RESOURCES PROVIDING DATA FOR MACHINE LEARNING AND TESTING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES

Денис Валерьевич Сикулер
{"title":"RESOURCES PROVIDING DATA FOR MACHINE LEARNING AND TESTING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES","authors":"Денис Валерьевич Сикулер","doi":"10.38028/esi.2021.22.2.004","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"В статье выполнен обзор 10 ресурсов сети Интернет, позволяющих подобрать данные для разнообразных задач, связанных с машинным обучением и искусственным интеллектом. Рассмотрены как широко известные сайты (например, Kaggle, Registry of Open Data on AWS), так и менее популярные или узкоспециализированные ресурсы (к примеру, The Big Bad NLP Database, Common Crawl). Все ресурсы предоставляют бесплатный доступ к данным, в большинстве случаев для этого даже не требуется регистрация. Для каждого ресурса указаны характеристики и особенности, касающиеся поиска и получения наборов данных. В работе представлены следующие сайты: Kaggle, Google Research, Microsoft Research Open Data, Registry of Open Data on AWS, Harvard Dataverse Repository, Zenodo, Портал открытых данных Российской Федерации, World Bank, The Big Bad NLP Database, Common Crawl.\n The work presents review of 10 Internet resources that can be used to find data for different tasks related to machine learning and artificial intelligence. There were examined some popular sites (like Kaggle, Registry of Open Data on AWS) and some less known and specific ones (like The Big Bad NLP Database, Common Crawl). All included resources provide free access to data. Moreover in most cases registration is not needed for data access. Main features are specified for every examined resource, including regarding data search and access. The following sites are included in the review: Kaggle, Google Research, Microsoft Research Open Data, Registry of Open Data on AWS, Harvard Dataverse Repository, Zenodo, Open Data portal of the Russian Federation, World Bank, The Big Bad NLP Database, Common Crawl.","PeriodicalId":41290,"journal":{"name":"Ekonomika i Matematiceskie Metody-Economics and Mathematical Methods","volume":"4 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.3000,"publicationDate":"2021-06-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Ekonomika i Matematiceskie Metody-Economics and Mathematical Methods","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.38028/esi.2021.22.2.004","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"ECONOMICS","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

В статье выполнен обзор 10 ресурсов сети Интернет, позволяющих подобрать данные для разнообразных задач, связанных с машинным обучением и искусственным интеллектом. Рассмотрены как широко известные сайты (например, Kaggle, Registry of Open Data on AWS), так и менее популярные или узкоспециализированные ресурсы (к примеру, The Big Bad NLP Database, Common Crawl). Все ресурсы предоставляют бесплатный доступ к данным, в большинстве случаев для этого даже не требуется регистрация. Для каждого ресурса указаны характеристики и особенности, касающиеся поиска и получения наборов данных. В работе представлены следующие сайты: Kaggle, Google Research, Microsoft Research Open Data, Registry of Open Data on AWS, Harvard Dataverse Repository, Zenodo, Портал открытых данных Российской Федерации, World Bank, The Big Bad NLP Database, Common Crawl. The work presents review of 10 Internet resources that can be used to find data for different tasks related to machine learning and artificial intelligence. There were examined some popular sites (like Kaggle, Registry of Open Data on AWS) and some less known and specific ones (like The Big Bad NLP Database, Common Crawl). All included resources provide free access to data. Moreover in most cases registration is not needed for data access. Main features are specified for every examined resource, including regarding data search and access. The following sites are included in the review: Kaggle, Google Research, Microsoft Research Open Data, Registry of Open Data on AWS, Harvard Dataverse Repository, Zenodo, Open Data portal of the Russian Federation, World Bank, The Big Bad NLP Database, Common Crawl.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
为机器学习和测试人工智能技术提供数据的资源
这篇文章概述了10个网络资源,使我们能够为各种机器教育和人工智能问题收集数据。它被广泛使用(如Kaggle、开放数据集(AWS)和不那么受欢迎或专有资源(如大坏NLP数据库,共享Crawl)。所有资源都可以免费获得数据,在大多数情况下甚至不需要注册。每个资源都有搜索和接收数据集的特征和特征。下面的网站包括:Kaggle、谷歌Research、微软AWS、Harvard Dataverse Repository、Zenodo、俄罗斯联邦开放数据门户网站、世界银行、大坏NLP数据库、Crawl。10个Internet resources的工作评论可以被下载到与机器相关的最终数据中。有一些流行歌曲,比如“打开的数据”和“一些坏的NLP数据”。所有不受限制的数据恢复。moeover在最坏的情况下并不需要数据处理。主要的考虑是为每个人提供特别的服务,提供数据搜索和access。《评论》中的followsed: Kaggle,谷歌研究数据,微软AWS, Harvard数据库,Zenodo,世界银行,大坏的NLP数据库,Crawl。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
23
期刊最新文献
Анализ маржинализма. Часть 2 Optimization of behaviour strategies within the simulation model of a multi-agent socio-economic system Spatial Econometric Approach to Modeling Election Results in Russia: Municipal Level Modern and promising opportunities to improve the economic efficiency of grain farming in Russia. Управление базовой ставкой с целью противодействия циклическому сокращению доходов
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1