KIẾN THỨC HAY
10 Nguồn Cơ Sở Dữ Liệu Mã Nguồn Mở Cho Học Máy – Machine Learning Phổ Biến
Th10
Học máy (Machine Learning – ML) đang trở thành một trong những công nghệ cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và các ứng dụng hiện đại. Sự bùng nổ của Big Data kết hợp với những tiến bộ về thuật toán. Đã giúp mô hình học máy ngày càng chính xác hơn trong việc phân tích và dự đoán. Để các hệ thống ML hoạt động hiệu quả, yếu tố quan trọng nhất chính là nguồn dữ liệu đầu vào phải đầy đủ và đáng tin cậy. Trong bài viết này, ATPro Corp sẽ chia sẻ 10 nguồn cơ sở dữ liệu mã nguồn mở cho Học Máy – Machine Learning.
Khái niệm Học Máy – Machine Learning là gì?
Học máy (Machine Learning – ML) thuộc trong lĩnh vực của Trí tuệ nhân tạo (AI). Tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình giúp máy tính có khả năng tự học từ dữ liệu và dần cải thiện hiệu quả xử lý theo thời gian.
Quá trình này vẫn cần sự can thiệp của con người trong việc lựa chọn dữ liệu đầu vào, làm sạch dữ liệu cũng như xác định kỹ thuật phân tích phù hợp. Chỉ khi dữ liệu chính xác, đầy đủ và không bị sai lệch, các mô hình học máy mới mang lại kết quả đáng tin cậy.
Ngày nay, học máy được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Từ tìm kiếm và phân tích dữ liệu, nhận dạng giọng nói và chữ viết, cho đến chẩn đoán y khoa, dự đoán xu hướng thị trường,… Đã góp phần nâng cao chất lượng cuộc sống và hiệu quả công việc.
Bộ dữ liệu và vai trò quan trọng trong học máy
Trong học máy, bộ dữ liệu (Dataset) là tập hợp thông tin được tổ chức dưới dạng bảng hoặc ma trận. Trong đó mỗi cột biểu thị một biến cụ thể, còn mỗi hàng đại diện cho một mẫu dữ liệu riêng. Đây là nguồn tài nguyên thiết yếu, giúp cho mô hình học máy học hỏi, phân tích và dự đoán chính xác.
Dữ liệu không có, đồng nghĩa các thuật toán AI không thể vận hành. Chất lượng dữ liệu kém sẽ dẫn đến thất bại của toàn bộ dự án. Vì vậy, việc xây dựng một bộ dữ liệu chuẩn, đầy đủ và đáng tin cậy chính là bước quan trọng nhất để huấn luyện các mô hình ML.
Có ba loại bộ dữ liệu chính, trong quá trình phát triển học máy:
Bộ đào tạo (Training set): Gồm dữ liệu đầu vào và đầu ra dự kiến, chiếm khoảng 60% tổng dữ liệu. Đây là bộ dữ liệu dùng để huấn luyện mô hình, giúp máy tính học cách áp dụng thuật toán và tạo ra kết quả dự đoán.
Bộ kiểm thử (Testing set): Chiếm khoảng 20% tổng dữ liệu, được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình so với dữ liệu đã học. Bộ kiểm thử đảm bảo kết quả dự đoán chính xác và đáng tin cậy.
Bộ xác thực (Validation set): Cũng chiếm khoảng 20% dữ liệu, dùng để kiểm tra định kỳ hiệu quả của mô hình và điều chỉnh các tham số khi cần thiết, giúp mô hình đạt độ chính xác tối ưu.
Tìm hiểu 10 nguồn cơ sở dữ liệu mã nguồn mở cho Học Máy – Machine Learning
Nguồn dữ liệu Microsoft
Microsoft cung cấp một kho dữ liệu miễn phí đa dạng trong nhiều lĩnh vực. Như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính hay các ngành khoa học chuyên biệt,… Tất cả dữ liệu mã nguồn mở sẽ được lưu trữ trên đám mây, các nhà khoa học dữ liệu từ khắp nơi dễ dàng truy cập, chia sẻ và bổ sung. Một số bộ dữ liệu cũng đã được sử dụng trong các bài báo nghiên cứu đã xuất bản. Hầu hết dữ liệu ở định dạng văn bản, thuận tiện cho việc nhập vào Python, R hoặc các công cụ phân tích khác. Ngoài ra, người dùng có thể phân tích dữ liệu qua Microsoft Azure, nền tảng đám mây của Microsoft.
