我们都喜欢免费的东西,对吧?实际上,虽然网络上充斥着各种免费信息,但这些信息有时是错误或具有误导性的。但以下这 20 个是被广泛认为相当可信的免费数据源。
本文作者列出了 20 种被广泛认可的免费数据源,其中信息涵盖天文地理、政法医经等,可以说是很全面了。不过数据源中的大部分数据集都采集的美国信息,也有少部分是关于其他国家或全球的,大家尽可从中筛选自己需要的数据集。
如果是一位尚未尝试过数据科学项目的初学者,那么从“没有经验”的起点到称为“专家”的非常理想的目的地的可能过渡只不过是数据集。
相信很多小伙伴在做数据分析或者可视化的时候,经常会遇到——方法工具都有了,但是数据,数据,数据没有啊!
数据可视化项目的良好数据集是公开发布数据的新闻网站,他们通常会提供清理过的数据,并且已经有了可以复制或改进的图表,我们既可以从这些图表中找寻灵感,也可以对这些图表直接进行二次改进
Julie Joyce发文列出了 20 种被广泛认可的免费数据源,其中信息涵盖天文地理、政法医经等,比较全面。不过数据源中的大部分数据集都采集的美国信息,也有少部分是关于其他国家或全球的,你尽可从中筛选自己需要的数据集。
当今,GIS技术在各种行业中得到了广泛应用,如环境保护、城市规划、农业、能源、交通等领域。然而,这些领域中要获取高质量的GIS数据,往往需要付出高昂的成本。
对于模型训练而言,优质数据集的重要性不言而喻。然而数据收集与处理工作十分繁杂耗时,往往给算法工程师及广大AI领域研究/学习者带来大量的低效体验……
AI 科技评论按:「没有免费的午餐定理」一度是机器学习界最常被谈起的定理之一(真正长期被谈起的自然是「更多的数据等于更好的表现」)。不过机器学习科学家 Andreas Mueller 最近撰文表示大家都引用错定理了,其实事情比这更复杂,也有更深远的启示。
机器学习、人工智能、区块链、预测分析——所有令人惊叹的技术都承诺将革新商业和社会。
“想用算法解析世界,算法工程师却在数据里消耗”如果脑海中的共鸣可以发声,那么现在每位工程师都在咆哮
场景描述:又是一年一度的平安夜 + 圣诞节,除了苹果和圣诞树,还有什么新鲜花样吗?为了让 21 世纪 20 年代的最后一个圣诞节有所不同,超神经今天特地给大家带来了多个圣诞节相关数据集,还搭配免费算力福利,快来领取吧!
内容提要:武汉大学免费开放了全球首个口罩遮挡人脸数据集,包括近 10 万张真实戴口罩与正常人脸图像,以及 50 万张模拟戴口罩人脸图像。
本文介绍了大数据可视化分析工具,列举了39种常用工具,并给出了每种工具的优缺点。这些工具涵盖了各种领域,如商业智能、数据挖掘、数据可视化等。
近日,一个包含超过2亿Twitter用户数据的文件在一个流行的黑客论坛上发布,价格约为2美元即可下载。目前,已经证实了泄露中列出的诸多用户数据的真实性。
译者:董梁 本文长度为3058字,预估阅读时间5分钟。 我们今天要向大家分享19个令人大开眼界的可靠消费者研究数据源。 Kyle的注释: 数据是分享洞察、支持创意和发现意外趋势的有效方法。许多人回避使用数据,觉得数据似乎难以处理和收集。Ritika Puri的这篇文章为您提供了丰富、易于理解和便于访问的数据源。 对于内容营销来说,数据是非常强大的工具。统计数据可以用来支持您所做的陈述,图表可用作可视化内容并吸引受众。几乎所有最受欢迎的信息图都基于数据和统计来传达信息。在阅读本文时,请记录下那些对您的内容营
你是否需要大量的数据来检验你的APP性能?最简单的方法是从网上免费数据存储库下载数据样本。但这种方法最大的缺点是数据很少有独特的内容并且不一定能达到预期的结果。以下是70多家可以获得免费大数据存储库的网站。 Wikipedia:Database :向感兴趣的用户提供所有可用的内容的免费副本。可以得到多种语言的数据。内容连同图片可以下载。 Common crawl 建立并维护一个所有人都可以访问的开放的网络。这个数据保存在亚马逊s3bucket中,请求者可能花费一些钱来访问它。 Common crawl
计算机视觉正在彻底改变医学成像。算法正在帮助医生识别可能错过的十分之一的癌症患者。甚至有早期迹象表明胸部扫描可有助于COVID-19的识别,这可能有助于确定哪些患者需要进行实验室检查。
