Trouver un vaste ensemble de données qui répond à vos besoins est crucial pour chaque projet, y compris intelligence artificielle. L’article d’aujourd’hui explorera de grands ensembles de données et apprendra où les consulter. Mais d’abord, comprenons mieux la situation.
Qu’est-ce qu’un grand ensemble de données ?
Un grand ensemble de données fait référence à une collection de données de grande taille et de complexité, nécessitant souvent une capacité de stockage et une puissance de calcul importantes pour être traitées et analysées. Ces ensembles de données sont caractérisés par leur volume, leur variété, leur rapidité et leur véracité, communément appelés les « quatre V » de Big Data.
- Volume: De grande taille.
- Variété: Différents types (textes, images, vidéos).
- Rapidité: Généré et traité rapidement.
- Véracité: Défis de qualité et de précision.
Par exemple, l’index de recherche de Google est un exemple d’ensemble de données massif contenant des informations sur des milliards de pages Web. Facebook, Twitter et Instagram génèrent également de grandes quantités de contenu généré par les utilisateurs chaque seconde. Se souvenir du accord entre OpenAI et Reddit qui a permis d’entraîner l’IA sur les publications sur les réseaux sociaux ? C’est pourquoi c’est si important. De plus, la gestion de grands ensembles de données n’est pas une tâche difficile. tâche facile.
L’un des principaux défis liés aux grands ensembles de données est de les traiter efficacement. Les frameworks informatiques distribués comme Hadoop et Apache Spark résolvent ce problème en décomposant les tâches de données en morceaux plus petits et en les répartissant sur un cluster d’ordinateurs ou de nœuds interconnectés. Cette approche de traitement parallèle permet des temps de calcul et une évolutivité plus rapides, ce qui permet de gérer des ensembles de données massifs qu’il serait difficile de traiter sur une seule machine. L’informatique distribuée est essentielle pour des tâches telles que l’analyse du Big Data, où l’analyse en temps opportun de grandes quantités de données est cruciale pour obtenir des informations exploitables.
Les plates-formes cloud telles qu’AWS (Amazon Web Services), Google Cloud Platform et Microsoft Azure fournissent des ressources de stockage et de calcul évolutives pour gérer de grands ensembles de données. Ces plates-formes offrent flexibilité et rentabilité, permettant aux organisations de stocker de grandes quantités de données en toute sécurité dans le cloud.
L’extraction d’informations significatives à partir de grands ensembles de données nécessite souvent des algorithmes sophistiqués et des techniques d’apprentissage automatique. Les algorithmes tels que l’apprentissage profond, les réseaux neuronaux et l’analyse prédictive sont capables de gérer des modèles de données complexes et d’effectuer des prédictions précises. Ces algorithmes automatisent l’analyse de grandes quantités de données, révélant des corrélations, des tendances et des anomalies qui peuvent éclairer les décisions commerciales et stimuler l’innovation. Les modèles d’apprentissage automatique formés sur de grands ensembles de données peuvent effectuer des tâches telles que la reconnaissance d’images et de la parole, le traitement du langage naturel et les systèmes de recommandation avec une grande précision et efficacité.
N’oubliez pas qu’une gestion efficace des données est cruciale pour garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des grands ensembles de données. Cependant, le véritable défi consiste à trouver un vaste ensemble de données qui répondra aux besoins de votre projet.
Comment trouver un grand ensemble de données ?
Voici quelques stratégies et ressources pour trouver de grands ensembles de données :
Fixez vos objectifs
Lorsque vous recherchez de grands ensembles de données pour des projets d’IA, commencez par comprendre exactement ce dont vous avez besoin. Identifiez le type de tâche d’IA (comme enseignement supervisé, apprentissage non superviséou apprentissage par renforcement) et le type de données requises (telles que des images, du texte ou des données numériques). Considérez le domaine spécifique dans lequel se situe votre projet, comme la santé, la finance ou la robotique. Par exemple, un projet de vision par ordinateur nécessiterait de nombreuses images étiquetées, alors qu’un traitement du langage naturel (NLP) le projet aurait besoin de nombreuses données textuelles.
