Datensätze für maschinelles Lernen – eine Einführung
Author
Robert Koch
I write about AI, SEO, Tech, and Innovation. Led by curiosity, I stay ahead of AI advancements. I aim for clarity and understand the necessity of change, taking guidance from Shaw: 'Progress is impossible without change,' and living by Welch's words: 'Change before you have to'.
Maschinelles Lernen (ML) ist das Trend-Thema in der Technologiebranche. Das Konzept ML gibt es zwar schon seit Jahrzehnten. Aber Künstliche Intelligenz erobert immer mehr Bereiche – und damit auch das maschinelle Lernen. Internetsuche, E-Mail-Spamfilter, Empfehlungsmaschinen und selbstfahrende Autos kommen ohne maschinelles Lernen nicht aus. Was ist Maschinelles Lernen? Es ist der Prozess, bei dem Computer-Intelligenz mit Datensätzen trainiert wird. Für die Effektivität dieses Prozesses ist es wichtig, eine große Anzahl hochwertiger Datensätze zur Verfügung zu haben. Glücklicherweise gibt es viele Quellen für Datensätze zum maschinellen Lernen, darunter öffentliche Datenbanken und firmeneigene Datensätze.
Datensätze für maschinelles Lernen sind wichtig, damit Algorithmen daraus lernen können. Datensätze helfen ML dabei, Voraussagen zu treffen – mit Kennzeichnungen, die das Ergebnis einer bestimmten Vorhersage (Erfolg oder Misserfolg) darstellen. Der beste Weg, um mit maschinellem Lernen zu beginnen, ist die Verwendung von Bibliotheken wie Scikit-learn oder Tensorflow. Mithilfe dieser Datenressourcen können die meisten Aufgaben ohne das Schreiben von Code ausgeführt werden.
Es gibt drei Haupttypen von Methoden des maschinellen Lernens:
Überwachtes Lernen (Lernen anhand von Beispielen)
Unüberwachtes Lernen (Lernen durch Clustering)
Verstärkungslernen (Lernen durch Belohnungen)
Beim überwachten Lernen wird dem Computer beigebracht, Muster in Daten zu erkennen. Zu den Techniken, die Algorithmen des überwachten Lernens verwenden, gehören: Random Forest, die Nächste-Nachbarn-Klassifikation, das schwache Gesetz der großen Zahlen, der Raytracing-Algorithmus und der SVM-Algorithmus.
Datensätze für maschinelles Lernen gibt es in vielen verschiedenen Formen. Sie stammen aus einer Vielzahl von Quellen. Textdaten, Bilddaten und Sensordaten sind die drei häufigsten Arten von Datensätzen für maschinelles Lernen. Ein Datensatz ist einfach eine Reihe von Informationen, die verwendet werden können, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten zu treffen.
Datensätze werden in der Regel vor der Verwendung für ML gekennzeichnet. Dadurch erkennt der Algorithmus, welches Ergebnis er vorhersagen oder als Anomalie klassifizieren soll. Wenn Sie beispielsweise vorhersagen möchten, ob ein Kunde abwandern wird oder nicht, könnten Sie Ihren Datensatz mit „abgewandert“ und „nicht abgewandert“ kennzeichnen, damit der Algorithmus für maschinelles Lernen aus vergangenen Daten lernt. Datensätze für maschinelles Lernen können aus beliebigen Datenquellen erstellt werden – auch wenn diese Daten unstrukturiert sind. Sie können zum Beispiel alle Tweets, in denen Ihr Unternehmen erwähnt wird, als Datensatz für maschinelles Lernen verwenden
Welche Arten von Datensätzen gibt es?
Ein Datensatz kann in drei Teile aufgeteilt werden: Training, Validierung und Test
Ein Datensatz für maschinelles Lernen ist ist dreiteilig. Es gibt Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze. Beim maschinellen Lernen werden diese Datensätze in der Regel verwendet, um dem Algorithmen beizubringen, Muster in den Daten zu erkennen.
Der Trainingsdatensatz ist der Datensatz, der dem Algorithmus beibringt, wonach er suchen soll und wie er dies in anderen Datensätzen erkennen soll.
