ТОП-15 общедоступных наборов данных для машинного обучения в 2026 году

Bright Data (ранее Luminati Networks) предоставляет готовые к использованию, свежие и структурированные наборы данных, полученные из более чем 120 доменов. Ориентируясь на высококачественные и проверенные данные, их сервис позволяет предприятиям получать доступ к важным наборам данных без необходимости создания парсеров или обхода веб-блокировок. Их наборы данных предназначены для предприятий и исследователей в таких отраслях, как маркетинг, недвижимость, искусственный интеллект, привлечение потенциальных клиентов и финансовые услуги. Bright Data обеспечивает соблюдение этических норм сбора данных, предлагая ежедневные обновления и гибкие варианты подписки в соответствии с вашими конкретными потребностями в данных.

Основные характеристики:

• Широкий выбор наборов данных: Bright Data предлагает доступ к наборам данных из более чем 120 доменов, включая LinkedIn, Amazon, Instagram, TikTok, Zillow и другие.Эти наборы данных охватывают такие темы, как профили в социальных сетях, списки продуктов, объявления о вакансиях и информация о недвижимости.
• Чистые и проверенные данные: Наборы данных не содержат дубликатов и ошибок, что гарантирует получение высококачественных данных, готовых для анализа и моделирования.
• Обновление данных в режиме реального времени: Bright Data обновляет свои наборы данных ежедневно, ежемесячно обновляя их для обеспечения максимальной эффективности. актуальные и точные данные.
• Настраиваемые данные. Пользователи могут фильтровать наборы данных в соответствии со своими потребностями с помощью инструментов на базе искусственного интеллекта и получать доступ к данным в нескольких форматах, таких как JSON, CSV или Parquet.
• Этический и соответствующий требованиям сбор данных: Bright Data поддерживает 100 % этическую практику сбора данных, соблюдая соответствующие правовые стандарты.
• Гибкость Варианты доставки: данные могут доставляться с помощью различных методов, включая API, S3 и веб-перехватчики, для полной интеграции с существующей инфраструктурой.
• Экономичные планы подписки: Благодаря оптовым скидкам, стратегическим пакетам и индивидуальным моделям подписки Bright Data предлагает конкурентоспособные цены для удовлетворения потребностей предприятий любого размера.

Bright Data имеет идеальные наборы данных. для предприятий, которым необходима актуальная информация в режиме реального времени для таких приложений, как обучение искусственному интеллекту, исследования рынка, привлечение потенциальных клиентов и конкурентный анализ. Например, инвесторы в недвижимость могут использовать такие наборы данных, как объекты недвижимости Zillow и списки Airbnb, для отслеживания рыночных тенденций, а маркетологи могут использовать данные социальных сетей с таких платформ, как LinkedIn и Instagram, для увеличения количества потенциальных клиентов и таргетинга кампаний.

2. Репозиторий машинного обучения UCI

Репозиторий машинного обучения UCI — одна из наиболее полных и широко используемых коллекций наборов данных для исследований в области машинного обучения. Он служил ценным ресурсом для академического сообщества с момента его создания в 1987 году. В этом репозитории хранятся наборы данных из различных областей, таких как биология, финансы, здравоохранение, физика и т. д., что делает его универсальным инструментом как для исследователей, так и для практиков.

Основные характеристики:

• Широкое разнообразие областей: Репозиторий включает в себя наборы данных, связанные с классификацией, регрессией, кластеризацией и системами рекомендаций.
• Вклад сообщества: Многие наборы данных были предоставлены исследователями со всего мира, что обеспечивает постоянное обновление и разнообразие.
• Подробные описания: Каждый набор данных сопровождается подробным описанием функций, контекста проблемы, а иногда даже базовыми результатами производительности, которые могут помочь в сравнительном анализе.
• Доступность: Данные можно загрузить бесплатно, и в репозитории легко ориентироваться.