从手机安全和监控摄像头到增强现实和摄影,计算机视觉的面部识别分支具有多种有用的应用。根据您的具体项目,可能需要在不同光照条件下的面部图像或表达不同情绪的面部。从使用面部关键点注释的视频帧到真实和伪造的脸部图像对,此列表上的数据集的大小和范围各不相同。
图片来源: https://www.maxpixel.net/Art-Colourful-Gears-Creativity-Cogs-Colorful-1866468
谷歌tensorflow官方推出了免费的机器学习视频课,总计25个课时,支持中英文语言播放、大量练习、实例代码学习,是初学tensorflow不机器学习爱好者必看的良心精品,课程授课的老师都是来自谷歌AI团队不Tensorflow框架的开发团队,可以说是唯一的业界良心免费教程。从本文开始,【OpenCV学堂】将推出一系列的文章介绍课程各个章节内容不代码演示部分,前面相关文章阅读回顾:
原文网址:https://blog.profitbricks.com/39-data-visualization-tools-for-big-data/
deepfake 出现以来引发了大量争议,也带来了诸多伦理和社会问题。最近,Facebook、微软等巨头已开始着手打击 deepfake 滥用,斥资 1000 多万美元举办 deepfake 检测挑战赛。谷歌也不甘落后,近日,这家科技巨头宣布开源大型 deepfake 视频数据集,以支持社区对 deepfake 检测的研究。
数据可视化无处不在,而且比以前任何时候都重要。无论是在行政演示中为数据点创建一个可视化进程,还是用可视化概念来细分客户,数据可视化都显得尤为重要。以前的工具的基本不能处理大数据。本文将推荐39个可用于处理大数据的可视化工具(排名不分先后)。其中许多工具是开源的,能够共同使用或嵌入已经设计好的应用程序中使用,例如JavaScript,JSON,SVG,Python,HTML5,甚至有些工具不需要任何编程语言基础。其他的则是商业智能平台,能够进行复杂的数据分析并生产报告,并配有多种方式实现数据可视化。无论你是需
数据工程师都喜欢Jupyter Notebook,但是有时候您需要处理非常大的数据集和/或复杂的模型,而您的计算机却无法胜任。好消息来了,您可以将Jupyter Notebook文件导入Kaggle。如果您是数据科学的新手,那么Kaggle对你而言是一个举办有奖金的数据科学竞赛的网站。实际上,Kaggle还是一个拥有丰富信息的伟大社区,非常愿意帮助您提升数据科学水平。
AI Studio 是百度推出的一站式开发平台:一个囊括了 AI 教程、代码环境、算法算力、数据集,并提供免费的在线云计算的一体化编程环境。用户不必纠结于复杂的环境配置和繁琐的扩展包搜寻,只要打开浏览器输入 aistudio.baidu.com,就可以在 AI Studio 开展深度学习项之旅。
泛化理论的目的就是模型在未知的数据上能够表现的够好。它主要考虑的是模型在训练集样本的损失函数(ERM)达到的最小化的情况下,是否在更广阔的大众化的样本中是否能够达到损失函数最小化,通常是不一定的。
公开这个数据集的爱奇艺官方给它确认的类别名字叫“多模态视频人物数据集”,翻译成人话,就是有很多人,每个人用不同的“姿势”拍视频,收集起来攒成的数据集。
构建人数统计解决方案既可以是一个有趣的项目,又可以真正找到现实世界的应用程序。
福利来自一家叫做Paperspace的云计算公司,他们提供了名叫Gradient的服务:大家都可以用云端GPU,直接跑Jupyter Notebook,不需要付费。
语义分割(semantic segmentation) : 就是按照“语义”给图像上目标类别中的每一点打一个标签,使得不同种类的东西在图像上被区分开来。可以理解成像素级别的分类任务,直白点,就是对每个像素点进行分类。
深度学习的发展让一些在几年前看来完全不可能实现的技术变为可能。现代生成模型就是其中的一个例子,能够合成超现实主义的图片、语音、音乐甚至是视频。这些模型已经用在多个应用中,包括通过文本—语音转换,生成用于医学成像的训练数据等。
(由于微信公众号外部链接的限制,文中的部分链接可能无法正确打开。如有需要,请点击文末的“阅读原文”按钮,访问可以正常显示外链的版本。)
