15 beste datakilder for AI-modellopplæring

Gode ​​treningsdata er forskjellen mellom en AI som fungerer og en som … vel, ikke gjør det.

Tenk på det.

Du har brukt måneder på å perfeksjonere algoritmene dine og finjustere nevrale nettverk.

Men hvis du mater dem med data av lav kvalitet, er det som å legge billig drivstoff i en Ferrari.

Klart det går, men du kommer ikke til å vinne noen løp.

Denne artikkelen avslører de 15 beste datakildene for å trene AI-modellene dine med en dyd av fortreffelighet.

1. Lyse data

Bright Data er en omfattende nettdataplattform som har alt du trenger for AI-modelltreningsdatainnsamling.

Med Bright Data kan du skrape nettsider, bruke forskjellige typer proxyer og til og med få ferdige datasett på ett sted.

Vanligvis, når du prøver å samle forskjellige data for AI-trening, må du sjonglere med flere verktøy.

Du kan bruke ett verktøy for å skrape nettsteder, et annet for å håndtere proxy-administrasjon, og enda et annet for å rense og formatere dataene. Det er skikkelig hodepine.

Men Bright Data? Det effektiviserer hele prosessen. Du kan gjøre alt fra en enkelt plattform.

La oss si at du trener en naturlig språkbehandlingsmodell og trenger data fra forskjellige land.

Med Bright Data kan du sette opp skrapeparametrene dine, velge landene du vil målrette mot ved hjelp av deres boligfullmakter, og boom – du vil samle inn geografisk mangfoldige data på kort tid.

En av de beste funksjonene?

Bright Data leverer dataene i AI-vennlige formater som JSON eller CSV. Dette kan spare timer som ellers ville blitt brukt til å rense og formatere data.

Deres ferdiglagde datasett er også verdt å nevne. Hvis du trenger data raskt for et proof of concept eller for å supplere et eksisterende datasett, kan disse være en reell tidsbesparelse.

Funksjoner

• Web Scraper API for automatisert datainnsamling
• Scraping Browser for JavaScript-tunge nettsteder
• Ulike proxy-nettverk (bolig, mobil, datasenter)
• Ferdige og tilpassede datasett
• SERP API for søkemotordata
• Støtter flere datatyper (tekst, bilder, sosiale medier, etc.)

2. Amazon Web Services (AWS) åpne data

AWS Open Data gir deg tilgang til en skattekiste av høykvalitets, varierte datasett uten å måtte lagre eller administrere dem selv.

Jeg har funnet ut at den store variasjonen og omfanget av tilgjengelige datasett er imponerende.

Vi snakker om alt fra satellittbilder og genomiske data til klimarekorder og økonomiske datasett.

Men det er her det blir veldig interessant.

AWS Open Data handler ikke bare om selve dataene – det handler om hvordan du kan jobbe med dem.

En av de kuleste funksjonene, etter min mening, er den skybaserte tilgangen.

Du kan dykke rett inn i å analysere dataene ved å bruke AWS-tjenester som Amazon EC2, Athena eller SageMaker.

Dessuten er det overraskende kostnadseffektivt. Du betaler kun for dataressursene du bruker under analysen, ikke for å lagre dataene.

Funksjoner

• Et bredt utvalg av høykvalitets, storskala datasett fra forskjellige domener
• Skybasert tilgang til data via AWS databehandlings- og analysetjenester
• Betal-som-du-gå-modell for dataressurser, uten kostnader for datalagring
• Umiddelbar datatilgjengelighet, eliminerer nedlastings- og lagringsproblemer
• Integrasjon med AWS Data Exchange for enkel datasettoppdagelse
• Open Data Sponsorship Program som dekker lagringskostnader for datasett med høy verdi
• Sømløs integrasjon med AWS maskinlæringsverktøy som SageMaker

3. Appen

Appen er en forbedrer og innovatør innen AI-modelltrening.

Fra bildeklassifisering til gjenkjenning av objekter, Appens visuelle datasett er en fryd for øynene til AI-en din.

Vil du lære en selvkjørende bil å gjenkjenne et stoppskilt i tåke? Appen har sannsynligvis et datasett for det.