Наборы данных UCI обычно используются в образовательных целях и в качестве эталонов для тестирования и сравнения алгоритмов машинного обучения. Некоторые из самых известных наборов данных в области машинного обучения, такие как набор данных Iris и набор данных для взрослых, доступны здесь. Разнообразие наборов данных также делает его идеальным источником для решения реальных задач с использованием различных моделей машинного обучения.

3. Kaggle Наборы данных

Kaggle хорошо известен своими соревнованиями по науке о данных, но он также предоставляет обширную коллекцию наборов данных. Kaggle Datasets — это хранилище высококачественных наборов данных из множества областей, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка (NLP), прогнозирование временных рядов и финансовый анализ.Платформа Kaggle также предлагает среду для совместной работы, где ученые и исследователи данных могут обсуждать, делиться и совершенствовать свою работу.

Основные характеристики:

• Разнообразные данные: От структурированных наборов данных до неструктурированных данных, таких как изображения и текст, Kaggle размещает наборы данных, подходящие практически для любого машинного обучения. задание.
• Данные о соревнованиях. Многие наборы данных получены из соревнований Kaggle, что обеспечивает контекст реальных задач.
• Общедоступные и частные наборы данных: Kaggle предоставляет наборы данных как с открытым исходным кодом, так и частные. Частные наборы данных часто используются в соревнованиях, где участники должны зарегистрироваться, чтобы получить к ним доступ.
• Поддержка сообщества: Kaggle создает среду для совместной работы с форумами, где участники могут обсуждать наборы данных, делиться идеями и даже делиться ядрами (блокнотами кода).
• Инструменты исследования данных: Kaggle предлагает встроенные инструменты для визуализации и исследования данных, что упрощает пользователям получение началось.

Платформа Kaggle Datasets идеально подходит для тех, кто хочет быстро погрузиться в проект машинного обучения. Независимо от того, участвуете ли вы в соревнованиях или изучаете новые методы, обширный набор наборов данных Kaggle и связанное с ним сообщество помогут вам усовершенствовать свои навыки и познакомиться с новыми проблемами.

4. OpenML

OpenML – это открытая платформа, предназначенная для облегчения совместного использования и совместной работы наборов данных, моделей машинного обучения и рабочие процессы. Оно не только позволяет пользователям получать доступ к широкому спектру наборов данных, но также позволяет им обмениваться моделями машинного обучения и сравнивать их.Цель OpenML — создать экосистему, которая ускоряет научные открытия, предлагая прозрачный и совместный подход к науке о данных.

Основные особенности:

• Обмен наборами данных и моделями. OpenML предоставляет платформу для совместного использования не только наборов данных, но и моделей машинного обучения, что упрощает воспроизведение результатов и развитие предыдущих
• Сравнительный анализ: Пользователи могут сравнивать свои модели с общедоступными наборами данных и сравнивать свои результаты с другими.
• Среда для совместной работы: OpenML поощряет сотрудничество, позволяя пользователям вносить наборы данных, делиться экспериментами и обсуждать методы.
• Репозиторий с возможностью поиска: Платформа предлагает мощные возможности поиска и фильтрации, позволяя пользователям легко находить наборы данных по типу задачи, функции или производительность.
• Интеграция с популярными библиотеками. OpenML интегрируется с основными библиотеками машинного обучения, такими как scikit-learn, что упрощает загрузку наборов данных и обучение моделей непосредственно в вашей среде.

OpenML идеально подходит для специалистов по обработке данных, которым нужна совместная платформа для обмена наборами данных и моделями машинного обучения. Это также отличный выбор для исследователей, желающих проверить свои модели или сравнить результаты различных подходов.

5. Microsoft Research Open Data

Microsoft Research Open Data предоставляет коллекцию высококачественных общедоступных наборов данных, охватывающих такие области, как здравоохранение, окружающая среда, экономика и социальные науки. Эти наборы данных предоставлены Microsoft Research при сотрудничестве университетов и других учреждений.Инициатива призвана способствовать открытым исследованиям и сотрудничеству, предоставляя исследователям ценные данные для продвижения новейших достижений в различных областях.

