Lisi o Mataupu[Natia][Fa'aali]
Soʻo se poloketi aʻoaʻoga masini e faʻalagolago i se faʻamaumauga lelei. Ole fa'amaumauga tele lea ole a fa'atagaina oe e toleni ma fa'amaonia lau fa'ata'ita'iga ML. O lea la, o se vaega tele o le galuega i se poloketi ML o le sailia lea o faʻamaumauga atoatoa mo ou manaʻoga. Ae ui i lea, e le o taimi uma e mafai ai ona maua se filifiliga e fetaui ma lou manaʻoga, e pei o le tele o faila e foliga manaia, i le faaiuga, e leai.
E mafai ona faigata le faʻaumatia o le taimi e sii mai ai le tele o faʻamaumauga seʻia e oʻo i se seti lelei. Faatasi ai ma lena manatu, ua matou aoina nisi o filifiliga e foliga manaia ma e mafai ona fesoasoani ia te oe e atiaʻe lau poloketi ML. Manatua o nisi e faʻamoemoe mo le tagata lava ia nai lo le faʻaaogaina faapisinisi, o lea vaʻai i nei filifiliga o se auala e maua ai le poto masani i le ML universe.
Fa'avae o Fa'amaumauga
Ae tatou te leʻi taʻua faʻamaumauga, e tatau ona tatou faʻamalamalamaina nisi o faaupuga. I galuega fa'akomepiuta Artificial, aemaise lava Aoaoina o masini, e manaʻomia le tele o faʻamaumauga, lea o le a faʻaaogaina e toleni ai le algorithm. O lenei aofaʻi o faʻamaumauga o loʻo aoina i totonu o se faʻamaumauga, lea e matua aoga tele e aʻoaʻo ai se algorithm.
Faatasi ai ma nei faʻamatalaga, o le algorithm e aʻoaʻoina - faʻataʻitaʻiina foi - ma mafai ai ona maua faʻataʻitaʻiga, faʻavae sootaga ma faʻapea ona faia filifiliga tutoʻatasi. A aunoa ma se toleniga, Aoaoina o masini algorithms e le mafai ona faia se gaioiga. O le mea lea, o le sili atu o faʻamatalaga aʻoaʻoga, o le sili atu lea o le faʻataʻitaʻiga o le a faʻatinoina. Mo se faʻamaumauga e aoga i le poloketi, e leʻo faʻatatau i le aofaʻi: e faʻatatau foi i le faʻavasegaina.
O le tulaga lelei, e tatau ona fa'ailoga lelei fa'amaumauga. Mafaufau i le tulaga o chatbots: e taua le faʻaofiina o le gagana, ae e tatau ona faia ma le faʻaeteete le suʻesuʻeina o le syntactic ina ia mafai ai e le algorithm na fatuina ona malamalama pe a faʻaogaina e le tagata faʻatalanoaga le gaogao. Naʻo le taimi lena o le a mafai ai e le fesoasoani faʻapitoa ona faʻalauiloa le tali e tusa ai ma le mea na talosagaina e le tagata faʻaoga.
E mafai ona fa'atupuina fa'amaumauga mai su'esu'ega, fa'amatalaga fa'atau a tagata, iloiloga o lo'o tu'u i luga o au'aunaga, ma le tele o isi auala e fa'ataga ai le aoina o fa'amatalaga aoga fa'atulagaina i koluma ma laina i se faila CSV.
Ae e te leʻi alu e suʻe le faʻamaumauga atoatoa, e taua lou iloa o le faʻamoemoega o lau poloketi, aemaise lava pe afai e mai se vaega patino, e pei o le tau, tupe, soifua maloloina, ma isi. fa'amaumauga.
Fa'amaumauga mo ML
Toleniga Chatbot
O se chatbot aoga e manaʻomia ai le tele o faʻamatalaga aʻoaʻoga ina ia mafai ai ona vave foia fesili a tagata e aunoa ma se faʻalavelave a tagata. Ae ui i lea, o le faʻamaualuga autu i le atinaʻeina o chatbot o le mauaina lea o faʻamatalaga faʻamatalaga faʻatatau i galuega e aʻoaʻoina ai nei masini aʻoaʻoga-faʻavae.
O se fa'amatalaga fa'atalanoaga e aoina fa'amaumauga i se fa'atulagaga o fesili ma tali. E lelei mo aʻoaʻoga chatbots o le a tuʻuina atu tali faʻapitoa i le aofia. A aunoa ma nei faʻamatalaga, o le a le mafai e le chatbot ona vave foia fesili a le au faʻaoga pe tali fesili a le tagata e aunoa ma le manaʻomia o se tagata.
I le faʻaaogaina o nei faʻamaumauga, e mafai e pisinisi ona fatuina se meafaigaluega e maua ai tali vave i tagata faʻatau 24/7 ma e sili atu le taugofie nai lo le i ai o se vaega o tagata o loʻo faia le lagolago a tagata faʻatau.
