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유용한 Datasets를 얻을수 있는 사이트들 – 모닝코딩

유용한 Datasets를 얻을수 있는 사이트들. LeeHyeonSeung 2020. 7. 10. … 3. Keras에서 제공하는 데이터셋. 4. 그 외: AI Hub, 공공 데이터 포털 등.

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Source: morningcoding.tistory.com

Date Published: 9/17/2022

View: 6906

머신러닝 데이터셋 자료 사이트 – Daum 블로그

머신러닝 데이터셋 자료 사이트 [국내] – AI 팩토리 : http://aifactory.space​ – 공공데이터포털 : https://www.data.go.kr/datasetsearch​ – AI허브 …

+ 자세한 내용은 여기를 클릭하십시오

Source: blog.daum.net

Date Published: 2/22/2022

View: 4410

오픈 데이터셋 사이트 모음 – Blue mumin

비디오/이미지 관련 데이터의 존재 여부라고 생각됩니다. 그리고 한국어 관련 음성/자연어를 전문적으로 모아놓았기 때문에. 해당 사이트의 존재는 정말 …

+ 여기에 표시

Source: bluemumin.github.io

Date Published: 7/20/2021

View: 7844

머신러닝/딥러닝 데이터셋 제공 사이트

머신러닝/딥러닝 데이터셋 제공 사이트 · 8. Google Dataset Search · 7. Google AI Datasets · 6. Awesome Public Datasets · 5. OECD Health Data · 4. UCI …

+ 여기에 자세히 보기

Source: learning-sarah.tistory.com

Date Published: 11/13/2021

View: 2167

머신러닝/딥러닝 데이터셋 얻을 수 있는 링크 모음 – code cleaner

캐글 데이터 셋 : 데이터 셋 및 각종 분석 모델 공유 … 각 국가의 공공 데이터 링크 모은 사이트 : 각 국가마다 사이트 가입 필요(한국은 현재 16개).

+ 여기에 더 보기

Source: cleancode-ws.tistory.com

Date Published: 10/18/2021

View: 8546

[데이터 과학] 데이터(Datasets) 수집하기 좋은 사이트 모음

1. 공공데이터 포털 · 2. 국가 통계 포털 · 3. 마이크로데이터 통합 서비스(MDIS) · 4. Awesome Public Datasets · 5. Google AI Datasets · 6. Google Dataset …

+ 여기를 클릭

Source: acdongpgm.tistory.com

Date Published: 5/7/2021

View: 5688

[정리] 데이터셋 사이트 – velog

데이터를 활용하는 프로젝트를 진행할 때 빠르게 찾을 수 있도록 데이터셋을 구하기 좋은 사이트들을 모아서 정리해 보았다.

+ 더 읽기

Source: velog.io

Date Published: 5/29/2022

View: 5643

데이터셋을 구하기 좋은 장소 – SyLab

안녕하세요? 오늘은 머신러닝을 공부하고 연구하는데 있어 중요한 자원인 데이터셋을 구할 수 있는 유용한 사이트 중 몇 가지를 소개하고자 합니다.

+ 더 읽기

Source: sylaboratory.tistory.com

Date Published: 10/24/2022

View: 1102

이미지 분류 데이터 세트 만들기 및 이미지 가져오기 | Vertex AI

이러한 입력 이미지는 공개 Cloud Storage 버킷에 저장됩니다. 공개적으로 액세스할 수 있는 이 버킷에는 데이터 가져오기에 사용하는 CSV 파일도 포함되어 있습니다. 이 …

+ 여기에 보기

Source: cloud.google.com

Date Published: 11/23/2022

View: 9275

AI 학습용 한국인 안면이미지 데이터

등록된 데이터 신청 건과 문의 내용에 대해서는 메일로 별도로 안내하고 있으며,  본 웹사이트는 2022년 8월에 aihub 시스템에 통합될 예정입니다.  통합과 함께 …

+ 자세한 내용은 여기를 클릭하십시오

Source: kface.aihub.or.kr

Date Published: 11/14/2022

View: 900

주제와 관련된 이미지 이미지 데이터 셋 사이트

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  • Author: 툴 브레이커Tool breaker
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  • Date Published: 2020. 2. 10.
  • Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=fe4Azky6wgY

