Bei der Arbeit an einem datengesteuerten Projekt ist die Suche nach zuverlässigen und qualitativ hochwertigen Datensätzen von entscheidender Bedeutung. Glücklicherweise stehen mehrere kostenlose Quellen zur Verfügung, die Zugriff auf eine breite Palette von Datensätzen aus verschiedenen Bereichen bieten.
Bitte achten Sie jedoch auf die Qualität der Daten, die Dokumentation und etwaige Lizenzbeschränkungen, die mit jedem Datensatz verbunden sind. In diesem Artikel werden fünf kostenlose Datensatzquellen untersucht, die Sie für Ihr nächstes Projekt nutzen können.
Kaggle
Kaggle ist eine beliebte Plattform für Datenwissenschaftler und Enthusiasten des maschinellen Lernens. Es bietet eine riesige Auswahl an Open-Access-Datensätzen und veranstaltet außerdem Wettbewerbe zum maschinellen Lernen. Die Datenbanken decken ein breites Themenspektrum ab, darunter Sozialwissenschaften, Gesundheitswesen und Finanzen. Die von Kaggle verwendete Community-gesteuerte Methodik garantiert, dass Datensätze regelmäßig aktualisiert und gepflegt werden.
Der neue Kaggle-Hoodie ist gerade noch rechtzeitig angekommen! @kaggle hat einen sehr interessanten Modellwettbewerb für große Sprachen gestartet, der darauf abzielt, wissenschaftlich fundierte MC-Fragen mithilfe von (großen) LMs zu beantworten
Damit beende ich meine Kaggle-Pause
Es ist das perfekte Problem für jeden, der sein Lernen beschleunigen möchte! pic.twitter.com/eMKeOnUBZ8
— Sanyam Bhutani (@bhutanisanyam1) 16. Juli 2023
UCI-Repository für maschinelles Lernen
Die University of California, Irvine UCI-Repository für maschinelles Lernen ist eine umfassende Sammlung von Datensätzen, die häufig in der Community des maschinellen Lernens verwendet werden. Es stellt Datensätze für viele verschiedene Arten von Aufgaben bereit, z. B. Klassifizierung, Regression und Clustering. Jeder Datensatz im Repository verfügt über eine vollständige Beschreibung, eine Liste von Attributen und Anweisungen zur Datenvorverarbeitung.
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Google-Datensatzsuche
Eine Suchmaschine namens Google-Datensatzsuche widmet sich der Unterstützung von Benutzern bei der Entdeckung öffentlich zugänglicher Datensätze. Es indiziert eine riesige Auswahl an Datensätzen aus vielen verschiedenen Quellen, wie z. B. Regierungswebsites, akademischen Organisationen und Datenrepositorys. Bei der Suche nach Datensätzen stehen Stichwortsuche, Dateityp- und Lizenzfilter, relevante Metadaten und Download-Links zur Verfügung.
Das Team entwickelte ein Krebserkennungssystem unter Verwendung von Tensorflow #Megahack Hackathon. Da sie über Datensätze verwirrt waren, ermutigten sie sie, die Google-Datensatzsuche zu verwenden. #TensorFlow@JeffDean @ialimustufa @ericsk @ksoonson @DynamicWebPaige pic.twitter.com/EKmeQshcc2
– Shubham (@ishubhamsah) 29. Januar 2020
Data.gov
Data.gov ist das offizielle offene Datenportal der US-Regierung. Es bietet Zugriff auf eine riesige Datenbank mit Datensätzen zahlreicher Bundesbehörden zu verschiedenen Themen, darunter Gesundheit, Umwelt, Bildung, Verkehr und mehr. Die von Data.gov zur Verfügung gestellten Datensätze werden häufig für Analysen, Forschung und die Erstellung datengesteuerter Anwendungen genutzt. Die Plattform fördert die Nutzung öffentlicher Daten zum Guten und setzt sich für Transparenz ein.
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OpenML
OpenML ist eine Plattform, die die Zusammenarbeit fördert und eine Vielzahl von Datensätzen und Herausforderungen für maschinelles Lernen bietet. Benutzer können Experimente zum maschinellen Lernen vergleichen und replizieren sowie Datensätze erkunden, herunterladen und spenden. OpenML fördert den Austausch von Datensätzen, Code und Ergebnissen und unterstreicht gleichzeitig die Bedeutung der Reproduzierbarkeit in der maschinellen Lernforschung.