Основные характеристики:

• Разнообразные данные: Наборы данных охватывают множество областей, включая науки об окружающей среде, исследования в области здравоохранения и социальные данные.
• Реальный мир Приложения: Многие наборы данных использовались в собственных исследованиях Microsoft, что делает их практичными и полезными для проектов машинного обучения.
• Высококачественные стандарты. Данные, предоставляемые Microsoft Research, часто тщательно контролируются и документируются, что упрощает исследователям применение методов машинного обучения.
• Сотрудничество: Microsoft Research Open Data поддерживает сотрудничество между исследователями и учреждениями, предлагая данные для общественности. использование.

Microsoft Research Open Data хорошо подходит для академических и научных исследований. Это особенно полезно для проектов, требующих высококачественных и надежных наборов данных в таких областях, как здравоохранение и экологические исследования. Акцент на открытых исследованиях делает его ценным ресурсом для команд, стремящихся расширить границы науки, основанной на данных.

6. Amazon Web Services (AWS) Public Наборы данных

Общедоступные наборы данных Amazon Web Services (AWS) предлагают обширную коллекцию данных, размещенных в облаке, охватывающих такие области, как биология, экономика и климатология. Эти наборы данных доступны бесплатно, а их дополнительным преимуществом является масштабируемая облачная инфраструктура AWS, которая позволяет пользователям быстро и эффективно обрабатывать большие наборы данных.Платформа AWS предназначена для пользователей, которым необходим доступ к огромным наборам данных для анализа данных или задач машинного обучения.

Основные характеристики:

• Крупномасштабные данные. Многие наборы данных AWS имеют огромный размер, что делает их подходящими для анализа больших данных и задач машинного обучения.
• Оптимизация для облака: Данные размещаются в инфраструктуре AWS, что обеспечивает плавную интеграцию с другими сервисами AWS, такими как S3, EC2 и SageMaker.
• Различные данные: AWS предлагает наборы данных в различных областях, включая геномику, спутниковые снимки и т. д.
• Свободный доступ: Хотя наборы данных можно использовать бесплатно, пользователи AWS также могут использовать вычислительную мощность платформы для анализа, хотя за обработку могут взиматься затраты на облачные вычисления. большие наборы данных.
• Форматы данных. Наборы данных AWS доступны в различных форматах, что упрощает их интеграцию с различными инструментами и языками программирования.

AWS Public Datasets идеально подходит для специалистов по обработке данных и машинному обучению, которым необходимо обрабатывать крупномасштабные наборы данных. Интеграция с сервисами AWS позволяет пользователям масштабировать анализ и выполнять распределенные вычисления с большими данными, что делает его отличным вариантом для более ресурсоемких проектов.

7. ImageNet

ImageNet — один из самых известных и широко используемых наборов данных в области компьютерного зрения. Он содержит миллионы изображений, помеченных тысячами категорий, что делает его мощным ресурсом для обучения моделей глубокого обучения, особенно для классификации изображений, обнаружения объектов и извлечения признаков.ImageNet сыграл решающую роль в развитии области глубокого обучения и остается эталонным набором данных для оценки производительности моделей.

Основные особенности:

• Крупномасштабный набор данных: ImageNet содержит более 14 миллионов помеченных изображений с более чем 20 000 категорий, что делает его одним из крупнейших и самых разнообразных наборов данных для компьютера. видение.
• Высококачественные аннотации: изображения помечены точными категориями, что обеспечивает четкие, высококачественные аннотации, которые имеют решающее значение для контролируемого обучения.
• Ежегодные соревнования: ImageNet проводит ежегодный конкурс ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC), который способствовал значительному прогрессу в компьютерном зрении, включая разработку глубоких сверточных нейронных сетей. (CNN).
• Широкое распространение. ImageNet использовался для различных задач, включая классификацию изображений, обнаружение объектов и создание подписей к изображениям, став стандартом для моделей сравнительного анализа.

