數據集查找神器！100個大型機器學習數據集都匯總在這了 | 資源
太好用了
銅靈 發自 凹非寺
量子位 出品| 公眾號 QbitAI
想自己構建機器學習模型，沒想到首先就卡在了第一步。
網上各種數據集魚龍混雜，質量也參差不齊，簡直讓人挑花了眼。想要獲取大型數據集，還要挨個跑到各數據集的網站，兩個字：麻煩。
如何才能高效找到機器學習領域規模最大、質量最高的數據集？
為了響應廣大網友的呼聲，網友u/UpdraftDev將全網最大的機器學習數據集整理匯集，并對這些數據集進行了分類和介紹。
想找心儀數據集，現在一目了然。網友紛紛表示：很滿意！
太方便了
這個網站上，共收集到了100多個業界最大型的數據集。
根據任務類別，這些數據集中又分為三大類：計算機視覺（CV）、自然語言處理（NLP）和音頻數據集。
在網站主頁，一眼掃過去可以看到數據集名稱、發布時間、簡要介紹、開源協議、相關論文等重要信息，查找起來非常方便。
點進去就直接跳轉到網站主頁了，輕輕一點，免去了你挨個搜索每個數據集地址的麻煩。
神仙數據集
清單中列舉的數據集中，不乏一些有趣的業界知名數據集，在很多的機器學習任務中，這些數據集都是最實用、出現場次最高的那一批。
都是哪些神仙數據集？
計算機視覺領域
先來看一下CV領域，匯總中收納了70個大型數據集，很多經常遇到的經典數據集都在里面。
看看你能認出幾個：
其中，包含了英偉達去年12月開源的人臉數據集FFHQ（Flickr-Faces-HQ），內含7萬張1024×1024分辨率的高清人臉大圖。
它提供了高度多樣化、高質量的人臉數據，并且涵蓋了比現有高分辨率數據集（如CelebA-HQ）更多的變化，比如更多佩戴眼鏡、帽子的照片。
也有一些熟悉的中國企業身影。
比如百度開放的自動駕駛數據集ApolloScape，包括感知、仿真場景、路網數據等數十萬幀逐像素語義分割標注的高分辨率圖像數據。
數據集采用了逐像素語義分割標注的方式，是環境復雜、標注精準、數據量大的自動駕駛數據集。
騰訊開源的Tencent ML-Images項目，其多標簽圖像數據集ML-Images包含了1800萬圖像和1.1萬多種常見物體類別，比谷歌開源的Open Images數據集還豐富不少。
當然，像ImageNet、KITTI、COCO、Cityscapes等這樣的老牌經典數據集也都在里面。
自然語言處理（NLP）領域
NLP領域目前有26個數據集：
斯坦福大學NLP組的SQuAD 2.0你得了解一下，和一代相比，2.0版在增加對抗性問題的同時，也新增了一項“判斷一個問題能否根據提供的閱讀文本作答”的任務。
SQuAD 2.0中不僅包含十萬個問題-答案對，還有超過五萬個由人類眾包者對抗性地設計的無法回答的問題。
CoQA數據集也是斯坦福開發的對話數據集，包含來自8k組對話的127k個帶有答案的問題。這些對話涉及 7 個不同領域，每組對話的平均長度為15輪，每一輪對話都由問題和回答組成。
此外，DeepMind的Q&A問答數據集、微軟的MS MARCO機器閱讀理解數據集、三名中國學生推出的HotpotQA新型問答數據集等，都可以在這份清單中一鍵直達。
音頻數據集
還有四個大型音頻數據集：
谷歌的大規模音頻數據集AudioSet，包含632類的音頻類別以及2084320 條人工標記的每段10秒的聲音剪輯片段，覆蓋大范圍人類與動物、樂器與音樂流派、日常環境聲音。
谷歌NSynth數據集，收錄了從1000種樂器中采集的大量注釋的音符，包括不同的音高和速率，比同類的公共數據集大了一個數量級。
初創公司Mozilla公布的Common Voice數據集，內含2萬名英語志愿者500小時、40萬份錄音，語料庫也在不斷擴充中。
還有LibriSpeech?ASR corpus語音數據集，包括1000小時的英文發音和對應文字，數據來自LibriVox項目的有聲讀物，是一個大型的語料數據庫。
傳送門
這份清單中還有很多實用有趣的數據集，記得自己也去探索一遍。
目前，數據集匯合還在持續更新中，記得及時收藏。
數據集地址：
https://www.datasetlist.com/
作者系網易新聞·網易號“各有態度”簽約作者
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