Топ-10 лучших наборов данных для классификации в 2021 году

Классификация данных является одним из наиболее распространенных задач в области машинного обучения. Для успешного решения этой задачи необходимо наличие качественного датасета, который содержит как обучающие, так и тестовые данные.

В 2021 году произошел значительный прогресс в сборе и подготовке датасетов для классификации. Множество новых и уникальных датасетов были созданы, охватывая различные области, начиная от медицинских данных и заканчивая анализом социальных медиа.

Одним из лучших датасетов этого года является «MNIST», который содержит набор изображений рукописных цифр. Этот датасет является превосходным выбором для первоначального изучения классификации изображений, так как он содержит достаточное количество данных и не требует больших вычислительных мощностей для обработки. Результаты на этом датасете часто используются в качестве базовых показателей в сравнительных исследованиях.

Другим важным датасетом для классификации является «CIFAR-10». Этот датасет содержит 60 000 цветных изображений размером 32×32 пикселя, разделенных на 10 классов, таких как кошки, собаки и автомобили. Он представляет собой более сложный вызов и отличается от MNIST, что делает его идеальным для более продвинутого исследования.

Это только два примера лучших датасетов для классификации, доступных в 2021 году. Однако, важно помнить, что выбор подходящего датасета зависит от конкретной задачи и типа данных. Таким образом, исследователю следует внимательно изучить и выбрать тот, который лучше всего соответствует его целям и требованиям.

Видео:Основные Типы Современных Баз Данных Которые Используются в ПрактикеСкачать

Датасеты для классификации изображений

Вот некоторые из лучших датасетов для классификации изображений, собранных в 2021 году:

1. ImageNet: ImageNet является одним из самых популярных датасетов для классификации изображений. Он содержит миллионы изображений, разделенных на более чем 20 000 категорий. ImageNet является стандартом в данной области и часто используется для оценки точности и эффективности алгоритмов классификации.

2. COCO: COCO (Common Objects in Context) содержит большой набор изображений с разметкой по объектам. Датасет содержит изображения различных категорий, включая людей, животных, автомобили и многое другое. COCO может быть полезным для задач классификации изображений, связанных с обнаружением объектов.

3. Dogs vs. Cats: Датасет Dogs vs. Cats содержит изображения собак и кошек, разделенные на два класса. Этот датасет изначально был создан для соревнования на Kaggle, и он все еще является одним из наиболее популярных датасетов для классификации изображений.

4. Fruits 360: Fruits 360 содержит изображения различных фруктов, разделенных на 120 классов. Каждое изображение соответствует одному из классов фруктов и может быть использовано для обучения и тестирования алгоритмов классификации.

5. CIFAR-10/CIFAR-100: CIFAR-10 и CIFAR-100 являются классическими датасетами для классификации изображений. CIFAR-10 содержит 60 000 цветных изображений, разделенных на 10 классов, в то время как CIFAR-100 содержит 600 изображений, разделенных на 100 классов. Оба датасета часто используются в научных работах и соревнованиях по классификации изображений.

Это только небольшой список датасетов для классификации изображений, доступных в 2021 году. В зависимости от конкретной задачи, может потребоваться выбрать наиболее подходящий датасет или объединить несколько датасетов для повышения разнообразия данных.

Датасеты с изображениями лиц

В мире машинного обучения и компьютерного зрения датасеты с изображениями лиц играют важную роль. Они используются для создания и обучения моделей распознавания лиц, идентификации людей, анализа эмоций и многого другого.

Вот некоторые из лучших датасетов с изображениями лиц, собранные в 2021 году:

Эти датасеты предоставляют богатый набор данных для тренировки моделей классификации и распознавания лиц. Они могут использоваться исследователями и разработчиками для создания новых и инновационных приложений в области компьютерного зрения с использованием изображений лиц.

Датасеты с изображениями природы

Собрание датасетов с изображениями природы позволяет исследователям и разработчикам обучать модели классификаторов для автоматического распознавания различных объектов и сцен в природе.

Вот несколько известных датасетов с изображениями природы, которые были собраны и обновлены в 2021 году:

• ImageNet: Один из самых популярных датасетов с изображениями природы, содержащий миллионы изображений, разделенных на тысячи категорий. Используется для обучения глубоких нейронных сетей и оценки их точности.

• COCO: Датасет, содержащий огромное количество изображений природы, размеченных различными объектами и сценами. Используется для обучения моделей, в том числе для обнаружения объектов, описания изображений и сегментации.