Référentiels de données
Utilisez des référentiels de données bien connus pour les ensembles de données d’IA. Des plateformes comme Kaggle offrent une large gamme d’ensembles de données dans différents domaines, souvent utilisés dans les compétitions pour former des modèles d’IA. Recherche d’ensembles de données Google est un outil qui vous aide à trouver des ensembles de données provenant de diverses sources sur le Web. Le Référentiel d’apprentissage automatique UCI est une autre excellente source qui fournit de nombreux ensembles de données utilisés dans la recherche universitaire, ce qui les rend fiables pour tester les algorithmes d’IA.
Certaines plateformes proposent des ensembles de données spécifiquement destinés aux applications d’IA. Ensembles de données TensorFlowpar exemple, fournit des collections d’ensembles de données prêts à être utilisés avec TensorFlow, y compris des images et du texte. OpenAIc’est GPT-3 Les ensembles de données sont constitués de nombreuses données textuelles utilisées pour entraîner de grands modèles de langage, ce qui est crucial pour les tâches de PNL. ImageNet est une grande base de données conçue pour la recherche sur la reconnaissance visuelle d’objets, ce qui la rend essentielle pour les projets de vision par ordinateur.
Explorer davantage: Les projets gouvernementaux et open source fournissent également d’excellentes données. Données.gov propose différents types de données publiques pouvant être utilisées pour l’IA, comme la modélisation prédictive. OuvrirStreetMap fournit des données géospatiales détaillées utiles pour les tâches d’IA en matière de conduite autonome et de planification urbaine. Ces sources offrent généralement des données de haute qualité et bien documentées, essentielles à la création de modèles d’IA robustes.
Les entreprises et les communautés open source publient également de précieux ensembles de données. Ensembles de données publics Google Cloud inclure des données adaptées à l’IA et à l’apprentissage automatique, comme les données d’image et vidéo. Les ensembles de données publics AWS d’Amazon fournissent des données à grande échelle utiles pour des tâches approfondies de formation à l’IA, en particulier dans les secteurs qui nécessitent des ensembles de données volumineux et diversifiés.
Lorsque vous choisissez des ensembles de données IA, assurez-vous qu’ils répondent à vos besoins spécifiques. Vérifiez si les données sont adaptées à votre tâche, comme avoir les bonnes annotations pour l’apprentissage supervisé ou si elles sont suffisamment volumineuses pour les modèles d’apprentissage en profondeur. Évaluez la qualité et la diversité des données pour créer des modèles qui fonctionnent bien dans différents scénarios. Comprendre les conditions de licence pour garantir une utilisation légale et éthique, en particulier pour les projets commerciaux. Enfin, déterminez si votre matériel peut gérer la taille et la complexité de l’ensemble de données.
Sources populaires pour les grands ensembles de données
Voici quelques fournisseurs de grands ensembles de données bien connus.
- Bases de données gouvernementales :
- Données.gov: Un portail pour accéder aux ensembles de données du gouvernement américain.
- Portail des données ouvertes de l’UE: Accès aux ensembles de données de l’Union européenne.
- Bases de données académiques et de recherche :
- Ensembles de données Kaggle: Une grande variété de jeux de données partagés par la communauté, souvent utilisés pour les compétitions.
- Référentiel d’apprentissage automatique UCI: Une collection d’ensembles de données pour la recherche sur l’apprentissage automatique.
- L’univers de données de Harvard: Un référentiel de données de recherche dans diverses disciplines.
- Données d’entreprise et d’industrie :
- Recherche d’ensembles de données Google: Un moteur de recherche d’ensembles de données sur le Web.
- Ensembles de données publics Amazon Web Services (AWS): Grands ensembles de données hébergés par AWS.
- Médias sociaux et données Web :
- API Twitter: Accès aux données Twitter pour analyse.
- Exploration commune: Un référentiel ouvert de données d’exploration du Web.
- Données scientifiques :
- Données ouvertes de la NASA: Ensembles de données liés aux sciences de l’espace et de la Terre.
- Banque Gen: Une collection de toutes les séquences nucléotidiques accessibles au public et leurs traductions protéiques.
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