数据对于模型训练而言非常重要,但寻找合适自己项目的数据集却并不简单。计算机视觉社区经常出现新的数据集,但研究者很难追踪新型数据集。
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。
其实随着机器学习的流行和发展,每年很多高校、企业都在做一些项目并公开他们的数据集,但是尽管每年发布的大量高质量数据集越来越多,而且其中大部分都发布在各自的网站上,因此我们很难找到它们。
原作者 Kunal Jain 编译 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 前言 如果用一个句子总结学习数据科学的本质,那就是: 学习数据科学的最佳方法就是应用数据科学。 如果你是初学者,那么每完成一个项目你的能力就会大大提高。如果你是有经验的数据科学从业者,那么你应该懂这个道理。 但是,当我向人们给出这个建议时,他们通常会问:我可以在哪里获得练习的数据集呢? 他们没有意识到存在大量开放的数据集可使用。他们没有意识到通过这些项目,能够不断学习,从而促进自己的职业发展。 如果你认为这符合你
每个研究机器学习项目的人,似乎都有这样的痛苦。那就是从学术网站、GitHub上寻找到合适的数据集。
关于汽车的项目很多,比如拍照识车、汽车比价等等,尽管这些项目本身难度不大,但是往往受制于数据集的质量,模型的效果不能很好的发挥。
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。
本文将为您提供一个网站/资源列表,从中你可以使用数据来完成你自己的数据项目,甚至创造你自己的产品。
作者:Angelia Toh,Self Learn Data Science联合创始人
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。
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。
本文将为您提供一个网站 资源列表,从中你可以使用数据来完成你自己的数据项目,甚至创造你自己的产品。
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。
无论是数据挖掘还是目前大热的深度学习,都离不开“大数据”。大公司们一般会有自己的数据,但对于创业公司或是高校老师、学生来说,“Where can I get large datasets open to the public” 是一个不得不面对的问题。 本文将为您提供一个网站/资源列表,从中你可以使用数据来完成你自己的数据项目,甚至创造你自己的产品。
很多行友说,想做项目学习和练手没有数据怎么办。又想给行哥投稿赚钱,没有数据拿头分析啊。先别急,这里行哥给大家推荐一些数据来源,足够你去好好分析数据,这些数据用来学习和找工作都不是问题
如果你是一个初学者,你每完成一个新项目后自身能力都会有极大的提高,如果你是一个有经验的数据科学专家,你已经知道这里所蕴含的价值。 本文将为您提供一个网站/资源列表,从中你可以使用数据来完成你自己的数据项目,甚至创造你自己的产品。
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
http://www.datatang.com/about/about-us.html
每年都有很多大型、高质量的数据集发布,其中大多数数据集都发布在各自的网站上,通过谷歌搜索很难找到所有这些数据集。
网上各种数据集鱼龙混杂,质量也参差不齐,简直让人挑花了眼。想要获取大型数据集,还要挨个跑到各数据集的网站,两个字:麻烦。
丹麦一家反盗版组织表示,在该数据集中发现了150本其成员的书籍,构成侵权,所以要求平台下架。
由于网站的功能很多,但是后续分析的结果类似,所以我们就用Multiple Gene Expression Tables来进行演示。
对于统计专业的学生/学者,除了对统计理论/方法的学习之外,我们也应该有产生和获取数据的能力。而不能闭门造车,仅仅做一些理论的内容。小编认为更应该从实际出发(数据出发),观察数据中存在的问题,进而使用一些统计理论解决问题。
在某节课上老师给出 300w 某国内知名网站泄露的口令集,以及 60w 某国外知名网站泄露的口令集,要求对其进行数据分析,并生成一个用于暴力破解的弱口令集。以下用数据集A和数据集B分别指代国内网站的口令集和国外的口令集。
【新智元导读】有了好的数据,机器学习项目也就成功了一半。希望这份资源清单有助于那些寻找机器学习项目实践的人。对于初学者来说,这绝对是一个金矿。确保你在业余时间选择一些项目,并在上面投入时间和精力,将对你的技术成长大有益处。 大规模通用数据库:从这里入手 data.gov - 这是美国政府开放数据集总部。这些数据集的主题包括气候、教育、能源、金融和更多领域的数据。 data.gov.in - 这是印度政府公开数据库,你可以在这里查找关于印度各行业、气候、医疗保健等数据。同样,稍微改变后缀,就能查看不同地区国家
这个资源一经分享出来,Twitter的评论区就成了“大型英文赞美词汇堆叠现场”,几千人争相转发点赞,甚至有人赞美其“仿佛是天堂”。
数据是任何机器学习问题的核心。如果没有相关数据的访问,机器学习目前所取得的所有进步都是不可能的。话虽如此,如今大多数机器学习爱好者都专注于获取方法论知识(这是一个好的开始,但不能超越)。