近年来,人工智能快速发展,相关的框架、算法等层出不穷,要检验一个算法的好坏,就需要用有关的数据集进行实验,那么我们要去哪里找相关的数据集呢?下面列举几个人工智能方面的公共数据集,希望对大家有所帮助。
内容概要:全球最大的照片网站 Unsplash 宣布平台已经开放了超过 20 万名摄影师的近 200 万张免费图片的,并开放了两个图片检索结果的数据集。
内容提要:如今,大数据已经被各行各业所应用,酒店行业也不例外。充分利用大数据,使得酒店能够预测市场需求变化,进行智能化决策分析,改善经营状况。
谷歌和 Kaggle 于今日宣布将举办一场新的机器学习挑战赛,该比赛要求开发人员找到自动给视频添加标签的最优方法。 这场冠军奖金高达30,000美元(排在其后的4个队伍的奖金为25,000、20,000、15,000、10,000美元)的挑战赛要求开发人员对来自更新后的 YouTube-8M V2 数据集的视频进行分类和加标签。该数据集囊括了总共7百万个 Youtube 视频,它们的总时长达到450,000个小时。YouTube-8M 同样也包含了标签,开发人员可以利用它作为他们的训练数据。本次挑战赛
欢迎大家来到我们的项目实战课,本期内容是《基于Pytorch的MTCNN与Centerloss人脸识别实战》。
目录: 留出法(hold-out) 交叉验证法(cross validation) 留一法(Leave-One-Out,LOO) 自助法(bootstrapping) 总结 前提: 总数据集D,数据集大小为n; 训练集S; 测试集T。 1、留出法(hold-out) 直接将数据集D分为两个互斥的集合,其中一个作为训练集S,另一个作为测试集T,即$D=S \cup T,S \cap T= \varnothing $,在S上训练出模型后,用T来评估其测试误差,作为对泛化误差的估计。 需要注意: 训练集和测试集
开放数据指数2014发布:英国继续领导世界各国数据开放,中国台湾成亚洲数据最开放地区 从开放数据指数看世界开放数据的趋势,以及中国开放数据 何为开放数据? 开放数据运动自2009年美国奥巴马政府执政以来已经席卷了全球各国,无论是发达国家如美国、英国,还是发展中国家如肯尼亚、哥伦比亚都已经在努力开放政府乃至企业的数据来实现数据的经济和社会价值。所谓开放数据,其指的是可以通过公共渠道免费访问获得的,不受版权、知识产权都限制而可以自由使用、价值、重发布的数据。按照英国开放知识基金会的「开放知识定义」(http:/
你可以在这篇文章中找到8种在R语言中实现的非线性方法,每一种方法都做好了为你复制粘贴及修改你问题的准备。
金磊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 人脸识别领域,中国队再次传来捷报。 全球最大规模人脸数据集发布。 首次包含数百万ID和数亿图片。 这就是由芯翌科技与清华大学自动化系智能视觉实验室合作,所推出的 WebFace 260M,相关研究已被CVPR 2021接收。 并且,基于其所清洗的数据集 WebFace42M,在最具挑战IJBC测试集上,也已经达到了SOTA水平。 而它所带来的“全球之最”还不止于此。 以这项数据集为基础,芯翌科技在最新一期的NIST-FRVT榜单上,戴口罩人脸识
称之为国际人类表观基因组联盟,由来自多个国家和实验室的团队共同参与,致力于提供一个公开免费的人类表观基因组学图谱,包括了正常人类和各种疾病细胞相关的数据。其公开的数据可以通过以下链接进行访问
在 2018 年 9 月谷歌数据集搜索的 测试版本就开始面向「Scientists、journalists,students,data geek等人群」,一直以来都是人们寻找数据集的主要方式之一。
Landsat9_C2_SR数据集是经大气校正后的地表反射率数据,属于Collection2的二级数据产品,空间分辨率为30米,基于Landsat生态系统扰动自适应处理系统(LEDAPS)(版本3.4.0)生成。水汽、臭氧、大气高度、气溶胶光学厚度、数字高程与Landsat数据一起输入到太阳光谱(6S)辐射传输模型中对卫星信号进行二次模拟,以生成大气顶部(TOA)反射率、表面反射率、TOA亮度温度和云、云影、陆地、水体的掩膜。前言 – 人工智能教程
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云