ImageNet в основном используется для обучения моделей классификации изображений, систем обнаружения объектов и систем компьютерного зрения на основе глубокого обучения. Он широко используется исследовательскими лабораториями и технологическими компаниями для создания надежных и высокопроизводительных систем визуального распознавания.

8. COCO (Common Objects in Контекст)

COCO — это крупномасштабный набор данных, предназначенный для таких задач, как обнаружение объектов, сегментация и написание подписей. Это очень подробный и сложный набор данных с изображениями, помеченными более чем 80 категориями объектов.Разнообразные и богатые аннотации COCO включают границы объектов, ключевые точки для поз человека и подписи к изображениям, что делает его идеальным для сложных задач компьютерного зрения, выходящих за рамки простой классификации.

Основные характеристики:

• Комплексные аннотации: Каждое изображение в наборе данных COCO включает метки объектов, ограничивающие рамки, маски сегментации и ключевые точки для поз человека.
• Различные источники изображений. Набор данных включает в себя широкий спектр реальных изображений, включая многолюдные сцены, разнообразный фон и различные условия освещения, что делает его пригодным для разработки надежных моделей компьютерного зрения.
• Крупномасштабный: COCO включает более 300 000 изображений и более 2,5 миллионов помеченных экземпляров, охватывающих широкий спектр сцен и объекты.
• Многогранные задачи. Набор данных поддерживает несколько задач компьютерного зрения, включая классификацию изображений, обнаружение объектов, сегментацию и создание подписей к изображениям.

COCO обычно используется для обучения и оценки моделей по обнаружению объектов, семантической сегментации и задачам создания подписей. Это особенно полезно для создания приложений, требующих детального распознавания и пространственного понимания объектов в сложных сценах.

9. Статистика рака SEER

The SEER (Наблюдение, эпидемиология и конечные результаты) Программа предоставляет данные о раке, собранные из реестров рака в Соединенных Штатах. Наборы данных SEER содержат подробную информацию о заболеваемости раком, выживаемости и смертности, сегментированную по различным демографическим факторам, таким как возраст, раса и пол.Данные SEER широко используются для изучения эпидемиологии рака, исследований в области общественного здравоохранения и разработки политики здравоохранения.

Основные характеристики:

• Статистика рака: SEER предоставляет подробные статистические данные о заболеваемости раком, показателях выживаемости и смертности при различных типах рака и демографических характеристиках пациентов.
• Продольные данные: Наборы данных охватывают несколько десятилетий, что позволяет проводить долгосрочные исследования тенденций рака, выживаемости и результатов лечения.
• Демографическая сегментация: Данные сегментированы по возрасту, расе, полу и географическому местоположению, что позволяет проводить подробный анализ различий в состоянии здоровья.
• Информация об общественном здравоохранении: Данные SEER помогают информировать о стратегиях профилактики рака, раннем выявлении и планах лечения на основе статистических данных. тенденции.

Статистика рака SEER широко используется исследователями, организациями общественного здравоохранения и политиками здравоохранения для анализа тенденций рака, выявления факторов риска и оценки эффективности программ лечения и профилактики рака. Это также ключевой ресурс для разработки прогностических моделей для диагностики и прогнозирования рака.

10. LendingClub Loan Данные

Данные о кредитах LendingClub предоставляют подробный набор данных о кредитах, выданных через платформу LendingClub, которая представляет собой одноранговое кредитование. сервис. Этот набор данных содержит информацию об атрибутах кредита, характеристиках заемщика и истории платежей.Он широко используется для анализа кредитного риска, разработки моделей прогнозирования дефолта по кредиту и построения финансовых моделей.