1. Fesili-Tali Fa'amaumauga
O lenei fa'amaumauga o lo'o tu'uina atu ai se seti o tala a Wikipedia, fesili ma a latou tali fa'atosina lima. O se fa'amaumauga na aoina i le va o le 2008 ma le 2010 mo le fa'aoga i totonu suʻesuʻega faʻapitoa.
2. Fa'amatalaga Gagana
Language Data ose fa'amaumauga o lo'o pulea e Yahoo fa'atasi ai ma fa'amatalaga e maua mai i nisi o auaunaga a le kamupani, e pei ole Yahoo! Tali, lea e galue o se faʻalapotopotoga tatala mo tagata faʻaoga e lafo fesili ma tali.
3. WikiQA
O le WikiQA corpus e iai fo'i se seti o fesili ma tali. O le puna o fesili o Bing, ae o tali e fesoʻotaʻi i se itulau Wikipedia ma le gafatia e foia ai le fesili muamua.
I le aotelega, e sili atu i le 3,000 fesili ma se seti o 29,258 fuaiupu o loʻo i totonu o faʻamaumauga, lea e tusa ma le 1,400 ua faʻavasegaina o tali i se fesili tutusa.
Fa'amaumauga a le Malo
O fa'amaumauga na fa'atupuina e malo e aumaia ai fa'amaumauga o tagata, o ni fa'aoga lelei mo galuega fa'atino e feso'ota'i ma le malamalama i aga fa'aagafesootai, faia o faiga fa'avae lautele, ma le fa'aleleia atili o sosaiete. E mafai ona aoga lenei mea mo faʻasalalauga faʻapolokiki, faʻasalalauga faʻatatau, poʻo suʻesuʻega maketi.
O nei fa'amaumauga e masani lava ona i ai fa'amatalaga e le o ta'ua, e ui e mafai e fa'ata'ita'iga ona maua fa'amatalaga mata'utia, e leai se soliga o le tagata lava ia.
4. Data.gov
Fa'alauiloa i le 2009, Data.gov o le North American source for data. O lona fa'amaumauga e mata'ina: e sili atu i le 218,000 fa'amaumauga e fa'ataga ai le fa'avasegaina, fa'ailoga, ituaiga, ma autu.
5. EU Open Data Portal
O le EU Open Data Portal e maua ai avanoa e tatala ai faʻamatalaga faʻasoa e faʻalapotopotoga a le Iuni a Europa. O faʻamaumauga ia e mafai ona faʻamoemoeina mo pisinisi ma le faʻaaogaina faʻapisinisi. I le fa'aogaina e le tagata fa'aoga e sili atu i le 15.5 afe fa'amaumauga, e aofia ai autu e pei o le soifua maloloina, malosi, siosiomaga, aganuu, ma a'oa'oga.
Faʻamatalaga o le soifua maloloina
I le faʻalavelaveina o faʻafitauli faʻalesoifua maloloina i le lalolagi atoa, o faʻamaumauga e gaosia e faʻalapotopotoga faʻalesoifua maloloina e taua tele i le atinaʻeina o fofo lelei e laveaʻi ai ola. O nei fa'amaumauga e mafai ona fesoasoani e fa'ailoa ai mea e a'afia ai, fa'ata'ita'iina fa'asologa o fa'ama'i, ma fa'avavevave fa'ama'i.
O nei faʻamaumauga e aofia ai faʻamaumauga o le soifua maloloina, faʻasologa o tagata mamaʻi, faʻamaʻi faʻamaʻi, faʻaogaina faʻafomaʻi, tau o meaʻai, ma sili atu.
6. Global Health Observatory
O lenei faʻamaumauga o se faʻavae a le Faalapotopotoga o le Soifua Maloloina a le Lalolagi (WHO). E tu'uina atu fa'amatalaga lautele e feso'ota'i ma vaega eseese o le soifua maloloina, fa'atulagaina i autu e pei o faiga fa'alesoifua maloloina, fa'aogaina o le tapaa, fa'atama, HIV/AIDS, ma isi. E iai fo'i le avanoa e fa'atalanoa ai fa'amaumauga ile COVID-19.
7. MAFAU-19
CORD-19 ose fa'asalalauga fa'aa'oa'oga ile COVID-19 ma isi tala e uiga ile coronavirus fou. Ose fa'amaumauga tatala e fa'amoemoe e fa'atupu ai fa'amatalaga fou ile COVID-19.
Fa'amatalaga tau tamaoaiga
O faʻamaumauga e fesoʻotaʻi ma le siosiomaga tau tupe e masani ona aoina le tele o faʻamatalaga, talu ai e masani ona faʻaputuina mo se taimi umi. E lelei mo le fatuina o faʻamatalaga tau tamaoaiga poʻo le faʻatulagaina o faiga faʻafaigaluega.