Ein Validierungsdatensatz ist eine Sammlung erprobter guter Daten, an denen der Algorithmus getestet werden kann.
Der Testdatensatz ist die endgültige Sammlung von Daten mit unbekanntem Inhalt, anhand derer Sie die Leistung messen und entsprechend anpassen können.
Warum benötigen Sie Datensätze für Ihr KI-Modell?
Datensätze für maschinelles Lernen sind aus zwei Gründen wichtig: Sie ermöglichen es Ihnen, Ihre maschinellen Lernmodelle zu trainieren, und sie bieten einen Maßstab für die Messung der Genauigkeit Ihrer Modelle. Datensätze gibt es in verschiedenen Formen und Größen. Deshalb ist es wichtig, einen Datensatz zu wählen, der für die jeweilige Aufgabe geeignet ist.
Modelle für maschinelles Lernen sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Je mehr Daten Sie haben, desto besser wird Ihr Modell sein. Deshalb ist es wichtig, in KI-Projekten mit großen Datenmengen zu arbeiten, damit Ihre Modell effektiv trainiert werden und die besten Ergebnisse erzielen.
Anwendungsfälle für Datensätze zum maschinellen Lernen
Es gibt viele verschiedene Arten von Datensätzen für maschinelles Lernen. Zu den gebräuchlichsten gehören Textdaten, Audiodaten, Videodaten und Bilddaten. Jede Art von Daten hat ihre spezifischen Anwendungsfälle.
Textdaten sind eine gute Wahl für Anwendungen, die natürliche Sprache verstehen müssen. Beispiele hierfür sind Chatbots und Stimmungsanalysen.
Audiodatensätze werden für eine Vielzahl von Zwecken verwendet, darunter Bioakustik und Klangmodellierung. Sie können auch für Computer Vision, Spracherkennung oder die Suche nach Musikinformationen nützlich sein.
Videodatensätze werden zur Erstellung fortschrittlicher digitaler Videoproduktionssoftware verwendet, zum Beispiel für Bewegungsverfolgung, Gesichtserkennung und 3D-Rendering. Sie können auch für die Datenerfassung in Echtzeit erstellt werden.
Bilddatensätze werden für eine Vielzahl unterschiedlicher Zwecke verwendet, zum Beispiel für die Bildkomprimierung und Bilderkennung, für die Sprachsynthese, die Verarbeitung natürlicher Sprache und vieles mehr.
Was macht einen guten Datensatz aus?
Ein guter Datensatz für maschinelles Lernen ist groß genug, um repräsentativ zu sein, er hat eine gute Qualität und ist relevant für die jeweilige Aufgabe.
Merkmale eines guten Datensatzes für maschinelles Lernen
Quantität ist wichtig, weil Sie genügend Daten benötigen, um Ihren Algorithmus richtig zu trainieren.
Die Qualität ist entscheidend, um Probleme mit Verzerrungen und blinden Flecken in den Daten zu vermeiden. Wenn Sie nicht über genügend qualitativ hochwertige Daten verfügen, besteht die Gefahr, dass Sie Ihr Modell überanpassen. Das heißt: Sie trainieren es so gut auf die vorhandenen Daten, dass es bei der Anwendung auf neue Beispiele schlecht abschneidet. In solchen Fällen empfiehlt sich die Beratung durch einen Data Scientist (Datenwissenschaftler).
Die Relevanz und der Erfassungsbereich sind ebenfalls Schlüsselfaktoren der Datenerfassung. Verwenden Sie nach Möglichkeit Live-Daten, um Probleme mit Verzerrungen und blinden Flecken in den Datensätzen zu vermeiden.
Zusammengefasst: Ein guter Datensatz für maschinelles Lernen enthält Variablen und Merkmale, die angemessen strukturiert sind, ein minimales Rauschen (also möglichst wenige irrelevanten Informationen) enthalten, auf eine große Anzahl von Datenpunkten skalierbar und einfach zu bearbeiten sind.
Wo erhalte ich Datensätze zum maschinellen Lernen?
Es gibt viele verschiedene Quellen, die Sie für Ihren Datensatz für maschinelles Lernen nutzen können. Die gängigsten Datenquellen sind das Internet und KI-generierte Daten. Dazu kommen Datensätze von öffentlichen und privaten Organisationen sowie von Privatpersonen, die Daten online sammeln und weitergeben.