Men her er der Appen virkelig skinner, etter min mening.

Trenger du noe spesifikt? Noe som ikke helt passer formen? Appen har ryggen din med tilpasset datainnsamling.

Tenk deg at du jobber med en AI for å gjenkjenne sjeldne fuglearter. Du trenger tusenvis av merkede bilder av fugler som de fleste aldri har hørt om.

Det er her Appens tilpassede samling kommer godt med. De vil samle sitt globale nettverk for å skaffe deg de søte, søte fuglebildene, alle pent merket og klare for trening.

Og la oss snakke kvalitet et øyeblikk.

Du vet hvor frustrerende det er når AI-modellen din går i stykker på grunn av skumle data? Ja, Appen skjønner det. Kvalitetskontrollen deres er strengere enn en trommel.

Flere valideringstrinn, ekspertanmeldelser, you name it.

Funksjoner

• Diverse datasett av høy kvalitet på tvers av flere modaliteter
• En global mengde på over 1 million bidragsytere
• Spesialiserte tjenester for NLP, talebehandling og datasyn
• Tilpasset datainnsamling for unike prosjektbehov
• Strenge kvalitetskontrolltiltak
• Sømløs integrasjon med ulike AI- og ML-arbeidsflyter

4. Fantastiske offentlige datasett (GitHub)

Awesome Public Dataset-depotet på GitHub er en gullgruve for høykvalitets, varierte datasett for å trene modellene dine.

En ting jeg absolutt elsker med dette depotet er kurasjonen.

Vedlikeholderne har gjort en utrolig jobb med å sile gjennom støyen for å gi deg datasett som faktisk er verdt tiden din.

Men her blir det enda bedre: de fleste av disse datasettene er gratis å få tilgang til. Jepp, du hørte det riktig. Gratis.

Nå vet jeg hva du tenker. "Høres bra ut, men er det oppdatert?"

Vel, jeg er glad for å kunne rapportere at dette depotet er som en levende, pustende enhet. Den oppdateres stadig med nye datasett, slik at du alltid jobber med ferske, relevante data.

La meg fremheve noen perler jeg har funnet spesielt nyttige:

1. MNIST-datasettet: Hvis du er interessert i datasyn, må du sjekke dette ut. Den er perfekt for å få føttene våte med håndskrevet siffergjenkjenning.
2. Amazon Review datasett: Er naturlig språkbehandling mer din greie? Denne enorme samlingen av produktanmeldelser er en gullgruve for sentimentanalyseprosjekter.
3. Diagnostisk datasett for brystkreft Wisconsin: For de av dere som jobber med AI i helsevesenet, er dette datasettet uvurderlig for klassifiseringsoppgaver.

Dette er bare toppen av isfjellet. Det er så mye mer å utforske!

Funksjoner

• Omfattende dekning av emner fra landbruk til maskinlæring
• Nøye kuraterte og kontrollerte datasett som sikrer høy kvalitet
• De fleste datasettene er gratis og åpne
• Regelmessige oppdateringer holder kolleksjonen frisk og relevant
• En oversiktlig organisasjon med en intuitiv innholdsfortegnelse
• Aktivt vedlikehold av dedikerte bidragsytere

5. COCO (Common Objects in Context) Datasett

COCO er massiv. Vi snakker om over 330,000 200,000 bilder, med mer enn XNUMX XNUMX av dem omhyggelig kommenterte. Men det handler ikke bare om kvantitet – kvaliteten her er utenfor listene.

Her er det jeg elsker med COCO:

Datasettet dekker hele 80 objektkategorier og 91 "ting"-kategorier (tenk himmel, gress, vann).

COCO stopper ikke bare ved gjenstandsdeteksjon. Det går også med segmentering og tekstingoppgaver.

Se for deg at AI ikke bare gjenkjenner en hund, men skisserer dens nøyaktige form og til og med beskriver scenen.

De har inngått samarbeid med verktøy som FiftyOne for å gjøre tilgang til og bruk av dataene en lek.

Det er som om de sier: "Her er dette fantastiske datasettet, og forresten, her er hvordan du bruker det uten å miste vettet."