• Stanford Dogs: Набор изображений, идентифицирующих породы собак. Содержит более 20 000 изображений с 120 классами. Используется для обучения алгоритмов распознавания собак и классификации пород.

• Caltech-UCSD Birds-200-2011: Коллекция изображений разных видов птиц, собранных из Интернета. Содержит более 11 000 изображений с различными категориями. Используется для обучения моделей классификации птиц и определения их видов.

Эти датасеты предоставляют богатый набор данных для обучения и тестирования моделей классификации с изображениями природы. Выбирая подходящий датасет для своих целей, исследователи и разработчики могут значительно улучшить качество своих моделей и достичь более точных результатов в распознавании природных объектов.

Датасеты с изображениями еды

Вот несколько популярных датасетов с изображениями еды, которые были собраны и обновлены в 2021 году:

1. Food-101: Этот датасет содержит 101 класс блюд, включая пиццу, суши, бургеры, салаты и другие. Всего более 100 000 изображений, собранных из интернета. Данные были разделены на обучающую и тестовую выборки для обучения модели.

2. UEC Food-256: Данный датасет включает 256 классов японских блюд. Он содержит более 80 000 изображений, полученных с помощью автоматического фотографирования на ресторанах. Каждое изображение имеет разрешение 256×256 пикселей.

3. ECCD – Европейский датасет по классификации продуктов: Данный датасет содержит изображения 129 классов продуктов. Он был создан в рамках проекта ECCD, и его целью является предоставление набора данных для обучения моделей классификации и анализа продуктов питания.

4. Food-5K: Этот датасет содержит около 5000 изображений еды, собранных с помощью мобильного приложения. Классы включают различные типы блюд и ингредиенты. Датасет разделен на обучающую, тестовую и валидационную выборки, чтобы проверить модели на разных этапах.

Использование этих датасетов позволяет исследователям и разработчикам создавать точные и эффективные модели для классификации изображений еды. Они могут быть использованы в приложениях для автоматического распознавания блюд, в исследованиях питания и в других областях, связанных с обработкой изображений и машинным обучением.

Видео:OWASP TOP-10 | 2021 | Обзор классификации векторов атак и уязвимостей Web-приложений.Скачать

Датасеты для классификации текста

Существует множество датасетов, которые представляют собой текстовые данные с уже присвоенными метками классов. Некоторые из них являются широко используемыми в исследованиях и применяются для разработки и оценки алгоритмов классификации текста.

Ниже представлены некоторые из наиболее популярных датасетов для классификации текста:

1. IMDb: датасет содержит отзывы на фильмы с присвоенными двумя классами — положительные и отрицательные. Он может быть использован для классификации текстовых данных по тональности.

2. 20 Newsgroups: этот датасет содержит текстовые сообщения из 20 разных новостных групп. Каждое сообщение относится к одной из этих групп, что позволяет использовать датасет для классификации текста по теме.

3. Reuters-21578: датасет содержит новостные статьи из Reuters, разделенные на несколько классов, включая экономику, политику, спорт и другие. Он может быть использован для классификации новостных текстов по тематике.

4. AG’s News: этот датасет содержит новостные заголовки с присвоенными классами — 4 категории новостей: мировые новости, разделы бизнеса, новости от компаний и научно-технические новости. Он может быть использован для классификации новостных заголовков по тематике.

5. Sentiment140: датасет содержит сообщения из Twitter с присвоенными классами — положительные и отрицательные. Он может быть использован для классификации текстовых данных из социальных сетей по тональности.

Это лишь небольшой список датасетов для классификации текста, которые широко используются в исследованиях и индустрии. В зависимости от конкретной задачи, можно выбрать подходящий датасет или создать свой собственный.

Датасеты с отзывами

Эти датасеты представляют широкий спектр отзывов из разных источников, что позволяет проводить множество задач, связанных с анализом сентиментов и классификацией текстовых данных. Использование таких датасетов может значительно улучшить процесс обучения и повысить точность модели классификации.

Датасеты с новостными статьями

В мире информационных технологий новостные статьи играют важную роль в различных задачах, таких как классификация текстов, предсказание событий и анализ тональности. Ниже представлены несколько лучших датасетов с новостными статьями собрания 2021 года.

1. Reuters Newswire: Датасет, содержащий новостные статьи, собранные из международного информационного агентства Reuters. Датасет включает новости, относящиеся к различным тематикам, включая экономику, политику, спорт и технологии. Датасет характеризуется высокой качеством и точностью информации.