Ein wichtiger Punkt: Das Format der Daten hat Einfluss darauf, wie einfach oder schwierig es ist, den Datensatz zu verwenden. Verschiedene Dateiformate eignen sich zur Datenerfassung, aber nicht alle Formate sind für Modelle des maschinellen Lernens geeignet. Textdateien zum Beispiel sind leicht zu lesen, enthalten aber keine Informationen über die erfassten Variablen. CSV-Dateien (comma-separated values) hingegen enthalten sowohl den Text als auch die numerischen Informationen, was sie für maschinelle Lernmodelle geeignet macht.
Es ist außerdem wichtig, dass die Konsistenz der Formatierung Ihres Datensatzes erhalten bleibt, wenn er von verschiedenen Personen manuell aktualisiert wird. Dadurch wird verhindert, dass bei der Verwendung eines Datensatzes, der im Laufe der Zeit aktualisiert wurde, Unstimmigkeiten auftreten. Damit Ihr Modell präzise genug für maschinelles Lernen ist, brauchen Sie qualitativ hochwertige und konsistente Eingabedaten.
Die 20 besten Ressourcen für kostenlose Datensätze zum maschinellen Lernen
Die 20 besten kostenlosen ML-Datensätze
Daten sind der Schlüssel zum maschinellen Lernen. Ohne Daten können keine Modelle trainiert und keine Erkenntnisse gewonnen werden. Zum Glück gibt es viele Quellen, aus denen Sie kostenlose Datensätze für maschinelles Lernen beziehen können.
Je mehr Daten Sie beim Training haben, desto besser. Aber Daten allein reichen nicht. Genauso wichtig ist es, sicherzustellen, dass die Datensätze für die jeweilige Aufgabe relevant und von hoher Qualität sind. Zunächst müssen Sie dafür sorgen, dass die Datensätze nicht zu groß sind. Wenn die Daten zu viele Zeilen oder Spalten für das Projekt haben, sollten Sie sich etwas Zeit nehmen, diese zu bereinigen.
Um Ihnen die Mühe zu ersparen, sich durch alle Optionen zu wühlen, haben wir eine Liste der 20 besten kostenlosen Datensätze für maschinelles Lernen zusammengestellt.
Offene Datensätze
Die Datensätze auf der Open-Datasets-Plattform können mit vielen gängigen Frameworks für maschinelles Lernen verwendet werden. Die Datensätze sind gut organisiert und werden regelmäßig aktualisiert. Das macht sie zu einer wertvollen Ressource für alle, die nach hochwertigen Daten suchen.
Wenn Sie auf der Suche nach hochwertigen Datensätzen für das Training Ihrer Modelle sind, dann gibt es keinen besseren Ort als Kaggle. Mehr als 1 TB Daten werden ständig von einer engagierten Community aktualisiert. Die Beteiligten geben neuen Code und Dateien ein, die auch zur Gestaltung der Plattform beitragen. Hier wird es Ihnen schwer fallen, nicht zu finden, was Sie brauchen!
Das UCI Machine Learning Repository ist eine bekannte Quelle mit vielen Datensätzen, die in der ML-Community beliebt sind. Die von diesem Projekt produzierten Datensätze sind qualitativ hochwertig und können für verschiedene Aufgaben verwendet werden. Da die Daten von den Nutzern beigesteuert werden, ist nicht jeder Datensatz zu 100 % sauber – aber die meisten wurden sorgfältig kuratiert, um sie an spezifische Anforderungen anzupassen, ohne dass größere Probleme auftreten.
Wenn Sie auf der Suche nach großen Datensätzen sind, die mit AWS-Services verwendet werden können, dann endet Ihre Suche beim AWS Public Datasets Repository. Die Datensätze sind nach bestimmten Anwendungsfällen organisiert und mit Tools vorgeladen, die in die AWS-Plattform integriert werden können. Ein großer Pluspunkt der AWS Open Data Registry ist das User Feedback. Mit dieser Funktion können die Benutzer Datensätze hinzufügen und ändern.