딥러닝 데이터셋 제공 사이트

국내

1. 네이버 데이터랩 http://datalab.naver.com/

2. 공공데이터 포털 https://www.data.go.kr/

3. 서울시 데이터

– 서울연구데이터 서비스 http://data.si.re.kr/

– 서울 열린데이터광장 http://data.seoul.go.kr/

– 서울특별시 빅데이터 캠퍼스 https://bigdata.seoul.go.kr/data/selectPageListDataSet.do?r_id=P210

4. 빅데이터 분석 최신 동향 및 실습 데이터 제공 https://kbig.kr/#none

5. 금융관련 데이터

– 금융통계정보시스템 http://fisis.fss.or.kr/

– 금융위원회 http://www.fsc.go.kr/

– 한국금융연구원 http://www.kif.re.kr/

– 한국거래소 http://www.krx.co.kr/sns/sta/sta_l_002.jsp

6. 국가 통계 포털 http://www.kosis.kr/

7. 경제 통계 http://ecos.bok.or.kr/

8. 보건

– 보건 통계 http://stat.mw.go.kr/

– 국민건강보험공단 https://nhiss.nhis.or.kr/

– 심평원 http://opendata.hira.or.kr/home.do#none

9. 교육 통계 http://cesi.kedi.re.kr/

10. 의료 통계 https://www.hira.or.kr/

11. 특허 통계

– 키프리스 http://www.kipris.or.kr

– 윕스온 http://www.wipson.com

– 위즈도메인 http://www.wisdomain.com

12. 공동주택 관리 정보 시스템 http://www.k-apt.go.kr/

13. MDIS (Micro Data Integrated Service) : https://mdis.kostat.go.kr/

14. SKT BigData Hub https://www.bigdatahub.co.kr/

15. AI 오픈이노베이션 허브 https://www.aihub.or.kr/

해외

1. KDnuggets http://www.kdnuggets.com/datasets/index.html

2. Kaggle https://www.kaggle.com/

3. Data Science Central http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/big-data-sets-available-for-free

4. UCI Machine Learning Repository http://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepository.html

5. OECD Health Data http://titania.sourceoecd.org/vl=3705678/cl=20/nw=1/rpsv/statistic/s37_about.htm?jnlissn=99991012

6. Awesome Public Datasets https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets

7. Google AI Datasets https://ai.google/tools/datasets

8. Google Dataset Search https://toolbox.google.com/datasetsearch

사이트 출처는

연세대학교 산업공학과

데이터마이닝 이론 및 응용

수업 참고 자료에서 나왔습니다

머신러닝/딥러닝 데이터셋 얻을 수 있는 링크 모음

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* UC 얼바인 머신러닝 저장소 : 데이터셋

http://archive.ics.uci.edu/ml/index.php

* 캐글 데이터 셋 : 데이터 셋 및 각종 분석 모델 공유

https://www.kaggle.com/datasets

* 아마존 데이터 셋 : 별로 연습용으로 활용하기 좋지 않음/ AWS 솔루션 사용자를 위한 데이터 셋

https://registry.opendata.aws/

* 각 국가의 공공 데이터 링크 모은 사이트 : 각 국가마다 사이트 가입 필요(한국은 현재 16개)

http://dataportals.org/search

* 유럽 국가의 공개 데이터 링크 모음: 링크를 많이 타고 가야해서 불편

https://opendatamonitor.eu/frontend/web/index.php?r=dashboard%2Findex

* 유료 데이터 셋(일부 무료) : 고유 데이터 판매 가능

https://www.quandl.com/

* 위키백과: 머신러닝 주요 데이터 셋 목록

https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_datasets_for_machine-learning_research

* 데이터셋 리스트 모음 링크

https://www.quora.com/Where-can-I-find-large-datasets-open-to-the-public

* 데이터 셋 서브레딧

https://www.reddit.com/r/datasets

* 카네기 멜론 대학교 통계학과 데이터 셋

http://lib.stat.cmu.edu/datasets/

* 깃허브 유명 데이터 셋

https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets

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[데이터 과학] 데이터(Datasets) 수집하기 좋은 사이트 모음

데이터 분석에 필요한 재료 데이터들을 어디에서 수집할까요?

물론 회사에 들어가게 되면 회사 내에 데이터를 사용하기 되겠지만.

그것 외에도 많은 데이터를 수집할 수 있는 사이트가 있습니다.

1. 공공데이터 포털

공공데이터 포털은 가장 많이 사용하고 있는 국가기관들의 공공데이터들을 API의 형태로 다운로드할 수 있는

사이트입니다. 전국 부동산 , 범죄율 , 코로나 바이러스 등 국가기관이 수집한 데이터를 내가 수집할 수 있습니다.