2. AG’s News Topic Classification: Датасет содержит новостные статьи из различных источников, разделенные на 4 категории: мировые новости, бизнес, наука и технологии, и развлечения. Датасет является одним из наиболее популярных для задач классификации текстов.

3. DBpedia News Dataset: Датасет содержит новостные статьи, извлеченные из онлайн энциклопедии DBpedia. Датасет включает различные категории новостей, такие как спорт, политика, искусство и науковедение. Датасет предоставляет богатый и разнообразный набор данных для проведения исследований.

4. Fake News Corpus: Датасет содержит новости, размеченные как «фейковые» или «настоящие». Датасет представляет собой ценный ресурс для обучения моделей, способных выявлять фейковые новости и проверять достоверность их источников.

Эти датасеты представляют ценный инструмент для исследователей и разработчиков, желающих работать с новостными статьями и решать задачи классификации текстов. Они предоставляют разнообразные данные, позволяющие создавать и обучать модели с высокой точностью и надежностью. Использование таких датасетов может значительно ускорить и упростить процесс разработки и исследований в области классификации новостных статей.

Датасеты с научными публикациями

1. ACL Anthology Network (AAN)

   AAN — это коллекция научных статей из области обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP), представленных на конференциях Association for Computational Linguistics (ACL) с 1965 по 2020 год. Датасет содержит информацию о публикациях, авторах, абстрактах и ссылках на полные тексты статей.

2. arXiv

   arXiv — это репозиторий научных предпечатков, включающий статьи по физике, математике, компьютерным наукам и другим научным областям. Датасет содержит миллионы публикаций, включая метаданные, абстракты и ссылки на полные тексты статей.

3. PubMed

   PubMed — это база данных с биомедицинской литературой, включающая статьи, абстракты и ссылки на полные тексты публикаций. Датасет содержит информацию о медицинских и научных исследованиях, включая данные о авторах, журналах, дате публикации и т. д.

4. Kaggle Research Datasets

   Платформа Kaggle предоставляет множество датасетов для исследования и анализа, включая наборы данных с научными публикациями. Эти датасеты включают информацию о различных областях науки, от физики до биологии и информатики.

5. Microsoft Academic Graph

   Microsoft Academic Graph — это большой граф знаний, содержащий информацию о научных публикациях, авторах, конференциях и журналах. Датасет является одним из наиболее полных источников информации о научных публикациях и может быть полезным для исследования в разных областях знаний.

Это лишь небольшой список датасетов с научными публикациями, доступных для классификации и анализа в 2021 году. Использование таких данных может помочь ученым, исследователям и разработчикам в создании новых знаний и решении актуальных проблем в различных научных областях.

Видео:Шокировал всех словами о России • Илон МаскСкачать

Датасеты для классификации звуков

В последние годы классификация звуков стала одной из интересных и актуальных задач в области обработки аудио данных. Различные звуки имеют уникальные характеристики и могут быть классифицированы в разные области, такие как музыка, речь, окружающая среда и т. д. В данном разделе представлены некоторые из лучших датасетов, которые могут быть использованы для классификации звуков.

1. UrbanSound8K

Этот датасет содержит 8732 аудио записи, разделенных на 10 классов звуков, включая детский плач, собачий лай, звук автомобиля и многие другие. Каждая запись имеет длительность около 4 секунд, и они были собраны в городской среде. UrbanSound8K является одним из наиболее популярных датасетов для классификации звуков.

2. ESC-50

Этот датасет содержит 2000 аудио записей, разделенных на 50 разных классов звуков. Каждая запись имеет длительность около 5 секунд, и они были собраны в различных местах: парках, городах, лесах и т. д. Включенные звуки варьируются от птиц и животных до звуков бытовой техники.

3. Speech Commands

Этот датасет содержит около 65 000 аудио записей, разделенных на 30 классов команд. Команды включают в себя простые слова и фразы, такие как «включи свет», «открой дверь» и «поставь музыку». Датасет был создан для задачи распознавания речи, но может быть полезен и для классификации звуков.

4. Free Spoken Digit Dataset

Этот датасет содержит 3000 аудио записей, разделенных на 10 классов, представляющих десятичные цифры от 0 до 9. Каждая запись содержит произнесенную цифру и длится около 1 секунды. Free Spoken Digit Dataset может быть использован для классификации звуков цифр.

5. Birdsong Recognition

Этот датасет содержит аудио записи птичьего пения, собранные в разных местах и временах. Каждая запись имеет длительность около 10 секунд и содержит информацию о виде птицы. Birdsong Recognition является полезным датасетом для классификации звуков птиц.