Die Datensatzsuche von Google ist ein relativ neues Tool, das das Auffinden von Datensätzen unabhängig von deren Quelle erleichtert. Die Datensätze werden auf der Grundlage einer Vielzahl von Metadaten indiziert, so dass Sie leicht finden können, was Sie brauchen. Die Auswahl ist zwar nicht so umfangreich wie bei einigen anderen Optionen auf dieser Liste, aber sie wächst täglich.
Weltweit haben auch die Regierungen die Leistungsfähigkeit der Big-Data-Analytik erkannt. Mit dem Zugang zu demografischen Daten können Regierungen Entscheidungen treffen, die den Bedürfnissen ihrer Bürger besser entsprechen. Die Modelle erlauben Vorhersagen und helfen den Verantwortlichen dabei, Lösungen zu finden, bevor Probleme entstehen.
Data.gov ist die Open-Data-Site der US-Regierung, die den Zugriff auf verschiedene Branchen wie Gesundheitswesen und Bildung erlaubt, unter anderem durch verschiedene Filter. Dazu gehören auch Budgetinformationen und Leistungsbewertungen von Schulen in ganz Amerika.
Der Datensatz bietet Zugang zu über 250.000 verschiedenen Datensätzen, die von der US-Regierung zusammengestellt wurden. Die Website enthält Daten von Bundes-, Landes- und Kommunalbehörden sowie von Nichtregierungsorganisationen. Die Datensätze decken ein breites Spektrum an Themen ab: Klima, Bildung, Energie, Finanzen, Gesundheit, Sicherheit und mehr.
Das Open-Data-Portal der Europäischen Union ist eine zentrale Anlaufstelle für alle Ihre Datenanforderungen. Es bietet Datensätze, die von vielen verschiedenen Institutionen in Europa und 36 anderen Ländern veröffentlicht wurden. Mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche für die Suche in bestimmten Kategorien bietet diese Website alles, was Forscher bei der Suche nach öffentlich zugänglichen Informationen zu finden hoffen.
Finanz- und Wirtschaftsdatensätze
Der Finanzsektor hat das maschinelle Lernen mit offenen Armen aufgenommen. Das überrascht nicht. Denn im Vergleich zu anderen Branchen, in denen es schwieriger ist, Daten zu finden, bieten die Finanz- und Wirtschaftsbranche eine Fundgrube an Informationen, die sich perfekt für KI-Modelle eignen. Diese können zukünftige Ergebnisse auf der Grundlage vergangener Performance-Ergebnisse vorhersagen.
Datensätze in dieser Kategorie helfen Ihnen dabei, die Entwicklungen von Aktienkursen, Wirtschaftsindikatoren und Wechselkursen vorherzusagen.
Quandl bietet Zugang zu finanziellen, wirtschaftlichen und alternativen Datensätzen. Die Daten liegen in zwei verschiedenen Formaten vor:
Zeitserie (Datum/Zeitstempel) und
Tabellen – numerische/sortierte Typen einschließlich Zeichenketten für alle, die sie benötigen
Sie können entweder eine JSON- oder eine CSV-Datei herunterladen, je nachdem, was Sie bevorzugen. Dies ist eine großartige Ressource für Finanz- und Wirtschaftsdaten – von Aktien bis zu Rohstoffen.
Die Weltbank ist eine unschätzbare Ressource für alle, die sich einen Überblick über globale Trends verschaffen wollen. Diese Datenbank enthält alles von der Bevölkerungsdemografie bis hin zu Schlüsselindikatoren, die für die Entwicklungsarbeit relevant sind. Sie ist ohne Registrierung zugänglich, so dass Sie jederzeit darauf zugreifen können.
Die offenen Daten der Weltbank sind die perfekte Quelle für die Durchführung umfangreicher Analysen. Sie enthalten demografische Bevölkerungsdaten, makroökonomische Daten und Schlüsselindikatoren für die Entwicklung. Diese Informationen geben Aufschluss darüber, wie sich die Länder auf der ganzen Welt in verschiedenen Bereichen entwickeln.