Fa'atasi ai ma fa'amaumauga tau tupe sa'o, a Fa'ata'ita'iga a'oa'oga masini atonu e mafai ona valoia le amio a se aseta. O le mafuaaga lena o loʻo faia ai e le vaega o tupe mea uma i lona malosi e fausia ai se faʻataʻitaʻiga ML lelei, aua o soʻo se mea e mafai ona vavalo lelei e iai le gafatia e maua ai le faitau miliona o tala. Ua uma ona valoia e le Machine Learning amioga a tagatanuu, lea e afaina ai le auala o loʻo faia ai e le au fai tulafono a latou galuega.
8. Faaputugatupe Tupe Faava o Malo
O fa'amaumauga a le IMF o lo'o iai le tele o fa'ailoga tau tamaoaiga ma mea tau tupe, fa'amaumauga a le atunu'u, ma isi fa'amaumauga o nonogatupe ma fesuiaiga o tupe.
9. Faletupe a le Lalolagi
O le faleteuoloa a le Faletupe a le Lalolagi o loʻo iai faʻamaumauga eseese ma faʻamatalaga tau tamaoaiga mai atunuʻu eseese. E silia ma le 17,000 fa'amaumauga e vaevaeina i konetineta.
Iloiloga o oloa ma auaunaga
O le su'esu'ega o lagona ua maua ona fa'aoga i matā'upu 'ese'ese o lo'o fesoasoani nei i pisinisi e fa'atatau ma a'oa'o sa'o mai a latou tagata fa'atau po'o tagata fa'atau. O le suʻesuʻeina o lagona o loʻo faʻateleina le faʻaaogaina mo le mataʻituina o ala o faasalalauga lautele, mataʻituina o ituaiga, leo o le tagata faʻatau (VoC), auaunaga faʻatau, ma suʻesuʻega maketi.
Su'esu'ega lagona e fa'aaoga ai le NLP (neuro-linguistic programming) metotia ma algorithms e fa'atatau i tulafono, hybrid, po'o le fa'alagolago i masini A'oa'oga e a'oa'o ai fa'amaumauga mai fa'amaumauga.
O faʻamaumauga e manaʻomia i le suʻesuʻeina o lagona e tatau ona faʻapitoa ma e manaʻomia i se aofaiga tele. Ole vaega pito sili ona lu'itau ile fa'agasologa o a'oa'oga au'ili'ili lagona ole le su'eina o fa'amaumauga i ni aofaiga tetele; ae, o le sailia lea o fa'amaumauga talafeagai. O nei fa'amaumauga e tatau ona aofia ai se vaega lautele o fa'amatalaga au'ili'ili o lagona ma fa'aoga mataupu.
10. Faʻamatalaga Amazon
O lenei faʻamaumauga o loʻo i ai le tusa ma le 35 miliona faʻamatalaga a Amazon, e aofia ai le 18-tausaga o faʻamatalaga aoina. O se faʻamaumauga o oloa, tagata faʻaoga, ma iloiloga o mea.
11. Yelp Reviews
E ofoina atu foi e Yelp se faʻamaumauga e faʻavae i luga o faʻamatalaga na aoina mai lana auaunaga. E sili atu i le 8 miliona iloiloga, 1 miliona fautuaga, faʻatasi ai ma le toeitiiti 1.5 miliona uiga faʻatatau i pisinisi, e pei o itula tatala ma avanoa.
12. Iloiloga IMDB
O lenei faʻamaumauga o loʻo i ai se seti o le sili atu ma le 25 afe ata tifaga iloiloga mo aʻoaʻoga ma le isi 25 afe mo suʻega na faia faʻalilolilo mai le itulau IMDB, faʻapitoa i faʻavasegaga ata tifaga. E ofoina atu fo'i fa'amatalaga e le'i fa'ailogaina e fai ma fa'aopoopoga.
Fa'amaumauga mo laasaga muamua ile ML
13. Fa'amaumauga Tulaga uaina
O lenei fa'amaumauga o lo'o maua ai fa'amatalaga e feso'ota'i ma le uaina, mūmū ma le meamata, gaosia i le itu i matu o Potukale. Ole fa'amoemoe ole fa'auigaina ole lelei ole uaina e fa'atatau ile su'ega physicochemical. Manaia mo i latou o loʻo manaʻo e faʻataʻitaʻi le fatuina o se faiga faʻapitoa.
14. Titanic Dataset
O lenei fa'amaumauga o lo'o aumai ai fa'amaumauga mai le 887 pasese moni mai le Titanic, fa'atasi ai ma koluma ta'itasi o lo'o fa'amalamalamaina pe na latou ola, o latou tausaga, vasega pasese, itupa, ma le pili o le ulufale na latou totogiina. O lenei fa'amaumauga o se vaega o se lu'i na fa'alauiloa e le Kaggle platform, o lona fa'amoemoe o le faia lea o se fa'ata'ita'iga e mafai ona va'ai po'o ai pasese na sao mai le goto o le Titanic.