随着激光雷达和深度相机的逐渐普及,点云作为描述三维世界的数据格式近年来也因此受到了学术界和工业界越来越多的关注。由于观察视角和相互遮挡等等因素,我们对三维世界的观察常常是片面且残缺的。为了由有限而且残缺的观测恢复完整几何描述,多种三维重建方法被提出:
机器学习算法需要作用于数据,而数据的本质则决定了应用的机器学习算法是否合适,而数据的质量也会决定算法表现的好坏程度。所以会研究数据,会分析数据很重要。本文作为学习研究数据系列博文的开篇,列举了4个最流行的机器学习数据集。 Iris Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集。通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类。 数据集特征:多变量 记录数:150 领域:生活 属性特征:实数 属性数目:4
AI 科技评论按,数据是所有机器学习问题的核心。如果不能访问相关数据,那么现在使用机器学习所取得的所有进展都是不可能的。尽管如此,如今大多数机器学习爱好者专注于获取方法论知识(这是一个很好的开始,但不是一直如此)。
又是一篇signature的文章,不过文章重点不在是mRNA了,而是我们的科研热点lncRNA。
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……
如果我们有一个低方差的模型,增加数据集的规模可以帮助你获得更好的结果。但是大数据集意味着计算量的加大,以线性回归模型为例,每一次梯度下降迭代,我们都需要计算训练集的误差的平方和,当数据集达到上百万甚至上亿的规模时,就很难一次性使用全部的数据集进行训练了,因为内存中放不下那么多的数据,并且计算性能也达不到要求。
前几日,微软静悄悄地删除了一个公开的名人图片数据集。这个本为世界上最大的公开人脸识别数据集,现在已经不能通过微软的渠道访问。
亚马逊SpaceNet数据集是作用于机器学习人工智能方面比赛或者研究用的商用数据集。我们在利用深度学习进行卫星图像分割时,比如利用FCN、Deeplab算法进行图像分割时,这些数据集就可以利用起来,而且省去了标记的麻烦。本篇文章简单介绍该数据集的内容并说明如何从awsCLi平台上下载这些数据集。
文本到图像的 AI 模型仅根据简单的文字输入就可以生成图像。用户可以输入他们喜欢的任何文字提示——比如,“一只可爱的柯基犬住在一个用寿司做的房子里”——然后,人工智能就像施了魔法一样,会产生相应的图像。
中国有越来越多的城市开始向公众开放各类数据,但这些数据真的是市民们所需要的吗?市民对什么类型的数据需求最大?在最早推动“开放数据”的美国,一家名为阳光基金会的机构前段时间发布了一份报告,给出了一份当地居民最欢迎的“开放数据”类型排名,或对中国城市有所启示。
这么多环节,任何地方出一点问题,都会拉长开发周期。因此,不少公司,比如Airbnb已经开始用机器学习来提高这个过程的效率。
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。
还记得曾经的你,在做科研的时候,为了得到一份儿数据集,绞尽脑汁各种百度、各种google,但结果往往一无所获。从今儿起,再也不用担心这个问题了!
选自arXiv 作者:Amir Rosenfeld等 机器之心编译 参与:刘晓坤、李泽南 人类对图像相似性的知觉判断依赖于丰富的内部表征,现有的计算机视觉技术应用的信号类型可能过于狭隘。本文介绍了新型图像配对数据集 TTL,该数据集收集了很多人类在视觉上认为很相似的图像,而深度学习模型无法通过特征提取重构出相似的配对。该结果为未来的图像表征研究指出了新的方向。 数据集地址:https://sites.google.com/view/totally-looks-like-dataset 人类对图像的感知远远超
让我们回到之前关于猫咪图片的例子: 你开发了一个移动APP, 用户可以上传许多不同的图片到你的APP上,你想识别出用户上传的图片中所有包含猫咪的图片。 你的团队下载了很多图片数据集,包含猫咪图片(正
选自Google Blog 作者:James Wexler等 机器之心编译 参与:黄小天、李泽南 近日,出于支持 PAIR initiative的目的,谷歌发布了 Facets,一款开源的可视化工具。它可以帮助你理解、分析和调试 ML 数据集。Facets 包含两个部分——Facets Overview 和 Facets Dive——允许用户从不同的粒度观看数据的全景图,还可以轻易地被用在 Jupyter notebooks 之内,或者嵌入网页之中。除了开放 Facets 源代码,谷歌还创建了演示网站,Gi
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!
在机器学习中,数据集占据了重要的一部分。研究人员除了需要开发先进的算法外,其实数据集的建立才是最基础也是最重要的部分。在过往的研究中,机器学习从业者也建立了许多可用的数据集。
李林 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 这个小游戏,你大概还有点印象。机器给出一个名词,给你20秒时间画画,同时,它会根据你画的东西一直猜猜猜。 游戏的名字,叫“Quick, Draw
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云