Bilddatensätze und Computer Vision-Datensätze
Ein Bild sagt mehr als tausend Worte. Das gilt besonders für den Bereich der Computer Vision. Mit der zunehmenden Beliebtheit autonomer Fahrzeuge wird Gesichtserkennungssoftware immer häufiger zu Sicherheitszwecken eingesetzt. Auch die medizinische Bildgebungsindustrie stützt sich auf Datenbanken mit Fotos und Videos, um eine korrekte Diagnose für Patienten zu stellen.
Bilddatensätze können für die Gesichtserkennung verwendet werden
Der ImageNet-Datensatz enthält Millionen von Farbbildern, die sich hervorragend zum Trainieren von Bildklassifizierungsmodellen eignen. Dieser Datensatz wird zwar eher für die akademische Forschung verwendet, er kann aber auch zum Trainieren von Machine-Learning-Modellen für kommerzielle Zwecke genutzt werden.
Bei den CIFAR-Datensätzen handelt es sich um kleine Bilddatensätze, die häufig für die Bildverarbeitungsforschung verwendet werden. Der CIFAR-10-Datensatz enthält 10 Klassen von Bildern, während der CIFAR-100-Datensatz 100 Klassen von Bildern enthält. Diese Datensätze eignen sich hervorragend zum Trainieren und Testen von Modellen für die Bildklassifizierung.
Der Coco-Datensatz ist ein umfangreicher Datensatz für Objekterkennung, Segmentierung und Beschriftung. Dieser Datensatz eignet sich hervorragend zum Trainieren und Testen von Machine-Learning-Modellen für die Objekterkennung und Objektsegmentierung.
Datensätze für die Verarbeitung natürlicher Sprache
Der derzeitige Stand der Technik im Bereich des maschinellen Lernens wird in einer Vielzahl von Bereichen angewandt – zum Beispiel für Stimm- und Spracherkennung, Sprachübersetzung und Textanalyse. Die Datensätze für die Verarbeitung natürlicher Sprache sind in der Regel sehr groß. Sie erfordern viel Rechenleistung, um Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren.
Diese 841 Datensätze sind eine hervorragende Ressource für NLP-bezogene Aufgaben, einschließlich der Klassifizierung von Dokumenten und der automatischen Beschriftung von Bildern. Die Sammlung enthält viele verschiedene Arten von Daten, die Sie zum Trainieren Ihrer Algorithmen für maschinelle Übersetzung oder Sprachmodellierung verwenden können.
Yelp ist eine hervorragende Möglichkeit, um Unternehmen in Ihrer Nähe zu finden. Mit der App können Sie Bewertungen von anderen Personen lesen, die das Geschäft bereits getestet haben, so dass Sie keine Nachforschungen anstellen müssen. Der Yelp-Datensatz ist mit 8,6 Millionen Bewertungen und Hunderttausenden von kuratierten Bildern eine Goldmine für jedes Unternehmen, das Marktforschung betreiben möchte.
Dieser Datensatz enthält alle Bewertungen für Produkte auf Amazon: mehr als 2 Milliarden Daten, darunter auch Produktbeschreibungen und Preise. Diese Untersuchung analysiert, wie Menschen sich in diesen Online-Communities engagieren, bevor sie einen Kauf tätigen oder ihre Meinung über ein bestimmtes Produkt mitteilen.
Audio-, Sprach- und Musikdatensätze
Wenn Sie Audiodaten analysieren möchten, sind diese Datensätze genau das Richtige für Sie.
Audiodatensätze können für die Spracherkennung verwendet werden
Dieser Open-Source-Datensatz von Stimmen für das Training sprachgesteuerter Technologien wurde von Freiwilligen erstellt: Sie nahmen Beispielsätze auf und überprüften die Aufnahmen anderer Nutzer.
Das Free Music Archive (FMA) ist ein offener Datensatz für die Musikanalyse, der Audiodaten in voller Länge und in HQ-Qualität, vorberechnete Funktionen wie Spektrogramm-Visualisierung oder Hidden Text Mining mit Algorithmen für maschinelles Lernen enthält. Dazu gehören auch Metadaten wie Künstlernamen und Alben – nach Genres mit Unter-Ebenen geordnet.
