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現(xiàn)如今構(gòu)建人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)比以往的時(shí)候更加容易。普遍存在的尖端開(kāi)源工具如 TensorFlow、Torch 和 Spark，再加上通過(guò) AWS 的大規(guī)模計(jì)算力、Google Cloud 或其他供應(yīng)商的云計(jì)算，這些都意味著你可以在下午休閑時(shí)間使用筆記本電腦去訓(xùn)練出最前沿的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

雖然不算是人工智能訓(xùn)練的最前沿，但人工智能的無(wú)名英雄確實(shí)就是數(shù)據(jù)，許多許多標(biāo)注或未標(biāo)注的數(shù)據(jù)。研究部門和公司也都認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)民主化是加快人工智能的必要步驟。

然而，涉及到機(jī)器學(xué)習(xí)或人工智能的大多數(shù)產(chǎn)品強(qiáng)烈依賴于那些通常沒(méi)有開(kāi)放的私有數(shù)據(jù)集，而本文將指出解決這種困境的辦法。

事實(shí)上，我們很難用一篇文章來(lái)說(shuō)明哪些開(kāi)放數(shù)據(jù)集是有用的，因?yàn)槟切┯杏玫拈_(kāi)放數(shù)據(jù)集必須是可概念證明的，而什么數(shù)據(jù)集對(duì)產(chǎn)品或確認(rèn)特征是有用的，在你收集你自己所有數(shù)據(jù)之前是不知道的。

重要的是，如果數(shù)據(jù)集有良好的表現(xiàn)并不能保證其訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)在實(shí)際產(chǎn)品場(chǎng)景中表現(xiàn)良好。許多人在構(gòu)建人工智能系統(tǒng)時(shí)常常忘了構(gòu)建一個(gè)新人工智能解決方案或產(chǎn)品最困難的部分不是人工智能本身或算法，通常最困難的地方是數(shù)據(jù)收集和標(biāo)注。標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集可以作為驗(yàn)證或構(gòu)建更優(yōu)良解決辦法的良好起點(diǎn)。

在這個(gè)星期，我和一些機(jī)器學(xué)習(xí)專家們討論的都是有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的問(wèn)題。為了讓你能更輕松地構(gòu)建人工智能系統(tǒng)，我們搜集了一些開(kāi)源數(shù)據(jù)集，這些開(kāi)源數(shù)據(jù)集是我們認(rèn)為在人工智能的世界里你所需要了解的。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)

MNIST: 最通用的健全檢查。25x25 的數(shù)據(jù)集，中心化，B&W 手寫(xiě)數(shù)字。這是個(gè)容易的任務(wù)——但是在 MNIST 有效，不等同于其本身是有效的。

地址：http://pjreddie.com/projects/mnist-in-csv/

CIFAR 10 & CIFAR 100: 32x32 彩色圖像。雖不再常用，但還是用了一次，可以是一項(xiàng)有趣的健全檢查。

地址：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

ImageNet: 新算法實(shí)際上的圖像數(shù)據(jù)集。很多圖片 API 公司從其 REST 接口獲取標(biāo)簽，這些標(biāo)簽被懷疑與 ImageNet 的下一級(jí) WordNet 的 1000 個(gè)范疇很接近。

地址：http://image-net.org/

LSUN: 場(chǎng)景理解具有很多輔助任務(wù)(房間布置評(píng)估、顯著性預(yù)測(cè)等)和一個(gè)相關(guān)競(jìng)爭(zhēng)。

地址：http://lsun.cs.princeton.edu/2016/

PASCAL VOC: 通用圖像分割/分類：對(duì)于構(gòu)建真實(shí)世界的圖像注釋毫無(wú)用處，對(duì)于基線則意義重大。

地址：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/

SVHN: 來(lái)自谷歌街景視圖(Google Street View)的房屋數(shù)量。把這想象成荒野之中的周期性 MNIST。

地址：http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/

MS COCO: 帶有一個(gè)相關(guān)性競(jìng)爭(zhēng)的通用圖像理解/字幕。

地址：http://mscoco.org/

Visual Genome: 非常詳細(xì)的視覺(jué)知識(shí)庫(kù)，并帶有 100K 圖像的深字幕。

地址：http://visualgenome.org/

Labeled Faces in the Wild:通過(guò)名稱標(biāo)識(shí)符，已經(jīng)為被裁剪的面部區(qū)域(用 Viola-Jones)打了標(biāo)簽?，F(xiàn)有人類的子集在數(shù)據(jù)集中有兩個(gè)圖像。對(duì)于這里做面部匹配系統(tǒng)訓(xùn)練的人來(lái)說(shuō)，這很正常。

地址：http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/

自然語(yǔ)言

文本分類數(shù)據(jù)集(2015 年來(lái)自 Zhang 等人)：一個(gè)用于文本分類的合 8 個(gè)數(shù)據(jù)集為 1 個(gè)的大型數(shù)據(jù)集。這些是用于新文本分類的最常被報(bào)道的基線。樣本大小從 120K 到 3.6M, 問(wèn)題從 2 級(jí)到 14 級(jí)。數(shù)據(jù)集來(lái)自 DBPedia、Amazon、Yelp、Yahoo!、Sogou 和 AG。