Fa'avae mo le Su'eina o Isi Fa'amaumauga
Afai e te manaʻo e alu atili e suʻe au lava faʻamaumauga, o le auala sili o le suʻesuʻeina lea o faleteuoloa sili ona lauiloa o le Aoaoina o masini atulaulau:
Komepiuta
Kaggle, o se lala o Google LLC, o se faʻalapotopotoga faʻainitaneti o saienitisi faʻamaumauga ma faʻapolofesa aʻoaʻoga masini. Kaggle fa'atagaina tagata fa'aoga e su'e ma fa'asalalau fa'amaumauga, su'esu'e ma faia fa'ata'ita'iga i totonu ole si'osi'omaga fa'asaienisi fa'amaumauga i luga ole laiga; galulue ma isi saienitisi faʻamaumauga ma Inisinia a'oa'oina masini, ma auai i tauvaga e foia ai luitau faasaienisi o faamatalaga.
Na amata Kaggle i le 2010 e ala i le ofoina atu o tauvaga a'oa'oga i masini ma o lea ua ofoina atu i tagata lautele tulaga faʻamaumauga, o se laulau faigaluega fa'avae mo fa'amaumauga fa'asaienisi ma a'oa'oga Fa'amatalaga Fa'amatalaga.
Su'esu'ega Fa'amaumauga
Dataset Search ose masini su'esu'e mai Google e fesoasoani i tagata su'esu'e e su'e fa'amaumauga i luga ole laiga e maua fua mo le fa'aoga. I luga o le upega tafaʻilagi, e faitau miliona faʻamaumauga e uiga i soʻo se mataupu e te fiafia i ai.
Afai o lo'o e su'e e fa'atau se tamai maile, e mafai ona e mauaina fa'amaumauga o lo'o tu'ufa'atasia ai fa'aseā a tagata fa'atau maile po'o su'esu'ega ile iloa ole ta'ifau. Pe afai e te fiafia i le faasee, e mafai ona e mauaina faʻamatalaga i tupe maua a nofoaga faaseʻe poʻo fuainumera o manuʻa ma numera o le auai. Dataset Search ua fa'asinoina toetoe lava 25 miliona o nei fa'amaumauga, tu'uina atu ia te oe se nofoaga e tasi e su'e ai fa'amaumauga ma su'e feso'ota'iga i le mea o iai fa'amaumauga.
UCI Machine Learning Repository
O le UCI Machine Learning Repository o se aofaʻiga o faʻamaumauga, aʻoaʻoga faʻapitoa, ma faʻamaumauga faʻamaumauga o loʻo faʻaogaina e le masini Aʻoaʻoga faʻalapotopotoga mo le suʻesuʻeina faʻapitoa o masini Aʻoaʻoga algorithms. O le archive na fausia e avea o se ftp archive i le 1987 e David Aha ma isi tamaiti aʻoga faauu i UC Irvine.
Talu mai lena taimi, ua faʻaaogaina lautele e tamaiti aʻoga, faiaoga, ma tagata suʻesuʻe i le lalolagi atoa e avea o se punavai autu o faʻamaumauga ML. I le avea ai o se faʻaaliga o le aʻafiaga o le faʻamaumauga, ua sili atu i le 1000 taimi na taʻua ai, ma avea ai ma se tasi o le 100 pito i luga o "pepa" sili ona taʻua i totonu o suʻesuʻega komepiuta uma.
Quandl
Quandl o se faʻavae e tuʻuina atu i ona tagata faʻaoga faʻamatalaga tau tamaoaiga, tupe, ma isi faʻamaumauga. E mafai e tagata faʻaoga ona sii mai faʻamaumauga e leai se totogi, faʻatau faʻamatalaga totogi pe faʻatau atu faʻamatalaga i Quandl. E mafai ona avea ma meafaigaluega aoga mo le atinaʻeina o fefa'ataua'iga algorithms, o lesi foi mea.
iʻuga
E ala i le su'esu'eina o nei mea faigaluega, e te mautinoa e te mauaina ni fa'aoga lelei mo au galuega. Ia mautinoa e filifili le faʻamaumauga e sili ona fetaui mo ou manaʻoga faʻapitoa ma ia manatua pea: e le gata i le aofaʻi, ae faʻapea foʻi le lelei. Ole fa'amaumauga ole fa'avae ole so'o se mea Poloketi a'oa'oga masini ma e taua tele le fausia i luga o fa'amaumauga lelei ina ia 'alofia ai le lamatiaga o le o'o atu i fa'ai'uga sese.
Tuua se tali