Связанные проекты сообщества Open Data (проект Linked Open Data Cloud). Многие датасеты на этой диаграмме могут включать в себя данные, защищенные авторским правом, и они не упоминаются в данной статье
Если вы прямо сейчас не делаете свой ИИ, то другие будут делать его вместо вас для себя. Ничто более не мешает вам создать систему на основе машинного обучения. Есть открытая библиотека глубинного обучения TensorFlow, большое количество алгоритмов для обучения в библиотеке Torch, фреймворк для реализации распределенной обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных Spark и множество других инструментов, облегчающих работу.
Добавьте к этому доступность больших вычислительных мощностей, и вы поймете, что для полного счастья не хватает лишь одного ингредиента — данных. Огромное количество данных находится в открытом доступе, однако непросто понять, на какие из открытых датасетов стоит обратить внимание, какие из них годятся для проверки идей, а какие могут быть полезны в качестве средства проверки потенциальных продуктов или их свойств до того, как вы накопите собственные проприетарные данные.
Мы разобрались в этом вопросе и собрали данные по датасетам, удовлетворяющим критериям открытости, востребованности, скорости работы и близости к реальным задачам.
Компьютерное зрение
Открытость данных для машинного обучения — это как бесплатное электричество для рынка электрокаров. Поэтому большой вклад в процесс получения новых датасетов вносят исследовательские группы, которые не гонятся за прямой финансовой выгодой. Так, международная группа исследователей, в которую вошли ученые из Стэнфордского университета, а также представители компании Yahoo и Snapchat, разработала новую базу данных Visual Genom и алгоритм оценки изображений, которые позволят системам искусственного интеллекта понимать, что происходит на снимках. Все изображения в базе Visual Genome маркируются таким образом, чтобы содержать информацию обо всех объектах на снимке, их особенностях и связях.
Ранее исследователи из Стэнфордского университета представили датасет ImageNet, который содержит более миллиона изображений, маркированных по содержанию представленного на снимке события. У многих компаний, создающих API для работы с изображениями, в REST-интерфейсах используются лейблы, подозрительно похожие на 1000-категорийную иерархию WordNet из ImageNet.
MIAS (Mammographic Image Analysis Society)
Датасет по мамограммам, на которых врачи могут с помощью алгоритмов распознавать раковые опухоли. Массив представляет собой реальные снимки груди с известными типами заболеваний.
Landsat-8 — это спутник дистанционного зондирования Земли, выведенный на орбиту в 2013 году. Спутник собирает и сохраняет многоспектральные изображения среднего разрешения (30 метров на точку). Данные Landsat-8 доступны с 2015 года вместе с некоторыми выборочными снимками 2013–14 годов. Все новые снимки Landsat-8 появляются каждый день буквально через несколько часов после их создания.
MNIST (Mixed National Institute of Standards and Technology) database of handwritten digits
База данных рукописного написания цифр, имеющая подготовленный набор обучающих значений, в размере 60 000 изображений для обучения и 10 000 изображений для тестирования. Цифры, взятые из набора образцов Бюро переписи населения США (с добавлением тестовых образцов, написанных студентами американских университетов), нормализованы по размеру и имеют фиксированный размер изображения. Эта база является стандартом, предложенным Национальным институтом стандартов и технологий США с целью калибровки и сопоставления методов распознавания изображений.
Следующая ступень эволюции для тех, кто прошел рукописные цифры. Этот датасет включает в себя 74 000 изображений различных символов (алфавит, цифры и т.д.).
Open Source Biometric Recognition Data
Данные биометрического распознавания (фронтальное изображение лица), полученные с помощью движка с открытым исходным кодом.
Номера домов из Google Street View. 73 257 номеров для обучения, 26 032 номера для тестирования и 531 131 несколько менее сложный образец, чтобы использовать в качестве дополнительных учебных данных.
Естественные языки
Корпус данных веб-страниц объемом более 540 терабайт — состоит из более 5 миллиардов веб-страниц. Этот набор данных свободно доступен на Amazon S3.
Yelp — сайт для поиска на местном рынке услуг, например, ресторанов или парикмахерских, с возможностью добавлять и просматривать рейтинги и обзоры этих услуг. За долгие годы работы накопил огромное количество данных от пользователей сервиса. Набор данных включает в себя 4 700 000 отзывов на 156 000 компаний от более 1 000 000 пользователей.
Набор данных представляет собой коллекцию текста из более чем 100 млн словоупотреблений, извлеченных из проверенных Хороших и Избранных статей Википедии.
