Makine öğrenimi (ML), büyük ölçüde algoritmalara ve modellere güç sağlayan büyük miktarda verinin kullanılabilirliği nedeniyle son yıllarda katlanarak büyümeye tanık oldu. Yüksek kaliteli veri kümelerine erişim, makine öğrenimi uygulamalarının ilerlemesi ve başarısı için çok önemlidir. Çeşitli alanlara ve araştırmacıların, geliştiricilerin ve meraklıların ihtiyaçlarına hitap eden, veri kümelerinin hazineleri olarak çeşitli havuzlar ortaya çıkmıştır. Yapay zeka ve makine öğrenimi ortamında devrim yaratan en popüler makine öğrenimi veri kümesi havuzlarından bazılarına göz atalım.
UCI Makine Öğrenimi Havuzu
En eski ve en iyi bilinen veri havuzlarından biri olan UCI Makine Öğrenimi Havuzu, makine öğrenimi araştırmalarına yönelik kapsamlı bir veri kümesi koleksiyonuna ev sahipliği yapar. UCI, Iris veri kümesi gibi klasik veri kümelerinden birden fazla alandaki çeşitli gerçek dünya veri kümelerine kadar, hem yeni başlayanlara hitap eden çok çeşitli veriler sağlar. ve deneyimli uygulayıcılar.
Kaggle Veri Kümeleri
Veri bilimcileri ve makine öğrenimi uygulayıcıları arasında popüler bir platform olan Kaggle, aşağıdakilerin katkıda bulunduğu geniş bir veri kümesi deposuna ev sahipliği yapıyor. toplum. Yapılandırılmış verilerden görüntü ve metin veri kümelerine kadar Kaggle, yarışmalar ve işbirlikleri için bir platform sunuyor. Yarışmalar ve çekirdeklerle etiketlenmiş veri kümeleriyle birleşen kullanıcı dostu arayüzü, makine öğrenimi meraklıları için işbirliğine dayalı bir ortam sağlar.
Google Veri Kümesi Arama
Google'ın Veri Kümesi Araması Motoru, web üzerindeki veri kümelerinin dizine eklenmesi için değerli bir kaynak olarak ortaya çıkmıştır. Meta verilerden ve yapılandırılmış bilgilerden yararlanarak araştırmacıların çeşitli alanlardaki veri kümelerini keşfetmesine yardımcı olur. Bu araç, farklı platformlarda ve web sitelerinde barındırılan veri kümelerinin yerini belirleme sürecini basitleştirerek erişilebilirliği ve keşfedilebilirliği artırır.
GitHub
GitHub, bir sürüm kontrol platformunun ötesine geçerek makine öğrenimi veri kümeleri de dahil olmak üzere açık kaynaklı projeler için bir merkez haline geldi. Veri kümelerine ayrılmış depolar aracılığıyla geliştiriciler ve araştırmacılar, seçilmiş veri kümelerini kod ve belgelerle birlikte paylaşarak makine öğrenimi topluluğu içinde işbirliğini ve bilgi paylaşımını teşvik eder.
OpenML
OpenML, bir veri kümelerini paylaşmak için platform ve deneyler sağlayarak işbirliğine dayalı makine öğrenimine odaklanır. Kullanıcıların veri kümelerini keşfetmesine, indirmesine ve katkıda bulunmasına olanak tanıyarak makine öğrenimi araştırmalarında şeffaflığı ve tekrarlanabilirliği artırır. Paylaşılan veri kümelerindeki algoritmaları karşılaştırmaya ve değerlendirmeye verdiği önem, sağlam makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesini teşvik eder.
Amazon AWS Genel Veri Kümeleri
Amazon Web Services (AWS), platformunda bir genel veri kümeleri koleksiyonu barındırır ve araştırma ve geliştirme amacıyla kullanılabilecek büyük veri kümelerine kolay erişim sağlar. Bu veri kümeleri biyoloji, ekonomi, astronomi ve daha fazlası gibi çeşitli alanları kapsamakta ve araştırmacılara büyük miktarda veriyi keşfetmeleri ve analiz etmeleri için kaynaklar sağlamaktadır.
Microsoft Araştırma Açık Verileri
Microsoft Research Open Data girişimi, farklı alanlardaki veri kümelerinden oluşan bir koleksiyon sunar. Sağlık hizmetlerinden sosyal bilimlere kadar bu veri kümeleri, çeşitli alanlarda araştırma ve deneyleri kolaylaştıran ayrıntılı açıklamalar ve belgelerle birlikte gelir.
Data.gov
Amerika Birleşik Devletleri'nde bir hükümet girişimi olarak Data.gov, çok sayıda açık hükümet veri kümesine erişim sağlar. İklim, tarım, sağlık ve daha fazlası gibi çeşitli konuları kapsayan bu veri kümeleri, kamu politikası, bilim ve teknoloji alanlarında yenilikçiliği ve araştırmayı teşvik ediyor.
Makine öğrenimi veri kümesi depoları, verilere erişimi demokratikleştirerek yapay zeka ve makine öğreniminin ilerlemesinde önemli bir rol oynar. Bu platformlar, çeşitli alanlarda çok çeşitli veri kümeleri sağlayarak işbirliğini, denemeyi ve yeniliği kolaylaştırır. Alan gelişmeye devam ettikçe, bu veri havuzları makine öğreniminde çığır açan araştırma ve uygulamaları beslemede etkili olmaya devam edecek.