Эти датасеты предоставляют широкий спектр звуковых данных для классификации, и могут быть использованы для различных целей, от исследования до разработки приложений в области звука и акустики.

Датасеты с звуками животных

Звуки животных играют важную роль в их связи с окружающей средой и другими особями.

Они служат средством коммуникации, могут призывать, предупреждать, а также передавать информацию о возрасте, поле и территории обитания животного.

В датасетах с звуками животных собраны звуковые записи различных видов животных.

Такие данные могут быть полезными для исследования поведения животных, обучения моделей классификации звуков, а также для создания приложений и устройств, которые смогут распознавать звуки животных.

Ниже приведена таблица с некоторыми из лучших датасетов с звуками животных:

Каждый из этих датасетов предлагает звуковые записи разных видов животных, обеспечивая разнообразие исследовательских и применительных возможностей.

Вы можете использовать эти данные для обучения систем распознавания звуковых сигналов или извлечения особенностей для классификации видов животных.

Использование этих датасетов поможет вам лучше понять мир животных и создать инновационные решения на основе звуковых сигналов, открывая новые возможности для исследования и анализа их поведения.

Датасеты с звуками автомобилей

Существует несколько интересных датасетов, содержащих звуки автомобилей, которые могут быть использованы для задач классификации. Вот некоторые из них:

1. UrbanSound8K: Этот датасет содержит различные звуки, включая звуки автомобилей, полученные из городской среды. Данный набор данных можно использовать для классификации звуков автомобилей в различных условиях городских улиц.
2. ESC-50: Этот датасет был создан специально для анализа звуковых эффектов. В нём содержится широкий спектр звуков, включая звуки автомобилей различных марок и моделей.
3. Vehicle Sound Database: Этот датасет содержит записи звуков автомобилей, полученных в различных условиях. Он включает звуки двигателя, звуки выхлопной системы и другие характеристические звуки, связанные с автомобилями.

Использование этих датасетов позволит проводить классификацию звуков автомобилей с высокой точностью и обнаруживать различные особенности звуковых проявлений автомобилей.

Учитывая растущую важность автомобильной индустрии и потребность в разработке инновационных решений для диагностики и контроля автомобилей, эти датасеты представляют ценную информацию для исследователей и разработчиков в области классификации звуковых данных.

Датасеты с звуками музыкальных инструментов

Для задач классификации звуков музыкальных инструментов существуют различные датасеты, которые помогают исследователям и разработчикам создавать и улучшать модели классификации. Эти датасеты содержат записи звуков различных инструментов, что позволяет обучать модели распознавать их по акустическим характеристикам.

Один из таких датасетов — NSynth Dataset, который содержит более 300 тысяч звуков, сгенерированных с использованием модели NSynth. Звуки представлены в виде записей длительностью 4 секунды, сгруппированных по инструментам. Каждый звук имеет описательные метаданные, включая класс инструмента и частоту.

Другой популярный датасет — UrbanSound8K, состоящий из 8732 звуковых событий, записанных в городской среде. В этом датасете присутствуют звуки музыкальных инструментов, таких как гитара, фортепиано, скрипка и др., а также звуки, характерные для городской среды, например, звуки сирен, шум дорожного движения и др.

Еще один датасет — FSDKaggle2018, содержит более 21 тысячи аудиозаписей с различными звуками, включая звуки музыкальных инструментов. Звуки классифицированы в 41 категорию, включающую разные инструменты, синтезированные звуки, голоса и другие звуковые события.

Датасеты с звуками музыкальных инструментов значительно облегчают задачу классификации этих звуков. Их использование позволяет разработчикам создавать и оптимизировать различные алгоритмы классификации, а также обучать модели с помощью машинного обучения и искусственных нейронных сетей.

Видео:КЛАССИФИКАЦИЯ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ на Python. ТОП-7 АЛГОРИТМОВ КЛАССИФИКАЦИИ на Практике!Скачать

Датасеты для классификации видео

Это только несколько примеров датасетов для классификации видео, которые можно использовать для обучения моделей. Выбор датасета зависит от конкретной задачи и требуемого объема данных. Развитие компьютерного зрения и анализа видео продолжается, и, вероятно, появятся новые интересные датасеты в ближайшее время.

