Học máy (ML) đã chứng kiến sự tăng trưởng theo cấp số nhân trong những năm gần đây, phần lớn là do có sẵn lượng dữ liệu khổng lồ hỗ trợ các thuật toán và mô hình. Việc truy cập vào bộ dữ liệu chất lượng cao là yếu tố then chốt cho sự tiến bộ và thành công của các ứng dụng học máy. Một số kho lưu trữ đã nổi lên như một kho tàng dữ liệu, phục vụ cho các lĩnh vực khác nhau và đáp ứng nhu cầu của các nhà nghiên cứu, nhà phát triển và những người đam mê. Hãy cùng đi sâu vào một số kho lưu trữ dữ liệu học máy phổ biến nhất đã cách mạng hóa bối cảnh AI và ML.
Kho lưu trữ máy học UCI
Một trong những kho lưu trữ lâu đời nhất và nổi tiếng nhất, UCI Machine Learning Repository, lưu trữ một bộ sưu tập toàn diện các bộ dữ liệu cho nghiên cứu ML. Từ các tập dữ liệu cổ điển như tập dữ liệu Iris đến các tập dữ liệu trong thế giới thực khác nhau trên nhiều miền, UCI cung cấp nhiều loại dữ liệu phục vụ cho cả người mới bắt đầu và những người thực hành giàu kinh nghiệm.
Bộ dữ liệu Kaggle
Kaggle, một nền tảng phổ biến dành cho các nhà khoa học dữ liệu và những người thực hành máy học, lưu trữ kho lưu trữ dữ liệu khổng lồ do cộng đồng. Từ dữ liệu có cấu trúc đến tập dữ liệu hình ảnh và văn bản, Kaggle cung cấp nền tảng cho các cuộc thi và cộng tác. Giao diện thân thiện với người dùng của nó, cùng với các bộ dữ liệu được gắn thẻ với các cuộc thi và hạt nhân, thúc đẩy môi trường cộng tác cho những người đam mê ML.
Tìm kiếm tập dữ liệu của Google
Công cụ Tìm kiếm tập dữ liệu của Google đã nổi lên như một nguồn tài nguyên quý giá để lập chỉ mục các tập dữ liệu trên web. Tận dụng siêu dữ liệu và thông tin có cấu trúc, nó giúp các nhà nghiên cứu khám phá các tập dữ liệu từ nhiều miền khác nhau. Công cụ này đơn giản hóa quá trình định vị các tập dữ liệu được lưu trữ trên các nền tảng và trang web khác nhau, nâng cao khả năng truy cập và khả năng khám phá.
GitHub
GitHub đã phát triển vượt ra ngoài nền tảng kiểm soát phiên bản để trở thành trung tâm cho các dự án nguồn mở, bao gồm cả bộ dữ liệu máy học. Thông qua các kho lưu trữ dành riêng cho tập dữ liệu, các nhà phát triển và nhà nghiên cứu chia sẻ các tập dữ liệu được tuyển chọn cùng với mã và tài liệu, thúc đẩy sự cộng tác và chia sẻ kiến thức trong cộng đồng ML.
##OpenML
OpenML tập trung vào học máy cộng tác, cung cấp nền tảng chia sẻ tập dữ liệu và các thử nghiệm. Nó cho phép người dùng khám phá, tải xuống và đóng góp bộ dữ liệu, thúc đẩy tính minh bạch và khả năng tái tạo trong nghiên cứu học máy. Sự nhấn mạnh của nó vào các thuật toán đo điểm chuẩn và đánh giá trên các bộ dữ liệu được chia sẻ sẽ thúc đẩy sự phát triển của các mô hình ML mạnh mẽ.
Bộ dữ liệu công khai Amazon AWS
Amazon Web Services (AWS) lưu trữ một bộ sưu tập tập dữ liệu công khai trên nền tảng của mình, giúp dễ dàng truy cập vào các tập dữ liệu lớn có thể được sử dụng cho mục đích nghiên cứu và phát triển. Những bộ dữ liệu này trải rộng trên nhiều lĩnh vực khác nhau như sinh học, kinh tế, thiên văn học, v.v., cung cấp cho các nhà nghiên cứu tài nguyên để khám phá và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ.
Dữ liệu mở nghiên cứu của Microsoft
Sáng kiến Dữ liệu mở nghiên cứu của Microsoft cung cấp một bộ sưu tập các tập dữ liệu trên nhiều miền khác nhau. Từ chăm sóc sức khỏe đến khoa học xã hội, những bộ dữ liệu này đi kèm với mô tả và tài liệu chi tiết, tạo điều kiện thuận lợi cho nghiên cứu và thử nghiệm trên nhiều lĩnh vực khác nhau.
##Data.gov
Là một sáng kiến của chính phủ Hoa Kỳ, Data.gov cung cấp quyền truy cập vào rất nhiều bộ dữ liệu mở của chính phủ. Bao gồm các chủ đề đa dạng như khí hậu, nông nghiệp, sức khỏe, v.v., những bộ dữ liệu này khuyến khích sự đổi mới và nghiên cứu về chính sách công, khoa học và công nghệ.
Kho lưu trữ dữ liệu học máy đóng một vai trò then chốt trong sự phát triển của AI và ML bằng cách dân chủ hóa quyền truy cập vào dữ liệu. Các nền tảng này tạo điều kiện thuận lợi cho việc cộng tác, thử nghiệm và đổi mới bằng cách cung cấp nhiều bộ dữ liệu đa dạng trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Khi lĩnh vực này tiếp tục phát triển, các kho lưu trữ này sẽ vẫn là công cụ thúc đẩy các ứng dụng và nghiên cứu mang tính đột phá trong học máy.