Основные характеристики:

• Подробные данные о кредите: Набор данных включает подробные записи о кредитах, включая сумму кредита, процентную ставку, срок и кредитный рейтинг заемщика.
• Данные о погашении: Он предоставляет информацию о погашении кредита, включая своевременные платежи, просроченные платежи и дефолты.
• Большой набор данных: Благодаря миллионам записей этот набор данных обеспечивает надежную основу для разработки моделей, прогнозирующих эффективность кредита.
• Financial Insights: Данные LendingClub идеально подходят для анализа кредитного риска, оценки влияния характеристик заемщика на производительность по кредиту и анализа финансового поведения заемщики.

Данные о кредитах LendingClub часто используются финансовыми аналитиками, специалистами по обработке данных и специалистами по машинному обучению для построения моделей кредитного скоринга, прогнозирования дефолтов по кредитам и проведения анализа финансовых рисков. Это также полезно для всех, кто работает над прогнозной аналитикой в секторе финансовых технологий.

11. Yelp Open Dataset

Набор открытых данных Yelp содержит богатую коллекцию созданных пользователями обзоров, бизнес-информации и рейтингов, что делает его отличным ресурсом для анализа настроений, систем рекомендаций и задач обработки естественного языка (NLP).Этот набор данных предназначен для того, чтобы помочь исследователям и разработчикам создавать модели, которые могут прогнозировать рейтинги, классифицировать отзывы и понимать предпочтения пользователей.

Основные характеристики:

• Отзывы и рейтинги пользователей. Набор данных включает более 8 миллионов обзоров и оценок пользователей, что обеспечивает богатый источник данных о настроениях.
• Бизнес Информация: включает данные о компаниях, такие как местоположение, часы работы и типы услуг, что ценно для создания систем рекомендаций.
• Метаданные: Набор данных Yelp включает такие метаданные, как информация о пользователях (анонимизированная) и бизнес-категории, которые могут быть полезны для кластеризации, классификации и моделирования рекомендаций.
• Настроения и НЛП: Обзоры Yelp предоставляют корпус на естественном языке, который идеально подходит для анализа настроений и НЛП. приложения.

Набор открытых данных Yelp широко используется для разработки систем рекомендаций, анализа настроений и понимания отзывов клиентов. Это особенно ценно для приложений в гостиничном, ресторанном и розничном секторах, где понимание отзывов клиентов имеет решающее значение для улучшения услуг и продуктов.

12. IMDb Наборы данных

IMDb (Интернет-база данных фильмов) предоставляет полные наборы данных, относящиеся к фильмам, телешоу, актерам, режиссерам и съемочной группе. Эти наборы данных включают подробную информацию, такую ​​как рейтинги фильмов, краткое изложение сюжета, списки актеров и многое другое.Наборы данных IMDb широко используются для создания систем рекомендаций, анализа настроений и даже изучения тенденций в индустрии развлечений.

Основные характеристики:

• Данные о фильмах и телешоу: включают данные о фильмах, телешоу, актерах, режиссерах, продюсерских компаниях и жанрах.
• Оценки пользователей и Обзоры: наборы данных IMDb предоставляют оценки пользователей, что делает их идеальными для анализа настроений и понимания общественного мнения о медиаконтенте.
• Богатые метаданные: подробная информация, такая как бюджеты фильмов, кассовые сборы, даты производства и роли актеров.
• Комплексный охват: Данные охватывают не только сами фильмы, но и связанные с ними элементы, такие как саундтрек, обзоры и трейлеры, предлагая целостное представление о развлечениях. во всем мире.

Наборы данных IMDb часто используются при разработке систем рекомендаций фильмов, моделей анализа настроений и даже для исследования тенденций потребления медиа. Они также помогают прогнозировать успех фильма и анализировать влияние актеров и режиссеров на восприятие фильма.