Датасеты с видео спортивных мероприятий

Датасеты с видео спортивных мероприятий представляют собой ценный ресурс для разработки и обучения моделей компьютерного зрения и анализа видео. Они содержат различные видеозаписи спортивных событий, включая футбол, баскетбол, теннис, гольф и другие популярные виды спорта.

Эти датасеты обычно содержат разметку видео, которая может включать в себя информацию о положении и движении игроков, объектах на поле, комментарии и другую полезную информацию. Такая разметка может использоваться для классификации видео, определения действий игроков, прогнозирования результатов и многих других задач анализа видеоданных в области спорта.

Использование датасетов с видео спортивных мероприятий может быть полезно для разработки новых систем анализа видео в режиме реального времени, автоматического трансляции спортивных событий, обучения спортивных тренеров и многих других задач в области спорта и компьютерного зрения.

Датасеты с видео съемками природы

Естественные и живописные пейзажи природы всегда увлекали людей. Теперь, благодаря развитию технологий, исследователи могут использовать датасеты с видео съемками природных мест для решения различных задач, включая классификацию и распознавание.

Ниже приведены некоторые лучшие датасеты с видео съемками природы, которые были собраны в 2021 году:

Эти датасеты могут быть использованы для различных исследований и приложений в области компьютерного зрения и машинного обучения. Классификация природных видео может помочь в определении и защите уязвимых видов, изучении их поведения или мониторинге исчезающих экосистем.

Если вы интересуетесь видеообработкой и анализом природы, эти датасеты станут отличным ресурсом для ваших исследований и проектов.

Датасеты с видео рекламными роликами

Для классификации видео рекламных роликов требуется наличие разнообразных датасетов, содержащих информацию о различных рекламных кампаниях. В таких датасетах могут присутствовать различные параметры видео, например, продолжительность, категория товара или услуги, язык контента, наличие звука и т.д.

Ниже приведены несколько популярных датасетов, которые содержат видео рекламные ролики:

• YouTube Ads Dataset: Этот датасет содержит информацию о рекламных роликах, размещенных на популярной платформе YouTube. В нем представлены видео с различными категориями рекламы, такими как автомобили, еда, мода и др.
• TV Ads Dataset: Датасет, который содержит информацию о рекламных роликах, показываемых по телевизору. В нем присутствуют видео из разных рекламных кампаний, например, косметика, бытовая техника, фастфуд и др.
• Facebook Ads Dataset: Этот датасет включает информацию о рекламных роликах, показываемых на платформе Facebook. В него входят видео различных категорий, таких как путешествия, спорт, электроника и др.

Использование таких датасетов позволяет проводить анализ различных аспектов видео рекламы, определять успешность рекламных кампаний, исследовать предпочтения аудитории и прогнозировать результаты новых рекламных кампаний. Классификация видео рекламных роликов становится более точной и эффективной благодаря использованию этих датасетов.

🔍 Видео

Нейросети для маркетплейсов: ТОП-5 бесплатных ИИ для дизайна инфографики карточки товара на WB OZONСкачать

Отзыв о курсе «Интерактивные дашборды в Excel» от Ирины ЧугуновойСкачать

Office 2021 VS Office 2016. Какой офис лучше выбрать и установить?Скачать

Витая пара – что это за кабель и какой лучше выбрать // Secur.uaСкачать

Всегда Делай Это с Новым Ноутбуком. 11 СоветовСкачать

Полный гайд по IT профессиям. Какую IT профессию выбрать для старта?Скачать

КЛАССИФИКАЦИЯ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ на Python. ТОП-7 АЛГОРИТМОВ КЛАССИФИКАЦИИ. Алгоритмы на пальцах!Скачать

День из жизни аналитика данных (мой день в 2023)Скачать

Сводные таблицы Excel с нуля до профи за полчаса + Дэшборды! | 1-ое Видео курса "Сводные Таблицы"Скачать

Золотые слова Алины Кабаевой 😍Скачать

Базовые типы данных и структуры - Основы языка программирования R 2022Скачать

ТОП-10 профессий 2024 года | Актуальные вакансии будущего удаленноСкачать

Самые высокооплачиваемые профессии в России 🇷🇺 Альфа-БанкСкачать

Формулы Excel - Топ 41 функция - они пригодятся каждому!Скачать

Установи Эти Программы ПРЯМО СЕЙЧАС! Лучшие Программы для прокачки и оптимизации ПК Windows 10/11Скачать

💯 ОБЗОР И АНАЛИЗ РЫНКА АКЦИЙ 18-19.03.2024 / ТЕХНИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ АКЦИИ ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ 🤖Скачать