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8种寻找机器学习数据集的方法 附数据集资源

发布时间:2019-05-31 00:52 来源:未知 编辑:admin

  近日,亚马逊AWS高级技术顾问Will Badr介绍了8种寻找机器学习数据集的方法。

  通过这些方法,不仅能够找到大量的实验数据集及相关的描述和使用示例。在某些情况下,还会有用于训练数据集的算法代码。

  Kaggle的数据集中,包含了用于各种任务,不同规模的真实数据集,而且有许多不同的格式。此外,你还可以在这里找到与每个数据集相关联的交互式笔记本Kernels,这些笔记本能够在浏览器中运行。

  在这里,每个数据集都是一个小的交流社区,可以讨论数据,寻找一些公开的代码,或者在Kernels中创建自己的项目。

  有许多数据科学家从不同的角度对数据集进行了分析。有时候,你还可以找到解决特定问题的算法代码。

  同时也提供了一个搜索框,来帮助你寻找数据集。伴随着数据集,也有相关的描述与用法示例。

  数据集存储在AWS中,如果你正在使用AWS训练机器学习模型,会非常方便,数据集的传输速度非常快。

  数据集已经按照机器学习问题进行了分类,你可以在这里找到单变量和多变量时间序列数据集;分类、回归或推荐系统的数据集。

  2018年9月份,谷歌推出了这项服务,可以按名称搜索数据集。目标是收集起来成千上万不同的数据集存储库。

  2018年7月,微软推出“微软研究开放数据”。涵盖计算机科学、社会科学、物理学、天文学、生物学、经济学等等多个学科领域

  数据集存储在云中,用于推动全球研究团体之间的协作。收集了一系列已发表的研究中使用的精确数据集。

  按照不同的主题对近600个数据集进行了分类,一共涉及29个主题,比如生物学、经济学、教育学等等。大多数数据集都是免费的,不过在使用前,还是检查一下许可要求比较好。

  与政府相关的数据集寻找起来也比较容易,许多国家都会公开各种数据,以推进政务的透明化处理。比如:

  里面有各种用于计算机视觉研究数据集,可以通过特定的主题去查找数据集,比如语义分割、图像字幕、图像生成等等。也可以通过应用场景来查找数据集,比如自动驾驶汽车数据集。

  量子位也报道过不少数据集资源,附于这里,希望能够为你带来帮助。(点击文字即可传送)

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