Nguồn dữ liệu của Chính phủ
Một số chính phủ công khai dữ liệu nhằm thể hiện sự minh bạch và hỗ trợ nghiên cứu. Những bộ dữ liệu này rất hữu ích vì đã được kiểm chứng, nổi bật bao gồm:
Cổng dữ liệu châu Âu: Kho dữ liệu của Liên minh châu Âu, cung cấp quyền truy cập vào các bộ dữ liệu của chính phủ châu Âu.
Dữ liệu của Chính phủ Hoa Kỳ: Trang chính thức với dữ liệu và công cụ phân tích được xác nhận.
OpenDataNI (Anh): Lưu trữ các bộ dữ liệu phục vụ nghiên cứu xã hội và hoạch định chính sách.
Bộ dữ liệu Ấn Độ: Do NIC quản lý, cung cấp dữ liệu mở và dữ liệu máy đọc được.
Nguồn dữ liệu công khai Awesome
Kho dữ liệu này tập hợp các bộ dữ liệu chất lượng cao theo nhiều chủ đề như kinh tế, sinh học, nông nghiệp, giáo dục,… Nguồn này hầu hết miễn phí, tuy nhiên người dùng nên kiểm tra giấy phép sử dụng trước khi tải xuống.
Nguồn dữ liệu thị giác máy tính
Tại Visual Data, người dùng truy cập các dữ liệu phục vụ học sâu, xử lý hình ảnh và video. Các bộ dữ liệu này hỗ trợ các nhiệm vụ như phân đoạn ngữ nghĩa, chú thích hình ảnh, tạo hình ảnh, giúp xây dựng các mô hình thị giác máy tính chính xác.
Lionbridge AI
Là dịch vụ cộng đồng đa ngôn ngữ, cung cấp dữ liệu đã phân loại nhiều định dạng: văn bản, hình ảnh, âm thanh, video,… Người dùng tận dụng dữ liệu này để huấn luyện mô hình phân loại sản phẩm hoặc bảo mật thông tin. Bao gồm hơn 30.000 ngôn ngữ và hơn 50.000 cộng tác viên toàn cầu, Lionbridge AI hỗ trợ nhập liệu và làm sạch dữ liệu hiệu quả.
Bộ nguồn dữ liệu Scikit-learn
Cung cấp dữ liệu thực và dữ liệu giả lập, dễ truy cập trực tiếp thông qua sklearn trong Python. Các bộ dữ liệu giả lập như load_boston hay load_iris thích hợp cho việc thử nghiệm thuật toán. Tuy nhiên chúng không được khuyến nghị sử dụng trong các dự án thực tế.
Kaggle
Cung cấp các bộ dữ liệu và đây còn là một cộng đồng học máy sôi động. Tại đây, người dùng trao đổi ý tưởng, thảo luận dự án với các chuyên gia và nhà nghiên cứu khác. Nền tảng này sở hữu hàng nghìn bộ dữ liệu thực tế với nhiều định dạng và quy mô khác nhau. Cho phép người dùng trực tiếp phân tích dữ liệu ngay trên hệ thống trước khi đưa vào ứng dụng thực tế.
Kho dữ liệu học máy UCI Machine Learning Repository
Do Đại học California phát triển, lúc ban đầu phục vụ cho sinh viên và giảng viên. Bây giờ đã được mở rộng cho tất cả mọi người. Điểm mạnh của kho này nằm ở việc phân loại dữ liệu theo từng loại bài toán như: chuỗi thời gian, hồi quy, phân loại hay là hệ thống gợi ý. Nhiều bộ dữ liệu đã được xử lý và làm sạch, sẵn sàng cho việc huấn luyện và kiểm thử mô hình. Ngoài ra, UCI còn cung cấp tài nguyên lý thuyết và công cụ sinh dữ liệu hỗ trợ nghiên cứu hiệu quả.
