Перед тобой статья-путеводитель по открытым наборам данных для машинного обучения. В ней я, для начала, соберу подборку интересных и свежих (относительно) датасетов. А бонусом, в конце статьи, прикреплю полезные ссылки по самостоятельному поиску датасетов. Меньше слов, больше данных.
Распознавание пола по голосу — эта база данных была создана, чтобы идентифицировать голос как мужской или женский, основываясь на акустических свойствах голоса и речи. Набор данных состоит из 3168 записанных голосовых сэмплов, собранных от мужчин и женщин.
Студенческое потребление алкоголя — данные были получены в ходе опроса учащихся по математике и португальскому языку на курсах в средней школе. Он содержит много интересной социальной, гендерной и учебной информации о студентах.
Датасет болезней сердца — эта база данных содержит 76 атрибутов, таких как возраст, пол, тип боли в груди, артериальное давление в покое и другие.
Европейская футбольная база — 25 000+ матчей, атрибуты игроков и команд для европейского профессионального футбола.
Винные обзоры — 130k винных обзоров с разнообразием, местоположением, винодельней, ценой и описанием.
Baidu Apolloscapes. Большой датасет для распознавания 26 семантически разных объектов вроде машин, велосипедов, пешеходов, зданий, уличных фонарей и т. д.
Comma.ai. Более семи часов езды по шоссе. Датасет включает информацию о скорости машины, ускорении, угле поворота руля и GPS-координатах.
Распознавание цветов — этот набор данных содержит 4242 изображения цветов. Сбор данных основан на данных flicr, изображениях Google, изображениях Яндекса.
Рентгенография грудной клетки — более 112 000 рентгенограмм грудной клетки от более чем 30 000 уникальных пациентов.
Отчеты об убийствах, 1980-2014 гг. — проект «Ответственность за убийства» — самая полная база данных об убийствах в Соединенных Штатах, доступных в настоящее время.
База данных подержанных автомобилей — более 370000 подержанных автомобилей. Содержание данных на немецком языке, поэтому нужно сначала перевести их, если вы не говорите на немецком.
Дом открытых данных правительства США — данные, инструменты и ресурсы для проведения исследований, разработки веб-приложений и мобильных приложений, разработки визуализаций данных.
Национальный центр профилактики хронических заболеваний и укрепления здоровья (NCCDPHP). Центр работает над снижением факторов риска хронических заболеваний.
Крупнейший в Великобритании сборник социальных, экономических и демографических ресурсов.
EconData — несколько тысяч экономических временных рядов, подготовленных рядом правительственных учреждений США и распространенных в различных форматах и ??СМИ.
Центр исследования побережья — интересные данные о море и его биологическом составе. Здесь можно найти датасеты начиная с анализа данных модели Красного моря до исследования температуры и течений над узким южным калифорнийским шельфом.
Качество красного вина — простой и понятный практический набор данных для регрессионного или классификационного моделирования.
Таблицы английской футбольной премьер-лиги (1968-2019).
HotspotQA Dataset — датасет с вопросами-ответами, позволяющий создавать системы для ответов на вопросы более понятным способом.
xView — один из самых больших общедоступных наборов воздушных снимков земли. Он содержит изображения различных сцен со всего мира, аннотированных с помощью ограничительных рамок.
Labelme — Большой датасет аннотированных изображений.
ImageNet — Датасет изображений для новых алгоритмов, организованный в соответствии с иерархией WordNet, в которой сотни и тысячи изображений представляют каждый узел иерархии.
LSUN. — датасет изображений, разбитых по сценам и категориям с частичной разметкой данных.
MS COCO — крупномасштабный датасет для обнаружения и сегментации объектов.
COIL100 — 100 разных объектов, изображённых под каждым углом в круговом обороте.
Visual Genome — датасет с ~100 тыс. подробно аннотированных изображений.
Google’s Open Images. — коллекция из 9 миллионов URL-адресов к изображениям, «которые были помечены метками, охватывающими более 6000 категорий» под лицензией Creative Commons.
Labelled Faces in the Wild — набор из 13 000 размеченных изображений лиц людей для использования приложений, которые предполагают использование технологии распознавания лиц.
Indoor Scene Recognition. — датасет для распознавания интерьера зданий. Содержит 15 620 изображений и 67 категорий.
Oxford’s Robotic Car — более 100 повторений одного маршрута по Оксфорду, заснятого в течение года. В датасет попали разные комбинации погодных условий, трафика и пешеходов, а также более длительные изменения вроде дорожных работ.
Cityscape Dataset — большой датасет, содержащий записи ста уличных сцен в 50 городах.
WPI datasets — датасет для распознавания светофоров, пешеходов и дорожной разметки.
Berkeley DeepDrive — огромный датасет для автопилотов. Он содержит более 100 000 видео с более чем 1100 часами записей вождения в разное время дня и в различных погодных условиях.
MIMIC-III — датасет с обезличенными данными о состоянии здоровья ~40 000 пациентов, находящихся на интенсивной терапии (демографическими данными, показатели жизнедеятельности, лабораторными анализами и лекарствами).
Amazon Reviews — Содержит около 35 млн отзывов с Amazon за 18 лет. Данные включают информацию о продукте и пользователе, оценки и сам текст отзыва.
Полезные ссылки по поиску датасетов:
Конечно же Kaggle — место встречи всех любителей соревнований по машинному обучению.
Machine Learning Repository — набор баз данных, теорий предметной области и генераторов данных, которые используются сообществом машинного обучения для эмпирического анализа алгоритмов машинного обучения.
VisualData — поиск датасетов для машинного зрения, с удобной классификацией по категориям.
DATA USA — полный набор по общедоступным данным США c визуализацией, описанием и инфографикой.
На этом наша короткая подборка подошла к концу. Если у кого-то есть, что дополнить или поделиться — пишите в комментариях.
Всем знаний!
Подпишись на канал «Нейрон» в Телеграме (@neurondata) ? там свежие статьи и новости из мира науки о данных появляются каждую неделю. Спасибо всем, кто помогает с полезными ссылками, особенно Игорю Мариарти, Андрею Бондаренко и Матвею Кочергину.