizagem automática desempenham um papel fundamental no avanço da IA e do ML, democratizando o acesso aos dados. Estas plataformas facilitam a colaboração, a experimentação e a inovação, fornecendo um conjunto diversificado de conjuntos de dados em vários domínios. À medida que o campo continua a evoluir, estes repositórios continuarão a ser fundamentais para alimentar a investigação inovadora e as aplicações na aprendizagem automática.


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