為您的 AI/ML 模型獲取訓練數據的 3 種簡單方法

我們不必告訴你 人工智能訓練數據對您雄心勃勃的項目的價值。 您知道，如果您向模型提供垃圾數據，它們將產生一致的結果，並且使用高質量數據集訓練您的模型將產生一個能夠提供準確結果的高效自主系統。

雖然這個概念很容易理解，但找到最有用的數據集源和數據來訓練機器學習 (ML) 項目可能具有挑戰性。

我們創建這篇文章是為了幫助企業找到滿足其特定需求的有用解決方案。 無論您的項目是否需要：

• 最新來源的定制數據集
• 啟動人工智能訓練過程的通用數據
• 可能很難在網上找到的高度利基的數據集

我們在本文中為您可能遇到的每個問題提供了解決方案。

讓我們開始吧。

為您的 AI/ML 模型獲取訓練數據的 3 種簡單方法

作為一名有抱負的數據科學家或人工智能專家，您可以從三個主要來源找到數據：

• 免費資源
• 內部來源
• 付費來源

1. 免費資源

免費來源免費提供數據集（您猜對了）。 有幾個流行的目錄、論壇、門戶、搜索引擎和網站可以用來獲取數據集。 這些來源可以是公開的、檔案的、經過明確許可幾年後公開的數據。 我們在下面概述了免費資源示例的快速列表：

卡格爾 –

數據科學家和機器學習愛好者的寶庫。 使用 Kaggle，您可以查找、發布、訪問和下載項目的數據集。 Kaggle 的數據集質量優良、格式多樣且易於下載。

UCI 數據庫 –

自 1987 年以來，機器學習者和數據科學家一直在使用 UCI 數據庫。該資源為特定項目提供領域理論、數據庫、檔案、數據生成器等。 UCI 數據庫根據其問題或任務（例如聚類、分類和回歸）進行分類和顯示。

市場參與者數據來源 –

來自 Amazon (AWS)、Google Dataset Search Engine 和 Microsoft Datasets 等科技巨頭的資源。

• AWS資源提供已公開的數據集。 來自政府機構、企業、研究機構和個人的數據集可通過 AWS 訪問，並在 AWS 內進行管理和維護。
• Google提供了一個 檢索免費數據集的搜索引擎 與您的搜索查詢相關。
• Microsoft 的開放數據存儲庫計劃為數據科學家和機器學習者提供來自計算機視覺、NLP 等項目的數據集。

公共和政府數據集 –

公共數據集是一個重要的資源，提供來自複雜網絡、生物和農業機構等行業的數據集。 這些類別是連續且組織整齊的，以便快速查看，並且可以隨時下載。 值得注意的是，一些數據集是基於許可證的，而其他數據集是免費的。 我們建議在下載數據集之前仔細閱讀文檔。

數據科學家通常會為其項目尋找可能受地理限制的歷史數據。 在這種情況下，國際政府會維護有用的資源。 相關數據集可通過印度、美國、歐盟和其他國家的政府網站獲取。

免費資源的優點

• 不涉及任何費用
• 用於查找相關數據集的大量資源

免費資源的缺點

• 需要數小時的手動干預來查看資源、下載、分類和編譯數據集
• 數據註釋過程仍然是手動任務
• 許可限制和合規約束
• 查找相關數據集可能非常耗時