3 วิธีง่ายๆ ในการรับข้อมูลการฝึกอบรมสำหรับโมเดล AI/ML ของคุณ

เราไม่จำเป็นต้องบอกคุณ คุณค่าของข้อมูลการฝึกอบรม AI สำหรับโครงการที่ทะเยอทะยานของคุณ. คุณทราบดีว่าหากคุณป้อนข้อมูลขยะลงในแบบจำลองของคุณ แบบจำลองของคุณจะทำให้เกิดผลลัพธ์ที่สอดคล้องกัน และการฝึกอบรมแบบจำลองของคุณด้วยชุดข้อมูลที่มีคุณภาพจะส่งผลให้ระบบมีประสิทธิภาพและทำงานอัตโนมัติซึ่งให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ

แม้ว่าแนวคิดนี้จะเข้าใจง่าย แต่การค้นหาแหล่งข้อมูลและแหล่งข้อมูลชุดข้อมูลที่เป็นประโยชน์มากที่สุดเพื่อฝึกโครงการการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) อาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย

เราสร้างโพสต์นี้เพื่อช่วยให้ธุรกิจค้นหาโซลูชันที่เป็นประโยชน์ซึ่งตอบสนองความต้องการเฉพาะของพวกเขา ไม่ว่าโครงการของคุณต้องการ:

• ปรับแต่งชุดข้อมูลที่มีแหล่งกำเนิดล่าสุด
• ข้อมูลทั่วไปเพื่อเริ่มต้นกระบวนการฝึกอบรม AI ของคุณ
• ชุดข้อมูลที่เจาะจงสูงซึ่งอาจหาได้ยากทางออนไลน์

เรามีวิธีแก้ปัญหาทุกปัญหาที่คุณพบในบทความนี้

มาเริ่มกันเลย

3 วิธีง่ายๆ ในการรับข้อมูลการฝึกอบรมสำหรับโมเดล AI/ML ของคุณ

ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ต้องการหรือผู้เชี่ยวชาญ AI คุณสามารถค้นหาข้อมูลจากแหล่งหลักสามแหล่ง:

• แหล่งฟรี
• แหล่งข้อมูลภายใน
• แหล่งจ่าย

1. แหล่งที่มาฟรี

แหล่งข้อมูลฟรีเสนอชุดข้อมูล (คุณเดาได้) ฟรี มีไดเร็กทอรี ฟอรั่ม พอร์ทัล เครื่องมือค้นหา และเว็บไซต์ยอดนิยมหลายแห่งเพื่อจัดหาชุดข้อมูลของคุณ แหล่งที่มาเหล่านี้อาจเป็นข้อมูลสาธารณะ ที่เก็บถาวร ข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะหลังจากหลายปีของข้อมูลที่มีการอนุญาตอย่างชัดแจ้ง เราได้สรุปรายการตัวอย่างของแหล่งข้อมูลฟรีด้านล่าง:

คาเกิล –

หีบสมบัติสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้ชื่นชอบการเรียนรู้ของเครื่อง ด้วย Kaggle คุณสามารถค้นหา เผยแพร่ เข้าถึง และดาวน์โหลดชุดข้อมูลสำหรับโครงการของคุณ ชุดข้อมูลจาก Kaggle มีคุณภาพดี มีให้ในหลากหลายรูปแบบ และสามารถดาวน์โหลดได้อย่างง่ายดาย

ฐานข้อมูล UCI –

แมชชีนเลิร์นนิงและนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลใช้ฐานข้อมูล UCI มาตั้งแต่ปี 1987 แหล่งข้อมูลนี้มีทฤษฎีโดเมน ฐานข้อมูล ไฟล์เก็บถาวร เครื่องกำเนิดข้อมูล และอื่นๆ สำหรับโครงการเฉพาะ ฐานข้อมูล UCI ได้รับการจัดประเภทและแสดงผลตามปัญหาหรืองานต่างๆ เช่น การจัดกลุ่ม การจัดประเภท และการถดถอย

แหล่งข้อมูลผู้เล่นในตลาด –

แหล่งข้อมูลจากยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยี เช่น Amazon (AWS), Google Dataset Search Engine และ Microsoft Datasets

• ทรัพยากร AWS นำเสนอชุดข้อมูลที่เผยแพร่สู่สาธารณะ เข้าถึงได้ผ่าน AWS ชุดข้อมูลจากหน่วยงานรัฐบาล ธุรกิจ สถาบันวิจัย และบุคคลจะได้รับการดูแลและบำรุงรักษาภายใน AWS
• Google เสนอ a เสิร์ชเอ็นจิ้นที่ดึงชุดข้อมูลฟรี ที่เกี่ยวข้องกับคำค้นหาของคุณ
• Open Data Repository Initiative ของ Microsoft ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิงมีชุดข้อมูลจากโครงการต่างๆ เช่น คอมพิวเตอร์วิทัศน์ NLP และอื่นๆ

ชุดข้อมูลสาธารณะและรัฐบาล –

ชุดข้อมูลสาธารณะเป็นแหล่งข้อมูลสำคัญที่นำเสนอชุดข้อมูลจากอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น เครือข่ายที่ซับซ้อน ชีววิทยา และหน่วยงานด้านการเกษตร หมวดหมู่ต่างๆ จะเรียงตามลำดับและจัดอย่างเป็นระเบียบเพื่อการดูอย่างรวดเร็ว และพร้อมสำหรับการดาวน์โหลด เป็นที่น่าสังเกตว่าชุดข้อมูลบางชุดเป็นแบบอิงลิขสิทธิ์ ส่วนชุดอื่นๆ นั้นฟรี เราแนะนำให้อ่านเอกสารอย่างละเอียดก่อนดาวน์โหลดชุดข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักจะค้นหาข้อมูลทางประวัติศาสตร์สำหรับโครงการของพวกเขาที่อาจผูกกับภูมิศาสตร์ ในกรณีดังกล่าว รัฐบาลระหว่างประเทศจะดูแลแหล่งข้อมูลที่เป็นประโยชน์ ชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องมีอยู่ในเว็บไซต์ของรัฐบาลจากอินเดีย สหรัฐอเมริกา สหภาพยุโรป และประเทศอื่นๆ

ข้อดีของทรัพยากรฟรี

• ไม่มีค่าใช้จ่ายใดๆ ทั้งสิ้น
• แหล่งข้อมูลมากมายเพื่อค้นหาชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

ข้อเสียของทรัพยากรฟรี

• เกี่ยวข้องกับการแทรกแซงด้วยตนเองหลายชั่วโมงเพื่อดูทรัพยากร ดาวน์โหลด จัดหมวดหมู่ และรวบรวมชุดข้อมูล
• กระบวนการทำหมายเหตุประกอบข้อมูลยังคงเป็นงานที่ทำด้วยตนเอง
• ข้อจำกัดด้านใบอนุญาตและข้อจำกัดในการปฏิบัติตามข้อกำหนด
• การค้นหาชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องอาจใช้เวลานาน