Funksjoner

• Massiv samling av 330,000 200,000+ bilder, med XNUMX XNUMX+ kommenterte
• Den dekker 80 objektkategorier og 91 "ting"-kategorier for mangfoldig trening
• 1.5 millioner objektforekomster med detaljerte merknader
• Fem menneskeskapte bildetekster per bilde for naturlig språkbehandling
• Nøkkelpunktkommentarer for rundt 250,000 XNUMX personer, perfekt for positur-estimering
• Designet for objektgjenkjenning, segmentering og bildetekstoppgaver
• Utviklet av toppforskere fra Google, Microsoft, Caltech og andre
• Lett tilgjengelig gjennom verktøy som FiftyOne for problemfri integrasjon

6. Vanlig gjennomgang

Common Crawl gir deg tilgang til et enormt oppbevaringssted med webcrawl-data, gratis og åpent for alle å bruke uten å måtte gjennomsøke nettet selv.

Jeg har funnet ut at omfanget og omfanget av dette datasettet er helt svimlende.

Jeg snakker om over 250 milliarder nettsider, som spenner over mer enn 15 år med internetthistorie, inkludert rå HTML, metadata og ekstrahert tekst.

Men det er her det blir veldig interessant.

Common Crawl handler ikke bare om den enorme mengden data – det handler om hvordan den demokratiserer tilgang til nettbasert informasjon.

En av de mest fantastiske funksjonene er dens åpne og ubegrensede tilgang.

Du kan dykke rett inn i å analysere dataene ved hjelp av ulike verktøy og plattformer, fra enkle skript til avanserte AI-modeller som GPT-3.

Dessuten er det utrolig kostnadseffektivt. Du betaler ikke for selve dataene, bare for dataressursene du bruker til å behandle dem.

Funksjoner

• En massiv samling av nettgjennomsøkingsdata som oppdateres månedlig med 3-5 milliarder nye sider
• Åpen og gratis tilgang til hele datasettet for forskere, utviklere og publikum
• Ulike applikasjoner inkludert naturlig språkbehandling, webgrafanalyse og maskinlæring
• Data tilgjengelig i ulike formater optimalisert for maskinanalyse
• Kontinuerlige oppdateringer, som sikrer relevans og valuta for dataene
• Sitert i over 10,000 XNUMX forskningsartikler, som viser dens verdi for det akademiske samfunnet

7. EUs åpne dataportal

EU Open Data Portal har over 13,000 70 datasett fra mer enn XNUMX EU-institusjoner, alt for hånden.

Det er som å ha hele EUs kunnskapsbase pent pakket og klar for AI-modellene dine å sluke.

Men det er her det blir veldig spennende.

Med grensesnitt på 24 offisielle EU-språk er det som å ha en flerspråklig dataassistent til tjeneste.

La oss nå snakke om kronjuvelen til denne portalen – dens metadatakatalog.

Det er ikke en hvilken som helst katalog; det er et vakkert strukturert, standard-kompatibelt kraftsenter som gjør dataoppdagelse til en lek.

Vil du ta det opp et hakk? Deres koblede åpne data og SPARQL-endepunkt vil få AI-modellene dine til å synge med glede.

Alt dette er tilgjengelig gratis, for både kommersiell og ikke-kommersiell bruk.

Funksjoner

• Datasett som dekker alt fra økonomi til miljø
• Flerspråklig grensesnitt som setter "du" i EU
• Metadatakatalog som er som en GPS for datautforskning
• Et applikasjonsgalleri som viser brukssaker i den virkelige verden
• Creative Commons-lisensiering som lar deg leke med dataene uten skyld

8. Google Datasettsøk

Google Dataset Search ble lansert i 2018 og har raskt blitt et av mine verktøy for å finne datasett på nettet. Og tro meg, det er dyptgående.

Hvorfor er jeg så begeistret for det?

Vel, for det første har den tilgang til over 25 millioner datasett fra tusenvis av depoter over hele verden.

De har også gjort noe ganske smart med strukturerte metadata.