地址：https://drive.google.com/drive/u/0/folders/0Bz8a_Dbh9Qhbfll6bVpmNUtUcFdjYmF2SEpmZUZUcVNiMUw1TWN6RDV3a0JHT3kxLVhVR2M

WikiText：來(lái)自由 Salesforce MetaMind 精心策劃的維基百科文章中的大型語(yǔ)言建模語(yǔ)料庫(kù)。

地址：http://metamind.io/research/the-wikitext-long-term-dependency-language-modeling-dataset/

Question Pairs：從包含重復(fù)/語(yǔ)義相似性標(biāo)簽的 Quora 釋放出來(lái)的第一個(gè)數(shù)據(jù)集。

地址：https://data.quora.com/First-Quora-Dataset-Release-Question-Pairs

SQuAD: 斯坦福大學(xué)問(wèn)答數(shù)據(jù)集(The Stanford Question Answering Dataset)——一個(gè)被廣泛應(yīng)用于問(wèn)題回答和閱讀理解的數(shù)據(jù)集，其中每個(gè)問(wèn)題的答案形式是文本的一個(gè)片段或碎片。

地址：https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/

CMU Q/A Dataset: 手動(dòng)生成的仿真陳述問(wèn)題/回答與維基百科文章的難度評(píng)級(jí)相對(duì)應(yīng)。

地址：http://www.cs.cmu.edu/~ark/QA-data/

Maluuba Datasets: 用于狀態(tài)性自然語(yǔ)言理解研究的人工生成的精密數(shù)據(jù)集。

地址：https://datasets.maluuba.com/

Billion Words: 大型，有統(tǒng)一目標(biāo)的語(yǔ)言建模數(shù)據(jù)集。常被用來(lái)訓(xùn)練諸如 word2vec 或 Glove 的分布式詞表征。

地址：http://www.statmt.org/lm-benchmark/

Common Crawl: PB 級(jí)規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)爬行——常被用來(lái)學(xué)習(xí)詞嵌入?？蓮?Amazon S3 上免費(fèi)獲取。由于它是 WWW 的抓取，同樣也可以作為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集來(lái)使用。

地址：http://commoncrawl.org/the-data/

bAbi: 來(lái)自 FAIR(Facebook AI Research)的合成式閱讀理解與問(wèn)答數(shù)據(jù)集。

地址：https://research.fb.com/projects/babi/

The Children’s Book Test：從來(lái)自古登堡計(jì)劃的童書(shū)中提取(問(wèn)題+上下文，回答)組的基線。這對(duì)問(wèn)題回答、閱讀理解和仿真陳述查詢有用。

地址：https://research.fb.com/projects/babi/

Stanford Sentiment Treebank: 標(biāo)準(zhǔn)的情感數(shù)據(jù)集，在每一個(gè)句子解析樹(shù)的節(jié)點(diǎn)上帶有細(xì)膩的情感注解。

地址：http://nlp.stanford.edu/sentiment/code.html

Newsgroups: 文本分類經(jīng)典數(shù)據(jù)集中的一個(gè)。通常可用作純分類或任何 IR/索引算法的基準(zhǔn)。

地址：http://qwone.com/~jason/20Newsgroups/

Reuters: 舊的，純粹基于分類的數(shù)據(jù)集與來(lái)自新聞專線的文本。常用于教程。

地址：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Reuters-21578+Text+Categorization+Collection

IMDB:一個(gè)用于二元情感分類的更舊更小的數(shù)據(jù)集。

地址：http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/

UCI’s Spambase: 來(lái)自著名的 UCI 機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)較久的經(jīng)典垃圾電子郵件數(shù)據(jù)集。由于數(shù)據(jù)集的策劃細(xì)節(jié)，這可以是一個(gè)學(xué)習(xí)個(gè)性化過(guò)濾垃圾郵件的有趣基線。

地址：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Spambase

語(yǔ)音

大多數(shù)語(yǔ)音識(shí)別數(shù)據(jù)集是有所有權(quán)的，這些數(shù)據(jù)為收集它們的公司帶來(lái)了大量的價(jià)值，但在這一領(lǐng)域里，許多可用的數(shù)據(jù)集都是比較舊的。

2000 HUB5 English: 僅僅只包含英語(yǔ)的語(yǔ)音數(shù)據(jù)，最近百度發(fā)表的論文《深度語(yǔ)音：擴(kuò)展端對(duì)端語(yǔ)音識(shí)別(Deep Speech: Scaling up end-to-end speech recognition)》就是使用了該語(yǔ)音數(shù)據(jù)集。

地址：https://catalog.ldc.upenn.edu/LDC2002T43

LibriSpeech：包括文本和語(yǔ)音的有聲讀物數(shù)據(jù)集。它是近 500 小時(shí)由多人朗讀清晰的各類有聲讀物數(shù)據(jù)集，且由包含文本和語(yǔ)音的書(shū)籍章節(jié)組織起結(jié)構(gòu)。

