Обучение моделей искусственного интеллекта (ИИ) требует больших объемов данных, которые используются для тренировки, валидации и тестирования моделей. В зависимости от задачи (классификация, регрессия, генерация текста, обработка изображений и т.д.) используются различные типы датасетов.
Ниже приведен обзор популярных ресурсов и датасетов для обучения моделей ИИ.

1. Датасеты для компьютерного зрения
Компьютерное зрение (Computer Vision) — это область ИИ, которая занимается обработкой и анализом изображений и видео.
Популярные датасеты:
ImageNet
Один из самых известных датасетов для задач классификации изображений.
Содержит более 14 миллионов изображений, разделенных на 20 тысяч категорий.
Используется для обучения моделей, таких как ResNet, EfficientNet и других.
Сайт ImageNet
COCO (Common Objects in Context)
Датасет для задач детекции объектов, сегментации и подписей к изображениям.
Содержит более 200 тысяч изображений с 80 категориями объектов.
Сайт COCO
MNIST
Датасет рукописных цифр (0-9).
Используется для обучения моделей классификации.
Содержит 60 тысяч тренировочных и 10 тысяч тестовых изображений.
Сайт MNIST
CIFAR-10 и CIFAR-100
Датасеты для классификации изображений.
CIFAR-10 содержит 60 тысяч изображений 10 классов, CIFAR-100 — 100 классов.
Сайт CIFAR
Pascal VOC
Датасет для задач детекции и сегментации объектов.
Содержит 20 классов объектов.
Сайт Pascal VOC

2. Датасеты для обработки естественного языка (NLP)
NLP (Natural Language Processing) — это область ИИ, которая занимается обработкой и анализом текста.
Популярные датасеты:
GLUE (General Language Understanding Evaluation)
Набор датасетов для оценки моделей NLP.
Включает задачи классификации текста, анализа тональности, парсинга и другие.
Сайт GLUE
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset)
Датасет для задач вопросов и ответов.
Содержит более 100 тысяч пар вопросов и ответов на основе статей из Википедии.
Сайт SQuAD
WikiText
Датасет для языкового моделирования на основе статей из Википедии.
Используется для обучения моделей, таких как GPT.
Сайт WikiText
IMDb Movie Reviews
Датасет для анализа тональности текста.
Содержит 50 тысяч отзывов на фильмы с метками "положительный" и "отрицательный".
Сайт IMDb
OpenWebText
Аналог датасета WebText, используемого для обучения GPT-2.
Содержит тексты, собранные из публичных веб-страниц.
Сайт OpenWebText

3. Датасеты для обработки аудио
Аудио-датасеты используются для задач распознавания речи, генерации музыки и анализа звуков.
Популярные датасеты:
LibriSpeech
Датасет для распознавания речи.
Содержит более 1000 часов аудиозаписей на английском языке.
Сайт LibriSpeech
Common Voice
Датасет от Mozilla для распознавания речи.
Содержит записи на разных языках, включая русский.
Сайт Common Voice
UrbanSound8K
Датасет для классификации звуков.
Содержит 8732 аудиофрагмента с 10 классами звуков (например, лай собаки, сирена и т.д.).
Сайт UrbanSound8K

4. Датасеты для рекомендательных систем
Рекомендательные системы используют данные о взаимодействиях пользователей с товарами, фильмами, музыкой и т.д.
Популярные датасеты:
MovieLens
Датасет для рекомендаций фильмов.
Содержит оценки пользователей для фильмов.
Сайт MovieLens
Amazon Product Data
Датасет от Amazon для рекомендаций товаров.
Содержит отзывы и рейтинги продуктов.
Сайт Amazon Product Data
Netflix Prize Dataset
Датасет для рекомендаций фильмов на основе оценок пользователей.
Сайт Netflix Prize

5. Датасеты для временных рядов
Временные ряды используются для задач прогнозирования, таких как предсказание цен на акции, погоды и т.д.
Популярные датасеты:
UCR/UEA Time Series Classification Archive
Архив датасетов для классификации временных рядов.
Сайт UCR/UEA
Kaggle: Time Series Datasets
Множество датасетов для задач прогнозирования.
Сайт Kaggle

6. Ресурсы для поиска датасетов
Существуют платформы, где можно найти датасеты для различных задач:
Kaggle
Одна из самых популярных платформ для соревнований по Data Science и поиска датасетов.
Сайт Kaggle
Google Dataset Search
Поисковая система для датасетов.
Сайт Google Dataset Search
UCI Machine Learning Repository
Архив датасетов для машинного обучения.
Сайт UCI
Hugging Face Datasets
Платформа с датасетами для NLP и других задач.
Сайт Hugging Face
Open Data Portals
Порталы с открытыми данными от правительств и организаций (например, data.gov, data.gov.uk).

7. Советы по выбору датасетов
Качество данных: Убедитесь, что данные чистые и хорошо аннотированные.
Размер датасета: Для глубокого обучения требуются большие объемы данных.
Лицензия: Проверьте лицензию на использование данных.
Релевантность: Датасет должен соответствовать вашей задаче.