Bộ nguồn dữ liệu Amazon
Amazon cung cấp kho dữ liệu mở khổng lồ, phục vụ tốt cho các nghiên cứu trong lĩnh vực thương mại và phân tích thị trường. Người dùng tìm kiếm, lọc và tùy chỉnh dữ liệu dễ dàng tất cả nhờ vào hộp tìm kiếm thông minh cùng hệ thống phản hồi. Mỗi tập dữ liệu đều có phần mô tả chi tiết và hướng dẫn sử dụng, giúp quá trình triển khai dự án trở nên thuận lợi hơn.
Bộ nguồn dữ liệu Google Dataset Search
Google phát triển công cụ tìm kiếm tập dữ liệu với giao diện trực quan, hoạt động tương tự như một công cụ tìm kiếm trên web. Người dùng được phép truy cập hàng triệu bộ dữ liệu từ nhiều lĩnh vực khác nhau, có kèm các bộ lọc để chọn đúng dữ liệu. Dữ liệu được cung cấp dưới nhiều định dạng như văn bản, bảng hoặc hình ảnh, phù hợp với nhiều loại dự án.
Lời kết
Trên đây là 10 nguồn cơ sở dữ liệu mã nguồn mở phổ biến cho Học Máy (Machine Learning), được nhiều chuyên gia và nhà nghiên cứu tin dùng. Việc lựa chọn bộ dữ liệu phù hợp đóng hỗ trợ rất nhiều trong quá trình huấn luyện và kiểm thử mô hình. Nhằm nâng cao độ chính xác cũng như hiệu quả ứng dụng thực tế. Nếu bạn đang bắt đầu với học máy, hãy thử khai thác những kho dữ liệu này để tìm ra nguồn dữ liệu chất lượng, phục vụ tối ưu cho dự án của mình.
Xem thêm: Bàn Phím Công Nghiệp Là Gì? Cách Chọn Industrial Keyboard Tiêu Chuẩn
ATPro Corp chuyên cung cấp các giải pháp và thiết bị công nghiệp, nổi bật với các sản phẩm như cảm biến, đồng hồ đo lưu lượng, hệ thống SCADA, máy tính công nghiệp,… Công ty được đánh giá cao nhờ chất lượng sản phẩm ổn định, giá cả cạnh tranh và khả năng sản xuất – thiết kế theo yêu cầu của khách hàng.
Tham khảo ngay các sản phẩm đang được bán chạy nhất tại ATPro
ATPro - Cung cấp phần mềm SCADA, MES, quản lý điện năng, hệ thống gọi số, hệ thống xếp hàng, đồng hồ LED treo tường, đồng hồ đo lưu lượng, máy tính công nghiệp, màn hình HMI, IoT Gateway, đèn tín hiệu, đèn giao thông, đèn máy CNC, bộ đếm sản phẩm, bảng LED năng suất, cảm biến công nghiệp,...uy tín chất lượng giá tốt. Được khách hàng tin dùng tại Việt Nam.
Bài viết liên quan
Cloud NAS là gì? Sự khác biệt so với NAS truyền thống và Cloud Storage
Trong những năm gần đây, một khái niệm mới xuất hiện & nhanh chóng trở [...]
Th10
10 Phương Pháp Phân Tích Dữ Liệu Lớn
Bài viết sau đây, ATPro Corp sẽ tổng hợp 10 phương pháp phân tích dữ [...]
Th10
Bàn Phím Công Nghiệp Là Gì? Cách Chọn Industrial Keyboard Tiêu Chuẩn
Trong các môi trường làm việc khắc nghiệt như nhà máy sản xuất, dây chuyền [...]
Th10
Cloud Workload là gì? Các loại Cloud Workload phổ biến hiện nay
Trong thời đại chuyển đổi số hiện nay, điện toán đám mây (Cloud Computing) đã [...]
Th10
Digital Twin là gì? Tiềm năng của Digital Twin trong chuyển đổi số
Trong bối cảnh làn sóng chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ, các doanh [...]
Th10
Platform Business Là Gì? Có Những Mô Hình Kinh Doanh Nền Tảng Nào?
Trong thời đại chuyển đổi số, Platform Business – mô hình kinh doanh nền tảng [...]
Th10