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这样做起来好处多多

我们何乐不为呢。 三、推荐几个人工智能数据集 人工智能早已成为各行各业最受关注的“网红”。好像凡事不和AI有关,就仿佛被时代淘汰了。然而实际情况是,大多数AI项目由于种种原因无法实现成功部署。这其中一个重要因素就是数据质量低或数据不足。 数据集对机器学习模型的性能日益重要,现在有许多站点都托管数据存储库,涵盖主题广泛,应有尽有。无论机器学习项目是什么,都可以找到相关的数据集。 但是,我们在寻找合适的数据集时,需要先问自己两个问题: 1.我想用AI项目达成什么目标?2.我需要数据涵盖哪些情景?然后,带着答案去有目的地寻找。

如果想清楚了

就去网上看看有没有你想要的公开数据集。以下就是推荐的几个常见的公开数据集平台 1. Kaggle 网址:一个庞大的数据集仓库,包括各种领域的数据,涵盖了自然语言处理、计算机 币安应用用户数据 视觉、医学、金融等多个领域。 2. UCI机器学习数据集库 网介绍:UCI机器学习数据库被世界各地的学生、教育工作者和研究人员广泛使用。它包含了多种类型的数据集,涵盖了分类、回归、聚类、关联规则挖掘等不同任务的数据。

这些数据集来自多个领

覆盖了电商、娱乐、物流、医疗健康、交通、工业、自然科学、能源等十多个行业,涵盖了数据挖掘、机器学习、计算 澳大利亚电话号码列表 机视觉、自然语言处理、决策智能等经典的人工智能技术领域。 四、新篇预告 以上,就是关于AI数据集的首篇内容了,介绍了AI数据集是什么,这些数据集常用什么样的格式来存储和处理数据,当我们需要数据来做AI项目时,有哪些公开的数据集平台可供参考。 AI的世界很大,在门外时会觉得神秘,刚入门时又会觉得陌生,日渐相处之后又会发现如此有趣,AI数据集的内容我们还没说完,后面的篇章我们会围绕“训练集,验证集,测试集”的话题展开,继续说说AI数据集。 如果觉得有所收获,欢迎关注我,我们在AI路上携手同行。

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