I utgangspunktet bruker datasettleverandører standardiserte formater for å beskrive datasettene sine, noe som lar Google forstå og indeksere innholdet.

Resultatet? Du får superrelevante søkeresultater uten å drukne i støy.

Søkefunksjonaliteten deres er også utrolig fleksibel. For å avgrense søkene dine kan du bruke enkle søkeord eller bli fancy med avanserte operatorer som `site:` og `-`.

Det finnes også filtre for å begrense resultater etter datatype, lisensiering og nylig.

Funksjoner

• Tilbyr et brukervennlig grensesnitt for enkel datasettoppdagelse
• En enorm indeks på over 25 millioner datasett fra tusenvis av globale depoter
• Bruker standardiserte metadataformater for effektiv datasettindeksering
• Støtter enkle nøkkelordsøk og avanserte søkeoperatorer
• Tilbyr filtre for å avgrense resultater etter datatype, lisensiering og nylig
• Gir detaljerte oversikter for hvert datasett, inkludert beskrivelse og tilgangslenker

9. Google Åpne bilder

Google Open Images er et stort, rikt annotert datasett designet for opplæring og evaluering av AI-modeller, spesielt i datasynsoppgaver.

Så, hva er i esken? Gjør deg klar:

• Over 15 millioner avgrensende bokser
• Nesten 3 millioner forekomstsegmenteringer
• Mer enn 3 millioner forholdsanmerkninger
• 675,000 XNUMX+ lokaliserte fortellinger
• Og det er bare å skrape i overflaten!

Google Open Images gir deg ikke bare en haug med merkede bilder og kaller det en dag. Å nei, de har gått den ekstra milen.

Enten du er interessert i objektgjenkjenning, bildesegmentering eller sceneforståelse, har Google Open Images dekket deg.

Hvis du føler deg ambisiøs og ønsker å takle sceneforståelse, er relasjonskommentarene og lokaliserte fortellinger gullgruver.

De vil hjelpe din AI med å forstå konteksten og interaksjonene i et bilde.

Google har gjort hele datasettet fritt tilgjengelig for forskningsmiljøet.

Min erfaring er at den vanskeligste delen ikke er å få tilgang til eller bruke dataene – det er å bestemme hvilket kult prosjekt du skal takle først!

Funksjoner

• Millioner av rikt kommenterte bilder for ulike AI-treningsbehov
• Avgrensningsrammer, segmenteringer, relasjoner og mer
• Støtter objektdeteksjon, segmentering og sceneforståelse
• Crowdsourcet og gjennomgått for nøyaktighet og pålitelighet
• Tusenvis av objektkategorier for bred gjenkjenningsevne

10. Klemmer ansiktsdatasett

Hugging Face Datasets er et spillskiftende bibliotek som gjør tilgang til og deling av datasett for AI-modelltrening til en lek.

Med en enkelt kodelinje kan du laste inn datasett for alle slags oppgaver – lyd, datasyn, naturlig språkbehandling, alt mulig.

Biblioteket handler ikke bare om tilgang til data; det handler om å gjøre livet ditt enklere som utvikler eller forsker.

Dens databehandlingsevner er intet mindre enn fantastiske.

Du kan piske datasettene dine i form for å trene dyplæringsmodeller raskere enn du kan si «maskinlæring».

Dessuten bruker Hugging Face Datasets noe som kalles Apache Arrow-format, som i utgangspunktet betyr at du kan jobbe med massive datasett uten at datamaskinen svetter.

Enten du er en PyTorch-fan, en TensorFlow-entusiast eller en JAX-entusiast, har Hugging Face Dataset deg dekket. Den integreres sømløst med alle disse rammeverkene, og gjør arbeidsflyten din jevnere.

Funksjoner

• En-linjes datasett lasting
• Kraftige databehandlingsmetoder
• Minneeffektiv håndtering av store datasett
• Dyp integrasjon med populære ML-rammeverk
• Enkel datasettdeling og samarbeid
• Støtte for ulike datatyper (tekst, lyd, bilder osv.)

11. IMAGEnet

ImageNet er en massiv, omhyggelig organisert bildedatabase som har blitt en hjørnestein i opplæring av AI-modeller for datasynsoppgaver.