Datensätze für autonome Fahrzeuge
Der Datenbedarf für autonome Fahrzeuge ist immens. Um ihre Umgebung zu interpretieren und darauf zu reagieren, benötigen diese Fahrzeuge qualitativ hochwertige Datensätze, die nur schwer zu beschaffen sind. Glücklicherweise gibt es einige Organisationen, die Informationen über Verkehrsmuster, Fahrverhalten und andere wichtige Datensätze für autonome Fahrzeuge sammeln.
Dieses Projekt stellt eine Reihe von Werkzeugen zur Verfügung, mit denen Daten für autonome Fahrzeuge gesammelt und gemeinsam genutzt werden können. Der Datensatz enthält Informationen über Verkehrszeichen, Fahrbahnmarkierungen und Objekte in der Umgebung. Mit Lidar und hochauflösenden Kameras wurden 1000 Fahrszenarien in städtischen Umgebungen im ganzen Land aufgenommen. Die Sammlung umfasst 12 Millionen 3D-Markierungen sowie 1,2 Millionen 2D-Markierungen für Fahrzeuge, Fußgänger, Radfahrer und Schilder.
Dieser Datensatz besteht aus über 100 Stunden Fahrdaten, die von Comma AI in San Francisco und der Bay Area gesammelt wurden. Die Daten wurden mit einem comma.ai-Gerät gesammelt, das eine einzelne Kamera und GPS verwendet, um Live-Feedback zum Fahrverhalten zu liefern. Die Daten enthalten Informationen über den Verkehr, die Straßenbedingungen und das Fahrverhalten.
Der Baidu ApolloScape Datensatz ist ein umfangreicher Datensatz für autonomes Fahren, der über 100 Stunden Fahrdaten unter verschiedenen Wetterbedingungen enthält. Die Daten liefern Informationen über den Verkehr, die Straßenbedingungen und das Fahrerverhalten.
Dies sind nur 20 der besten Datensätze für maschinelles Lernen, die zurzeit kostenlos verfügbar sind. Bei so vielen Optionen ist sicher auch eine dabei, die perfekt für Ihre Bedürfnisse geeignet ist. Beginnen Sie also mit Ihrem nächsten Projekt und nutzen Sie die Vorteile von allen kostenlosen Daten, die es da draußen gibt!
Kundenspezifische Datensätze für maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen ist eine große Herausforderung. Für viele Unternehmen ist es noch zu früh zu entscheiden, wie viel Geld sie für maschinelle Lerntechnologie ausgegeben wollen. Aber nur weil Sie noch nicht so weit sind, heißt das nicht, dass jemand anderes es nicht ist! Und dieser ist vielleicht bereit, Tausende von Dollar oder mehr für einen ML-Datensatz auszugeben, der speziell mit dem Algorithmus seines Unternehmens funktioniert. Lassen Sie uns deshalb erörtern, warum Datensätze in jedem Machine-Learning-Projekt wichtig sind und welche Faktoren Sie beim Kauf eines Datensatzes berücksichtigen sollten.
Ein wichtiger Vorteil benutzerdefinierter Datensätze für das maschinelle Lernen besteht darin, dass die Daten in bestimmte Gruppen unterteilt werden können. Dadurch können Sie Ihre Algorithmen besser anpassen. Bei der Erstellung eines benutzerdefinierten Datensatzes ist es wichtig sicherzustellen, dass sich Ihr Algorithmus an die Daten nicht überanpasst, damit er Vorhersagen auch auf der Grundlage neuer Daten machen kann.
Maschinelles Lernen ist ein leistungsfähiges Werkzeug, das zur Verbesserung der Leistung von Geschäftsprozessen eingesetzt werden kann. Ein Start ist ohne passende Daten jedoch schwierig. Hier kommen maßgeschneiderte Datensätze für maschinelles Lernen ins Spiel. Diese Datensätze sind speziell auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten. Sie können sofort mit dem maschinellen Lernen beginnen.
Die Daten sind anpassbar und können angefordert werden. Sie müssen sich nicht mehr mit vorgefertigten Datensätzen zufriedengeben, die nicht exakt Ihren Anforderungen entsprechen. Es ist jetzt möglich, zusätzliche Daten oder angepasste Spalten anzufordern. Sie können auch das Format der Daten angeben, so dass sie leicht in Ihrer bevorzugten Softwareplattform verarbeitet werden können.