Этот набор новостных статей CNN содержит 120 000 пар вопросы + контекст/ответы. Вопросы написаны людьми на естественном языке. На вопросы могут отсутствовать ответы, а ответы могут быть многоязыковыми. Набор данных Maluuba разработан, чтобы помочь создать «умных» чат-ботов, которые могут поддерживать принятие решений в сложных условиях.
Базовые данные, состоящие из пар (вопросы + контекст/ответы), извлеченных из детских книг, доступных в рамках Проекта Гутенберг, направленного на создание и распространение электронной универсальной библиотеки. Проект, основанный в 1971 году, предусматривает оцифровку и сохранение в текстовом формате различных произведений мировой литературы — в основном это тексты, находящиеся в свободном доступе на всех популярных мировых языках. Для бесплатной загрузки доступно более 53 000 документов.
Датасет анализа тональности «комментариев» в Twitter. Содержит 1 578 627 твитов с указанием положительных и отрицательных настроений.
Речь
Всеобъемлющий словарь звуковых событий. 632 класса аудиособытий и коллекция из 2 084 320 голосовых 10-секундных отрезков из видео на YouTube (более 5 тысяч часов аудиозаписей).
Датасет англоязычной речи, содержащий стенограммы 40 телефонных переговоров на английском языке. Данные 2000 HUB5 English сосредоточены на разговорной речи по телефону с конкретной задачей транскрипции речи в текст.
Аудиозаписи 1495 выступлений на TED с полной расшифровкой.
«Датасет» датасетов
Mldata (machine learning data set repository) — репозиторий набора данных для машинного обучения, содержащий более 800 общедоступных архивных наборов данных с рейтингами, представлениями, комментариями.
UCI Machine Learning repository
Крупнейший репозиторий реальных и модельных задач машинного обучения, ведущий свою историю с 1987 года. Содержит реальные данные по прикладным задачам биологии, медицины, физики, техники, социологии и других сфер, ставшие классическими для работы различных алгоритмов. Датасеты этого репозитория часто используются научным сообществом для эмпирического анализа алгоритмов машинного обучения. Включает интересные данные по текстам из спам-писем UCI’s Spambase, которые можно использовать в качестве платформы для обучения персонализированных спам-фильтров.
Datasets for «The Elements of Statistical Learning»
Датасеты для «Элементов статистического обучения», созданные под руководством профессора Стэнфордского университета Тревора Хасти, представляют собой наборы данных в различных категориях, таких как минеральная плотность костей скелета, страны, галактика, информационные данные по маркетингу, спам, почтовые индексы и многих других.
AWS предлагает несколько интересных датасетов, включая всю электронную почту Enron, синтаксические n-граммы Google Books, данные NASA NEX (информация о климате, геологии и состоянии мировой флоры объемом более 20 терабайт) и многое другое.
Эта платформа, где все пользователи могут обмениваться своими датасетами. У них более 350 датасетов и более 200 из них значатся в качестве рекомендуемых платформой.
Несколько сотен датасетов, классифицированных по различным категориям в разных областях. Увы, не содержит описания самих датасетов.
Проект data.world сам о себе говорит как о «социальной сети для людей с датасетами», но правильнее описать его как «GitHub для данных». Это место, где вы можете искать, копировать, анализировать и загружать датасеты. Кроме того, вы можете загрузить свои данные в data.world и использовать его для совместной работы с другими пользователями.
Одно из ключевых отличий data.world — это инструменты, которые они создали для упрощения работы с данными. Система поддерживает SQL-запросы для изучения данных и объединения нескольких датасетов, у них также есть SDK, упрощающий работу с данными в выбранном вами инструменте (подробно об этом можно прочитать в tutorial on the data.world Python SDK).
Разработчики часто забывают, что при создании новых ИИ-решений или продуктов самое сложное — не алгоритмы, а сбор и маркирование коллекции данных. Стандартные датасеты могут использоваться для валидации или в качестве отправной точки построения более специализированного решения.
Другое популярное заблуждение кроется в идее, что решение проблем, связанных с одним датасетом, равнозначно тщательному продумыванию всего своего продукта. Используйте эти датасеты для валидации или проверки своих идей, но не забывайте тестировать или прототипировать работу продукта, и добудьте новые, более достоверные данные, которые помогут отточить ваш продукт. Успешные компании, чей бизнес построен на данных, обычно уделяют много внимания сбору новых, проприетарных данных, позволяющих повысить производительность без увеличения рисков.
Источники (по ссылкам вы также найдете еще больше примеров интересных датасетов):
Open Data for Deep Learning
KDNuggets
Fueling the Gold Rush: The Greatest Public Datasets for AI
Автор: randall
