Готові набори даних

Визначення

Готові набори даних – це попередньо зібрані та загальнодоступні або комерційно доступні набори даних, які можна використовувати безпосередньо для навчання або оцінки моделей штучного інтелекту.

Мета

Мета полягає в прискоренні досліджень і розробок шляхом надання легкодоступних даних без дорогого збору.

Значення

• Економить час та ресурси для команд зі штучного інтелекту.
• Забезпечує відтворюваність та бенчмаркінг.
• Може бракувати специфіки предметної області для певних завдань.
• Вимагає перевірки на упередженість та ліцензійні обмеження.

Як це працює

1. Визначте набір даних, що стосується завдання ШІ.
2. Перегляньте ліцензування та обмеження використання.
3. Завантажте або придбайте набір даних.
4. За потреби попередньо обробіть для сумісності.
5. Навчати або оцінювати моделі за допомогою набору даних.

Приклади (реальний світ)

• MNIST: набір даних рукописних цифр для бенчмаркінгу.
• ImageNet: великомасштабний набір даних для комп'ютерного зору.
• Common Crawl: відкритий набір веб-текстових даних для NLP.

Література / Додаткова література

• Проект ImageNet.
• Фонд спільного повзання.
• Репозиторій наборів даних Kaggle.
• Ринок даних штучного інтелекту для навчання моделей машинного навчання