65 des meilleurs ensembles de données d'entraînement pour l'apprentissage automatique

Pourquoi de Bonnes Ensembles de Données sont Cruciaux pour l'Apprentissage Automatique

Les algorithmes d'apprentissage automatique sont comme des moteurs alimentés par des données. Sans des ensembles de données de haute qualité, ces algorithmes échoueraient à naviguer dans la complexité des tâches telles que la classification de texte, la catégorisation de produits et l'exploration de texte. Les ensembles de données fournissent les rails essentiels sur lesquels les algorithmes d'apprentissage automatique roulent, aidant les chercheurs et les développeurs à déchiffrer des modèles et à créer des modèles prédictifs.

Voici nos 65 meilleurs ensembles de données pour l'apprentissage automatique :

1. 5 Meilleurs Dépôts de Données Ouverts

2. 5 Meilleurs Ensembles de Données Gouvernementaux

3. 5 Meilleurs Ensembles de Données en Finance & Économie

4. Ensembles de Données d'Image pour la Vision par Ordinateur

5. Ensembles de Données d'Analyse de Sentiment

6. Ensembles de Données de Traitement du Langage Naturel

7. Ensembles de Données pour Véhicules Autonomes

8. Notre Engagement envers la Communauté IA

Dépôts de Données Ouverts

Explorer différents ensembles de données est une étape fondamentale dans la maîtrise de l'apprentissage automatique. Pour faciliter votre recherche de données diverses, envisagez les plateformes suivantes :

• Kaggle : Ensembles de données contribué par la communauté.

• Dépôt d'Apprentissage Automatique UCI : Ensembles de données diversifiés.

• Recherche de Données Google : Moteur de recherche d'ensemble de données polyvalent.

• Registre de Données Ouvertes AWS : Registre de données d'Amazon.

• Ensembles de Données ML Wikipédia : Collection étendue d'ensembles de données.

Ensembles de Données Gouvernementaux

Les portails de données gouvernementaux sont des trésors de données démographiques qui alimentent les algorithmes d'apprentissage automatique et informent les décisions politiques :

• Données USA : Données publiques américaines visuellement riches.

• data.europa.eu : Plus d'un million d'ensembles de données de l'UE.

• Data.gov : Sources de données gouvernementales américaines.

• Données de Santé US : Ensembles de données de santé riches.

• Service de Données UK : Données sociales, économiques, de population.

Ensembles de Données en Finance & Économie

Naturellement, le secteur financier adopte l'apprentissage automatique à bras ouverts. Les enregistrements quantitatifs financiers et économiques
sont généralement tenus de manière méticuleuse, ce qui rend la finance et l'économie un excellent sujet pour les modèles IA ou ML.

• Association Économique Américaine (AEA) : Données macroéconomiques américaines.

• Liens de Données Nasdaq : Données économiques et financières.

• Données FMI : Réserves d'échanges, résultats d'investissement.

• Données Ouvertes de la Banque Mondiale : Démographie de la population, indicateurs.

• Données de Marché Financial Times : Marchandises, marchés financiers.

Ensembles de Données d'Image pour la Vision par Ordinateur

Si vous cherchez à entraîner des applications de vision par ordinateur telles que des véhicules autonomes, la reconnaissance faciale et l'imagerie médicale, avoir un ensemble diversifié d'images annotées est essentiel.

• VisualQA : Contient des questions complexes liées à plus de 265 000 images.

• Labelme : Ensemble de données annotées pour diverses applications de vision par ordinateur.

• ImageNet : Ensemble de données avec des millions d'images organisées selon la hiérarchie de WordNet.

• Reconnaissance de Scènes Intérieures : Images pour les modèles de reconnaissance de scènes.

• Ensemble de Données des Chiens de Stanford : Plus de 20 000 images de 120 races de chiens.

• Images Ouvertes de Google : Plus de 9 millions d'URLs annotées dans 6 000 catégories.

• Visages Étiquetés dans la Nature : Ensemble de données pour des applications de reconnaissance faciale.

• COIL-100 : 100 objets photographiés sous différents angles pour une vue à 360 degrés.

• CIFAR-10 : Ensemble de données de 60 000 images couleur 32×32 dans 10 classes.

• Cityscapes : Annotations de haute qualité de 5 000 images pour la compréhension de scènes urbaines.

• IMDB-Wiki : Plus de 500 K+ images de visages provenant d'IMDB et de Wikipédia.

• Fashion MNIST : Images d'articles de Zalando pour la reconnaissance de mode.