Tenk deg å ha tilgang til over 14 millioner håndmerkede bilder som spenner over mer enn 20,000 XNUMX kategorier. Det er ImageNet for deg.

En av de kuleste tingene med ImageNet er strukturen.

Den er organisert i henhold til WordNet-hierarkiet, som betyr at hver bildekategori (eller "synset") tilsvarer et meningsfylt konsept.

Dette er ikke bare en tilfeldig samling bilder – det er en nøye kuratert visuell representasjon av menneskelig kunnskap.

Husker du da dyp læring eksploderte på scenen? Mye av det var takket være ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC).

Det presset forskere til å utvikle stadig mer sofistikerte modeller, noe som førte til gjennombrudd som AlexNet i 2012.

Selv om ILSVRC kan ha konkludert, er ImageNet fortsatt en god ressurs for opplæring og benchmarking av AI-modeller.

Det er gullstandarden som nye datasett og modeller ofte sammenlignes med.

Funksjoner

• Massiv skala med over 14 millioner håndmerkede bilder
• Hierarkisk organisasjon basert på WordNet, som spenner over 20,000 XNUMX+ kategorier
• Menneskeverifiserte bildekommentarer av høy kvalitet
• Et mangfoldig utvalg av objektkategorier for omfattende visuell gjenkjenning
• Katalysatoren for gjennombrudd innen dyp læring og datasyn
• De facto benchmark for evaluering av bildeklassifiseringsmodeller

12. Kaggle Datasett

Kaggle Datasets tilbyr en enorm samling av høykvalitets, varierte datasett perfekt for opplæring av maskinlæringsmodeller.

Kaggle er vert for alt fra små, nisjedatasett til massive samlinger av industristandard. Vil du trene en modell på katt vs hund bilder? De har det.

Ser du etter komplekse økonomiske data for å bygge en aksjeprediksjonsmodell? Jepp, det er der også.

Men her er et profftips: ikke bare ta tak i det første datasettet du ser.

Dra nytte av Kaggles kraftige søke- og filterfunksjoner. Du kan sortere etter popularitet, nyhet eller til og med brukervennlighetspoeng.

En av favorittfunksjonene mine?

Integrasjonen med Kaggle Notebooks. Du kan begynne å analysere og modellere rett i nettleseren din, uten å bekymre deg for å sette opp ditt lokale miljø.

Funksjoner

• Ulike datasettkategorier
• Samfunnsdrevet kvalitetskontroll og diskusjoner
• Sømløs integrasjon med Kaggle Notebooks for øyeblikkelig analyse
• Vanlige datavitenskapskonkurranser for å teste ferdighetene dine
• Evne til å være vert for og dele dine egne datasett

13. Mapillary Vistas-datasett

Mapillary Vistas-datasettet er en enorm samling av bilder på gatenivå med utrolig detaljerte merknader, perfekt for å trene AI-modeller i datasynsoppgaver.

Dette datasettet er utmerket for alle som jobber med AI for autonome kjøretøy, byplanlegging eller til og med apper for utvidet virkelighet.

Mapillary Vistas består av over 25,000 124 høyoppløselige bilder. Hvert bilde er omhyggelig merket med pikselnøyaktige og instansspesifikke merknader for XNUMX objektkategorier.

Dessuten er det globalt mangfold. Disse bildene kommer fra hele verden, og dekker seks kontinenter.

Du får ikke bare gatescener fra én by eller et land – du får en rekke urbane landskap, værforhold og arkitektoniske stiler.

En ting jeg absolutt elsker med Mapillary Vistas er hvordan den håndterer forskjellige lysforhold og værscenarier.

Den har bilder tatt til forskjellige tider på dagen, i regn, snø og solskinn. Denne variasjonen er avgjørende for å trene robuste AI-modeller som kan yte godt under virkelige forhold.

