การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) มีการเติบโตแบบก้าวกระโดดในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โดยส่วนใหญ่เนื่องมาจากความพร้อมใช้งานของข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ขับเคลื่อนอัลกอริธึมและแบบจำลอง การเข้าถึงชุดข้อมูลคุณภาพสูงถือเป็นส่วนสำคัญสำหรับความก้าวหน้าและความสำเร็จของแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง พื้นที่เก็บข้อมูลหลายแห่งกลายเป็นขุมสมบัติของชุดข้อมูล ซึ่งรองรับโดเมนที่หลากหลายและตอบสนองความต้องการของนักวิจัย นักพัฒนา และผู้ที่สนใจ เรามาเจาะลึกคลังชุดข้อมูล Machine Learning ที่ได้รับความนิยมสูงสุดซึ่งได้ปฏิวัติภูมิทัศน์ของ AI และ ML กัน
พื้นที่เก็บข้อมูลการเรียนรู้ของเครื่อง UCI
UCI Machine Learning Repository เป็นหนึ่งในพื้นที่เก็บข้อมูลที่เก่าแก่และเป็นที่รู้จักมากที่สุด เป็นที่รวบรวมชุดข้อมูลที่ครอบคลุมสำหรับการวิจัย ML ตั้งแต่ชุดข้อมูลแบบคลาสสิก เช่น ชุดข้อมูล Iris ไปจนถึงชุดข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงต่างๆ ในหลายโดเมน UCI มอบข้อมูลที่หลากหลายซึ่งเหมาะสำหรับทั้งผู้เริ่มต้น และนักปฏิบัติที่มีประสบการณ์
ชุดข้อมูล Kaggle
Kaggle แพลตฟอร์มยอดนิยมในหมู่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้ปฏิบัติงานด้านแมชชีนเลิร์นนิง เป็นเจ้าภาพ พื้นที่เก็บข้อมูลขนาดใหญ่ของชุดข้อมูล ซึ่งสนับสนุนโดย ชุมชน. Kaggle นำเสนอแพลตฟอร์มสำหรับการแข่งขันและการทำงานร่วมกัน ตั้งแต่ข้อมูลที่มีโครงสร้างไปจนถึงชุดข้อมูลรูปภาพและข้อความ อินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย ควบคู่ไปกับชุดข้อมูลที่ติดแท็กการแข่งขันและเมล็ดพืช ส่งเสริมสภาพแวดล้อมการทำงานร่วมกันสำหรับผู้ที่ชื่นชอบ ML
การค้นหาชุดข้อมูลของ Google
Google's Dataset Search Engine ได้กลายเป็นทรัพยากรอันมีค่าสำหรับการจัดทำดัชนีชุดข้อมูลทั่วทั้งเว็บ ด้วยการใช้ประโยชน์จากข้อมูลเมตาและข้อมูลที่มีโครงสร้าง ช่วยให้นักวิจัยค้นพบชุดข้อมูลจากโดเมนต่างๆ เครื่องมือนี้ช่วยลดความยุ่งยากในกระบวนการค้นหาชุดข้อมูลที่โฮสต์บนแพลตฟอร์มและเว็บไซต์ต่างๆ ช่วยเพิ่มความสามารถในการเข้าถึงและการค้นพบได้
GitHub
GitHub พัฒนาไปไกลกว่าแพลตฟอร์มควบคุมเวอร์ชันจนกลายมาเป็นศูนย์กลางสำหรับโปรเจ็กต์โอเพนซอร์ส รวมถึงชุดข้อมูลแมชชีนเลิร์นนิง ผ่านพื้นที่เก็บข้อมูลที่ทุ่มเทให้กับชุดข้อมูล นักพัฒนาและนักวิจัยแบ่งปันชุดข้อมูลที่รวบรวมไว้พร้อมกับโค้ดและเอกสารประกอบ ส่งเสริมการทำงานร่วมกันและการแบ่งปันความรู้ภายในชุมชน ML
โอเพนเอ็มแอล
OpenML มุ่งเน้นไปที่แมชชีนเลิร์นนิงการทำงานร่วมกัน โดยจัดให้มี แพลตฟอร์มสำหรับการแชร์ชุดข้อมูล และการทดลอง ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสำรวจ ดาวน์โหลด และสนับสนุนชุดข้อมูล ส่งเสริมความโปร่งใสและความสามารถในการทำซ้ำในการวิจัยการเรียนรู้ของเครื่อง การเน้นไปที่การเปรียบเทียบและประเมินอัลกอริธึมบนชุดข้อมูลที่ใช้ร่วมกันช่วยส่งเสริมการพัฒนาโมเดล ML ที่แข็งแกร่ง
ชุดข้อมูลสาธารณะของ Amazon AWS
Amazon Web Services (AWS) โฮสต์คอลเลกชันของ ชุดข้อมูลสาธารณะ บนแพลตฟอร์ม ช่วยให้เข้าถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างง่ายดาย ซึ่งสามารถใช้เพื่อวัตถุประสงค์ในการวิจัยและพัฒนาได้ ชุดข้อมูลเหล่านี้ครอบคลุมโดเมนต่างๆ เช่น ชีววิทยา เศรษฐศาสตร์ ดาราศาสตร์ และอื่นๆ ทำให้นักวิจัยมีทรัพยากรในการสำรวจและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล
ข้อมูลเปิดการวิจัยของ Microsoft
โครงการริเริ่ม Microsoft Research Open Data นำเสนอชุดข้อมูลในโดเมนต่างๆ ตั้งแต่การดูแลสุขภาพไปจนถึงสังคมศาสตร์ ชุดข้อมูลเหล่านี้มาพร้อมกับคำอธิบายโดยละเอียดและเอกสารประกอบ ซึ่งอำนวยความสะดวกในการวิจัยและการทดลองในสาขาต่างๆ
Data.gov
ตามความคิดริเริ่มของรัฐบาลในสหรัฐอเมริกา Data.gov ให้การเข้าถึงชุดข้อมูลของรัฐบาลแบบเปิดมากมาย ชุดข้อมูลเหล่านี้ครอบคลุมหัวข้อที่หลากหลาย เช่น สภาพภูมิอากาศ เกษตรกรรม สุขภาพ และอื่นๆ อีกมากมาย สนับสนุนนวัตกรรมและการวิจัยในนโยบายสาธารณะ วิทยาศาสตร์ และเทคโนโลยี
พื้นที่เก็บข้อมูลชุดข้อมูลการเรียนรู้ของเครื่องมีบทบาทสำคัญในการพัฒนา AI และ ML โดยทำให้การเข้าถึงข้อมูลเป็นประชาธิปไตย แพลตฟอร์มเหล่านี้อำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกัน การทดลอง และนวัตกรรมโดยจัดเตรียมชุดข้อมูลที่หลากหลายในโดเมนต่างๆ ในขณะที่สาขานี้ยังคงมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง พื้นที่เก็บข้อมูลเหล่านี้จะยังคงเป็นเครื่องมือในการขับเคลื่อนการวิจัยที่ก้าวล้ำและการประยุกต์ใช้ในการเรียนรู้ของเครื่อง
