用于训练的数据越多越好，但仅有数据是

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以自己的方式体验增强现实
佩戴 AR 眼镜或耳机的，充分利用人类和机器的最佳能力。

从集成人工智能来协助注释任务到对未来趋势的预测以及人工注释者所需的适应，本节深入探讨了人工注释数据如何在高级人工智能时代继续发挥其重要作用。

整合人工智能以补充人工注释
随着人工智能技术的融合，人工注释数据的格局正在迅速演变。人工智能工具越来越多地被用于协助人工注释者，提高他们的效率并减少注释任务所需的时间。例如，半自动化注释系统可以预先标记数据，然后人工注释者对其进行审查和改进。人工智能和人类专业知识的这种协同作用加速了注释过程，同时保持了只有人类洞察力才能提供的质量和准确性。它代表着向更具协作性的模型的转变，在这种模型中，人工智能和人类协同工作以实现更好的结果。

20 个开源机器学习数据集
20 个开源机器学习数据集
Robert Koch 的头像
作者

罗伯特·科赫
我撰写有关人工智能、搜索引擎优化、科技和创新的文章。在好奇心的驱使下，我始终走在人工智能发展的前沿。我追求清晰，理解变革的必要性，听从肖的指导：“没有变革，就不可能取得进步”，并践行韦尔奇的名言：“在不得不改变之前，先改变”。

对于机器学习来说，数据是关键。没有数据，就无法训练模型，也无法获得洞察力。值得庆幸的是，您可以从许多来源获得免费的机器学习数据集。深入了解为机器学习准备数据的复杂性，包括人工智能训练的过程，可以提供有价值的见解。找到最有用的开源数据集，并了解在获取数据集之前要注意什么。

目录

哪里可以获得机器学习的数据？
前 20 个免费机器学习数据集
定制数据机器学习
获取数据集之前需要考虑的事项
机器学习项目的快速提示
实现创新：适用于所有人的 ML 数据集
机器学习数据集常见问题解答
哪里可以获得机器学习的数据？
说到机器学习数据 (ML 数据)，有许多不同的来源可用于机器学习数据集。最常见的来源包括：

学术及研究机构
科技公司
政府和公共部门
云服务提供商
开源社区
企业和行业特定平台
人工智能（AI）生成的数据
个人爱好者在线收集和分享数据
需要注意的一件重要事情是，数据的格式会影响使用数据集的难易程度。可以使用不同的文件格式来收集数据，但并非所有格式都适合机器学习模型。示例：文本文件易于阅读，但它们不包含有关所收集变量的信息。另一方面，CSV 文件（逗号分隔值）将文本和数字信息放在一个位置，方便机器学习模型使用。如需进一步了解数据预处理如何在使数据集与机器学习模型更兼容方面发挥关键作用，请访问我们关于数据预处理的详细指南。

示例：
文本文件易于阅读，但它们不包含有关所收集变量的信息。另一方面，CSV 文件（逗号分隔值）将文本和数字信息放在一个位置，这使其方便机器学习模型使用。

当数据集由不同的人手动更新时，确保数据集的格式一致性也很重要。这可以防止使用随时间更新的数据集时出现不一致的情况。为了让您的机器学习模型准确，您需要高质量、一致的输入数据！

查找以下前 20 个免费机器学习数据集。并详细了解如何选择适合您目的的数据集。

前 20 个免费机器学习数据集
前 20 个免费 ML 数据集
前 20 个免费 ML 数据集
不够的。确保数据集与手头的任务相关且质量高也同样重要。对于那些深入研究金融领域机器学习的复杂世界的人来说，确保数据的相关性和质量至关重要。探索机器学习在金融领域的应用可以为如何为金融模型有效选择和利用数据集提供宝贵的见解。

为了省去您筛选所有选项的麻烦，我们编制了一份机器学习前 20 个免费数据集的列表。

开放数据集
开放数据集平台上的数据集可与许多 意大利消费者手机号码列表   流行的机器学习框架一起使用。这些数据集组织良好且定期更新，对于任何寻找高质量数据的人来说都是宝贵的资源。

1. Kaggle 数据集
如果您正在寻找高质量的数据集来训练模型，那么 Kaggle 就是您的不二之选。这里有超过 1TB 的可用数据，并且由一个积极参与的社区不断更新，该社区贡献新代码或输入文件来帮助塑造平台，您很难找不到所需的东西！

Kaggle 数据集

＃2 UCI 机器学习库
UCI 机器学习存储库是一个著名的数据集来源，其中包含机器学习社区中流行的各种数据集。该项目生成的数据集质量很高，可用于各种任务。用户贡献的性质意味着并非每个数据集都是 100% 干净的，但大多数数据集都经过精心策划，以满足特定需求，而不会出现重大问题。