Was Sie vor dem Kauf eines Datensatzes beachten sollten
Daten sind der Schlüssel zum maschinellen Lernen. Je mehr Daten, desto besser funktionieren die Modelle. Aber nicht alle Daten sind gleich. Bevor Sie einen Datensatz für Ihr maschinelles Lernprojekt kaufen, müssen Sie einige Dinge beachten:
Planen Sie Ihr Projekt sorgfältig, bevor Sie einen Datensatz kaufen
Zweck der Daten: Nicht alle Datensätze sind universell verwendbar. Einige Datensätze sind für Forschungszwecke gedacht, andere für Produktionsanwendungen. Vergewissern Sie sich, dass der Datensatz für Ihre Bedürfnisse geeignet ist.
Art und Qualität der Daten: Nicht alle Daten sind von gleicher Qualität. Stellen Sie sicher, dass der Datensatz hochwertige Informationen enthält, die für Ihr Projekt relevant sind.
Relevanz für Ihr Projekt: Datensätze können extrem groß und komplex sein. Stellen Sie sicher, dass die Daten für Ihr spezifisches Projekt relevant sind. Wenn Sie beispielsweise an einem Gesichtserkennungssystem arbeiten, sollten Sie keinen Datensatz mit Bildern kaufen, der nur Autos und Tiere enthält.
Wenn es um maschinelles Lernen geht, trifft der Satz Eine Größe passt nicht für alle besonders zu. Deshalb bieten wir maßgeschneiderte Datensätze an, die auf Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.
Hochwertige Datensätze für maschinelles Lernen von clickworker
Datensätze für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind wichtig, um hochwertige Ergebnisse zu erzielen. Um dies zu erreichen, benötigen Sie Zugang zu großen Datenmengen, die alle Anforderungen für Ihr spezifisches Lernziel erfüllen. Dies ist oft eine der schwierigsten Aufgaben bei der Arbeit an einem Projekt für maschinelles Lernen.
Wir bei clickworker wissen, wie wichtig qualitativ hochwertige Daten sind. Dafür stellen wir Ihnen eine Gruppe von 4,5 Millionen Clickworkern auf der ganzen Welt zur Verfügung, die Ihnen bei der Aufbereitung Ihrer Datensätze hilft. Wir bieten eine große Auswahl an Datensätzen in verschiedenen Formaten – einschließlich Text, Bilder und Videos.
Erhalten Sie ein Angebot für Ihre maßgeschneiderten Machine Learning Datasets, indem Sie auf den untenstehenden Button klicken. Dort finden Sie Links, um mehr über ML-Datensätze zu erfahren, sowie Informationen von unserem Expertenteam. Wir helfen Ihnen dabei, schnell und einfach loszulegen.
Stellen Sie sicher, dass alle Daten korrekt beschriftet sind. Dazu gehören sowohl die Eingabe- als auch die Ausgabevariablen für Ihr Modell.
Vermeiden Sie beim Training Ihrer Modelle die Verwendung nicht repräsentativer Stichproben.
Verwenden Sie möglichst viele Datensätze, um Ihre Modelle effektiv zu trainieren.
Wählen Sie Datensätze, die für Ihren Problembereich relevant sind.
Bereiten Sie Ihre Daten auf, damit sie für die Modellierung geeignet sind.
Seien Sie vorsichtig bei der Auswahl von Algorithmen für maschinelles Lernen. Nicht alle Algorithmen sind für jeden Datentyp geeignet.
Fazit
Maschinelles Lernen gewinnt in unserer Gesellschaft immer mehr an Bedeutung. Es ist jedoch nicht nur etwas für die Großen. Jedes Unternehmen kann vom maschinellen Lernen profitieren. Für den Anfang müssen Sie einen guten Datensatz und eine gute Datenbank finden. Sobald Sie diese haben, können Datenwissenschaftler und Dateningenieure Ihre Aufgaben auf die nächste Stufe heben. Wenn Sie in der Phase der Datenerfassung feststecken, lohnt es sich vielleicht, die Art der Datenerfassung zu überdenken.
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