• MPII Dataset de Pose Humaine : 25 K images avec des articulations corporelles annotées pour l'estimation de pose.

Ensembles de Données d'Analyse de Sentiment pour l'Apprentissage Automatique

Améliorer les algorithmes d'analyse de sentiment est crucial, et ces ensembles de données larges et spécialisés peuvent être instrumentaux pour améliorer leur précision et leur performance. Vous pouvez également consulter nos 25 meilleurs ensembles de données d'entraînement Twitter pour les data scientists qui sont gratuits.

• Ensemble de Données d'Analyse de Sentiment Multi-Domaine : Avis de produits Amazon positifs et négatifs pour divers produits.

• Données de Produits Amazon : 142,8 millions d'ensembles de données d'avis Amazon agrégés de 1996 à 2014.

• Sentiment IMDB : Un ensemble de données plus petit pour la classification binaire de sentiment avec des critiques de films.

• Sentiment140 : Plus de 160 000 tweets examinés pour les émoticônes, utiles pour l'analyse de sentiment.

• Stanford Sentiment Treebank : Ensemble de données avec des annotations de sentiment basées sur une échelle de 1 à 25.

• Sentiment des Compagnies Aériennes US sur Twitter : Données Twitter sur les compagnies aériennes américaines datant de 2015, classées selon le sentiment.

• Critiques d'Articles : Critiques en anglais et en espagnol autour de l'informatique et des sciences informatiques.

• Dictionnaire de Sentiment Lexicoder : Conçu pour le codage automatisé du sentiment de la couverture médiatique et plus encore.

• Ensemble de Données d'Avis Opin-Rank : Avis autour des modèles de voitures fabriqués entre 2007 et 2009.

• Lexiques de Sentiment pour 81 Langues : Contient des langues exotiques avec des lexiques de sentiment positifs et négatifs.

Ensembles de Données de Traitement du Langage Naturel

Le Traitement du Langage Naturel (NLP) implique l'interaction entre les ordinateurs et la langue humaine. Consultez notre 12 Meilleurs Ensembles de Données de Traitement du Langage Naturel Gratuits. Voici quelques ensembles de données précieuses pour améliorer vos projets NLP :

• Avis Amazon : Ensemble de données avec plus de 35 millions d'avis Amazon pour l'analyse de sentiment et plus encore.

• Spambase de l'UCI : Ensemble de données axé sur le spam, idéal pour les modèles de filtrage de spam.

• Ensemble de Données Enron : Collection de données d'e-mails de la haute direction d'Enron pour l'analyse de texte.

• Google Books Ngrams : Bibliothèque extensive de mots pour l'analyse et la modélisation linguistiques.

• Avis Yelp : Ensemble de données contenant 5 millions d'avis Yelp pour diverses applications NLP.

Ensembles de Données pour Véhicules Autonomes

Les véhicules autonomes nécessitent de grandes quantités d'ensembles de données de haute qualité pour interpréter leur environnement et réagir en conséquence.

• Comma.ai : Ensemble de données comportant 7 heures de conduite sur autoroute avec les détails de la voiture.

• Berkeley DeepDrive BDD100K : Ensemble de données d'IA de conduite autonome avec plus de 100 000 vidéos de trajets.

• LISA : Ensemble de données avec des informations sur les panneaux de signalisation, la détection de véhicules, les feux et les trajectoires.

• Voiture Robotique d'Oxford : Ensemble de données du Royaume-Uni avec des répétitions d'un seul itinéraire dans différentes conditions.

Ces ensembles de données permettent aux équipes IA de développer et de perfectionner les technologies de conduite autonome.

Notre Engagement envers la Communauté IA

Chez SmartOne, nous sommes passionnés par le potentiel de l'IA et de l'apprentissage automatique. Nous croyons fermement au pouvoir des ensembles de données de qualité pour stimuler l'innovation et des solutions transformatrices dans ce domaine. Notre équipe dédiée propose une gamme de services conçus pour aider les équipes IA à affiner et à personnaliser leurs ensembles de données.

En tant que partenaire de confiance pour beaucoup dans le domaine de l'IA, nos services d'étiquetage de données et d'externalisation de classe mondiale permettent aux équipes IA de se concentrer sur leur expertise principale. Nous collaborons étroitement avec nos clients, veillant à ce que leurs ensembles de données répondent aux normes les plus élevées de précision et de pertinence. Que ce soit pour l'annotation de données, le nettoyage ou l'augmentation, nous sommes ici pour soutenir votre parcours vers l'excellence en IA.

Bonne formation de vos ensembles de données !