13. США. Открытые данные правительства

Data.gov — это платформа открытых данных правительства США, которая обеспечивает доступ к обширной коллекции общедоступных наборов данных от федеральных агентств, правительств штатов и местных органов власти и даже международных организаций. Платформа охватывает широкий спектр тем, таких как здравоохранение, образование, транспорт, сельское хозяйство, окружающая среда и многое другое.Data.gov стремится поощрять прозрачность, инновации и разработку приложений, основанных на данных.

Основные характеристики:

• Широкий спектр тем: Наборы данных охватывают такие области, как климат, энергетика, экономика, общественная безопасность, образование и т. д., предлагая разнообразный массив информации для анализа.
• Правительство Прозрачность: Data.gov обеспечивает легкий доступ к данным, собранным различными федеральными агентствами, повышая прозрачность и подотчетность правительства.
• Общественное здравоохранение и безопасность: Включает важные наборы данных, связанные со здравоохранением (например, статистика COVID-19) и реагированием на стихийные бедствия, полезные для социальных исследований и государственной политики.
• Открытый доступ: Данные свободно доступны общественности для использования в исследованиях, разработках и инновации.

Data.gov идеально подходит для исследований в области государственной политики, экономики, экологических исследований и социальных наук. Платформа используется исследователями, разработчиками и государственными учреждениями для создания приложений, визуализации тенденций и поддержки принятия решений на основе данных.

14. World Bank Open Данные

Платформа открытых данных Всемирного банка предоставляет данные о глобальном развитии, включая экономические показатели, социальную статистику и данные об окружающей среде. Платформа содержит более 16 000 наборов данных по таким темам, как глобальная бедность, образование, здравоохранение и торговля. Эти наборы данных имеют неоценимое значение для политиков, исследователей и аналитиков, работающих над вопросами глобального развития.

Основные характеристики:

Глобальный охват: предлагает данные по более чем 200 странам и регионам, охватывающие разнообразные экономические, социальные и экологические показатели.

Экономические показатели: включают данные о ВВП, инфляции, занятости и торговле, что делает их идеальными для макроэкономического анализа.

Социальные и экологические данные: предоставляют данные по таким темам, как бедность, здравоохранение, образование и экологическая устойчивость, необходимые для планирования социальных исследований и развития.

Данные временных рядов: многие наборы данных представлены в виде временных рядов, что позволяет проводить продольный анализ тенденций во времени.

Открытые данные Всемирного банка широко используются для экономических исследований, исследований в области развития и анализа политики.Он также полезен для проведения исследований в области глобального здравоохранения, борьбы с бедностью, экологической устойчивости и социального развития.

15. FEMA Disaster Данные

Федеральное агентство по чрезвычайным ситуациям (FEMA) предоставляет наборы данных, связанных со стихийными бедствиями, которые включают информацию о природных и техногенных катастрофах в Соединенных Штатах. Эти наборы данных дают представление о частоте, масштабах и последствиях таких бедствий, как ураганы, наводнения, лесные пожары и торнадо. Данные FEMA играют важную роль в управлении стихийными бедствиями, оценке рисков и планировании реагирования.

Основные характеристики:

• Комплексные данные о стихийных бедствиях: включают данные о возникновении и последствиях природных и техногенных катастроф, таких как пострадавшие регионы, ущерб и число погибших.
• Реагирование и восстановление Данные: Предоставляет информацию о ответных действиях FEMA, включая финансовую помощь и усилия по оказанию помощи пострадавшим сообществам.
• Обновления в режиме реального времени: Данные часто обновляются с учетом новых стихийных бедствий, что делает их полезными для анализа и принятия решений в реальном времени.
• Геопространственные данные: Многие наборы данных содержат географическую информацию (ГИС) для картирования пострадавших от стихийных бедствий районов и планирования мер реагирования.
• Данные FEMA о стихийных бедствиях имеет решающее значение для реагирования на стихийные бедствия, управления рисками и разработки прогностических моделей готовности к стихийным бедствиям. Его обычно используют правительства, гуманитарные организации и исследователи, работающие в области управления чрезвычайными ситуациями, общественной безопасности и экологии.