Funksjoner

• 25,000 XNUMX høyoppløselige bilder på gatenivå fra hele verden
• Dekker 6 kontinenter, og tilbyr uovertruffen geografisk og kulturelt mangfold
• Pikselnøyaktige merknader for 124 semantiske objektkategorier
• Forekomstspesifikke etiketter for 100 objektklasser
• Bilder tatt under forskjellige værforhold, årstider og tider på dagen
• Inkluderer scener fra forskjellige kameratyper og synspunkter

14. Microsoft Research Open Data

Microsoft Research Open Data er en skybasert plattform som gir gratis tilgang til en enorm samling av datasett laget av Microsoft-forskere.

Du har datasett som spenner over naturlig språkbehandling til datasyn, og til og med noen saftige ting innen helsevesen og klimamodellering.

Alt er der på Azure, klart for deg å dykke inn.

Hvert datasett kommer med detaljert dokumentasjon – jeg snakker om metadata, retningslinjer for bruk osv.

La oss snakke om detaljer.

Det er MS MARCO, et massivt datasett for maskinell leseforståelse og svar på spørsmål.

Hvis du er interessert i NLP, er dette rent gull.

Eller ta TLC Trip Record Data – det er et omfattende sett med NYC taxireiser. Det er utrolig nyttig for prosjekter som involverer urban mobilitet og trafikkprediksjon.

Dessuten er det et samarbeidsaspekt. Du kan enkelt dele datasett og verktøy med andre forskere.

Funksjoner

• Skybasert tilgjengelighet, eliminerer lagringshodepine
• Diverse datasett av høy kvalitet fra Microsoft Research
• Sømløs integrasjon med Azure skytjenester
• Omfattende dokumentasjon for hvert datasett
• Et samarbeidsmiljø for deling og innovasjon
• Regelmessige oppdateringer med nye datasett og forbedringer

15. OpenML

OpenML er en åpen kildekode-plattform som endrer måten vi deler og får tilgang til maskinlæringsdatasett, algoritmer og eksperimenter på.

Det er en one-stop shop for alle dine AI-treningsbehov.

OpenML er vert for over 5,800 datasett som dekker et bredt spekter av domener. Og vi snakker ikke om noen støvete gamle datadumper her.

Disse datasettene er AI-klare, enhetlig formatert og kommer med rike metadata.

OpenML handler ikke bare om datasett. Det er et fullverdig økosystem for eksperimentering med maskinlæring.

Du har tilgang til over 261,500 21,300 oppgaver, 10 XNUMX maskinlæringspipelines og hele XNUMX millioner eksperimentkjøringer.

I tillegg gjør OpenMLs integrasjon med populære ML-biblioteker som sci-kit-learn og mlr3 det enkelt å importere datasett og eksportere resultatene dine.

Nå har jeg lagret det beste til det siste: OpenMLs fokus på reproduserbarhet.

Hvert eksperiment spores omhyggelig, og registrerer datasett, algoritmer og hyperparametre som brukes. Dette betyr at du enkelt kan verifisere resultater og bygge videre på andres arbeid.

Funksjoner

• Omfattende datasettlager med over 5,800 AI-klare datasett på tvers av ulike domener
• 261,500 XNUMX+ forhåndsdefinerte maskinlæringsoppgaver for enkel problemløsning og benchmarking
• 21,300 XNUMX+ delbare maskinlæringspipelines og arbeidsflyter (kalt «flyter»)
• Mer enn 10 millioner sporede eksperimentkjøringer med detaljerte metadata for reproduserbarhet
• Sømløs integrasjon med populære ML-biblioteker som sci-kit-learn og mlr3
• Automatisert analyse og merknad av datasett for å effektivisere forskningsprosessen
• Omfattende API-er for Python, R og Java for å passe inn i eksisterende arbeidsflyter

Din datadrevne fremtid starter her

Husker du da vi sa at gode data er forskjellen mellom en AI som fungerer og en som ikke gjør det?

Vel, nå har du 15 kraftkilder som gir næring til AI-drømmene dine.

Du har brukt måneder på å finjustere nevrale nettverk. Nå er det på tide å mate dem de gode tingene.

Med disse datasettene deltar du ikke bare i AI-løpet – du satser på å vinne det.

Det rutete flagget venter. Det er på tide å fylle på og la konkurrentene ligge i støvet.