地址：http://www.openslr.org/12/

VoxForge：帶口音的語(yǔ)音清潔數(shù)據(jù)集，特別是對(duì)于如期望對(duì)不同口音或腔調(diào)的語(yǔ)音有魯棒性需求的系統(tǒng)很有用。

地址：http://www.voxforge.org/

TIMIT：只包含英語(yǔ)的語(yǔ)音識(shí)別數(shù)據(jù)集。

地址：https://catalog.ldc.upenn.edu/LDC93S1

CHIME：包含噪聲的語(yǔ)音識(shí)別數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包含真實(shí)、模擬和清潔的語(yǔ)音記錄。實(shí)際上是記錄四個(gè)說(shuō)話者在四個(gè)噪聲源的情況下近 9000 份記錄，模擬數(shù)據(jù)是在結(jié)合話語(yǔ)行為和清潔無(wú)噪語(yǔ)音記錄的多環(huán)境下生成的。

地址：http://spandh.dcs.shef.ac.uk/chime_challenge/data.html

TED-LIUM：TED 演講的語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄數(shù)據(jù)集。1495 份 TED 演講的語(yǔ)音記錄，并且這些語(yǔ)音記錄有對(duì)應(yīng)的全文本。

地址：http://www-lium.univ-lemans.fr/en/content/ted-lium-corpus

推薦和排序系統(tǒng)

Netflix Challenge：第一個(gè)主要 Kaggle 風(fēng)格的數(shù)據(jù)庫(kù)。因?yàn)榇嬖陔[私問(wèn)題，只能非正式地獲得授權(quán)。

地址：http://www.netflixprize.com/

MovieLens：各種電影的評(píng)論數(shù)據(jù)庫(kù)，通常用于基線協(xié)同過(guò)濾(collaborative filtering baselines)。

地址：https://grouplens.org/datasets/movielens/

Million Song Dataset：在 Kaggle 上大量、富元數(shù)據(jù)(metadata-rich)、開(kāi)源的數(shù)據(jù)集，有利于人們?cè)囼?yàn)混合推薦系統(tǒng)(hybrid recommendation systems)。

地址：https://www.kaggle.com/c/msdchallenge

Last.fm：音樂(lè)推薦數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集能有權(quán)訪問(wèn)底層社交網(wǎng)絡(luò)和其他元數(shù)據(jù)，而這樣的數(shù)據(jù)集正對(duì)混合系統(tǒng)有巨大的作用。

地址：http://grouplens.org/datasets/hetrec-2011/

網(wǎng)絡(luò)和圖表

Amazon Co-Purchasing 和 Amazon Reviews：從亞馬遜以及相關(guān)產(chǎn)品評(píng)論數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)爬取的如「用戶買了這個(gè)同時(shí)也會(huì)買哪個(gè)」這樣的語(yǔ)句。適合在互聯(lián)網(wǎng)中進(jìn)行推薦系統(tǒng)的測(cè)試。

地址：http://snap.stanford.edu/data/#amazon 和 http://snap.stanford.edu/data/amazon-meta.html

Friendster Social Network Dataset：在 Friendster 的重心轉(zhuǎn)入到游戲網(wǎng)站之前，這家網(wǎng)站發(fā)布了包含 103,750,348 個(gè)用戶好友列表的匿名數(shù)據(jù)集。

地址：https://archive.org/details/friendster-dataset-201107

地理測(cè)繪數(shù)據(jù)庫(kù)

OpenStreetMap：免費(fèi)許可的全球矢量數(shù)據(jù)集。其包含了舊版的美國(guó)人口統(tǒng)計(jì)局的 TIGER 數(shù)據(jù)。

地址：http://wiki.openstreetmap.org/wiki/Planet.osm

Landsat8：整個(gè)地球表面的衛(wèi)星拍攝數(shù)據(jù)，每隔幾周會(huì)更新一次。

地址：https://landsat.usgs.gov/landsat-8

NEXRAD：多普雷達(dá)掃描的美國(guó)大氣環(huán)境。

地址：https://www.ncdc.noaa.gov/data-access/radar-data/nexrad

人們常常認(rèn)為解決一個(gè)數(shù)據(jù)集上的問(wèn)題就相當(dāng)于對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行了一次完整的審視。因?yàn)槲覀兛梢允褂眠@些數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗(yàn)證或證明一個(gè)概念，但是也不要忘了測(cè)試模型或原型是如何獲取新的和更實(shí)際的數(shù)據(jù)來(lái)提高運(yùn)算效果，獲得優(yōu)良產(chǎn)品的。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的成功公司通常從他們收集新數(shù)據(jù)、私有數(shù)據(jù)的能力中獲得力量，從而以一種具有競(jìng)爭(zhēng)力的方式提高他們的表現(xiàn)。

總結(jié)

好數(shù)據(jù)集還有很多，這份列表當(dāng)然不可能完全覆蓋，如果你知道還有很好的數(shù)據(jù)集值得推薦，請(qǐng)通過(guò)評(píng)論與我們分享。