2. 국가 통계 포털

이것도 비슷함.

3. 마이크로데이터 통합 서비스(MDIS)

여기까지가 공공데이터 수집 사이트들입니다.

기업데이터

그 외에 구글이나 , SK , Kaggle 등이 수집한 데이터도 자유로운 분석을 위해 공개하고 있습니다.

4. Awesome Public Datasets

이건 데이터셋들이 git-hub에 저장되어있는 사이트입니다.

5. Google AI Datasets

6. Google Dataset Search

7. SKT BigData Hub

8. Kaggle competition datasets

9. DACON

dacon.io/

경진대회에서 제공되는 데이터셋을 다운받아 사용할 수 있다.

10. AI hub

한국인이 만든 여러가지 데이터 셋이 있다.

대한민국 디지털 뉴딜 데이터 댐 만들기를 통해 만들어진 데이터

www.aihub.or.kr/sample_data_board/image

데이터셋을 구하기 좋은 장소

안녕하세요? 오늘은 머신러닝을 공부하고 연구하는데 있어 중요한 자원인 데이터셋을 구할 수 있는 유용한 사이트 중 몇 가지를 소개하고자 합니다.

1. 캐글(kaggle)

: 너무나 유명하죠. 캐글은 2010년에 설립되었고 예측 모델 및 분석 대회를 위한 플랫폼입니다. 2017년부터 구글의 자회사로 들어갔는데요. 수많은 데이터 과학자나 분석가들이 best한 모델을 생산해내기 위해 경쟁하는 곳입니다. 이곳에서 수많은 유용한 데이터셋을 구할 수 있습니다.

링크: https://www.kaggle.com/

2. 아마존 AWS 데이터셋(Amazon AWS datasets)

: Amazon web service는 클라우드를 전문으로 하는 회사입니다. 현재 클라우드 업계에서는 독보적이며 지속적으로 발전하고 있는 회사입니다. 아마존에서는 GPU Computing을 할 수 있는 클라우드 서비스를 제공함과 동시에 데이터셋도 제공하고 있습니다.

링크: https://registry.opendata.aws/

3. UC 얼바인 머신러닝 저장소(UC irvine machine learning repository)

: University of California, Irvine은 이름 그대로 irvine에 위치한 캘리포니아 대학교로써 이곳에서는 머신러닝을 위한 다양한 데이터셋을 제공합니다.

링크: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html

이 밖에도 데이터셋을 구할 수 있는 유용한 사이트들이 있으면 추가적으로 소개하겠습니다.

감사합니다.

Hello 이미지 데이터: 이미지 분류 데이터 세트 만들기 및 이미지 가져오기

Google Cloud Console을 사용하여 이미지 분류 데이터 세트를 만듭니다. 데이터 세트가 생성된 후 공개 Cloud Storage 버킷의 이미지를 가리키는 CSV를 사용하여 해당 이미지를 데이터 세트로 가져옵니다.

이 튜토리얼은 여러 페이지로 이루어져 있습니다.

각 페이지에서는 이 튜토리얼의 이전 페이지에서 안내를 이미 수행했다고 가정합니다.

이미지 데이터 입력 파일

요점: 단일 데이터 세트를 여러 목표에 사용할 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 이미지 분류(라벨을 이미지에 적용)에 중점을 두지만 객체 감지(객체 식별 및 라벨링)와 같은 다른 목표에 동일한 데이터를 사용할 수 있습니다.

이 튜토리얼에서 사용하는 이미지 파일은 이 Tensorflow 블로그 게시물에 사용된 꽃 데이터 세트에서 가져온 것입니다. 이러한 입력 이미지는 공개 Cloud Storage 버킷에 저장됩니다. 공개적으로 액세스할 수 있는 이 버킷에는 데이터 가져오기에 사용하는 CSV 파일도 포함되어 있습니다. 이 파일에는 두 개의 열이 있습니다. 첫 번째 열에는 Cloud Storage의 이미지 URI, 두 번째 열에는 이미지 라벨이 포함됩니다. 아래는 샘플 행입니다.

gs://cloud-samples-data/ai-platform/flowers/flowers.csv :

gs://cloud-samples-data/ai-platform/flowers/daisy/10559679065_50d2b16f6d.jpg,daisy gs://cloud-samples-data/ai-platform/flowers/dandelion/10828951106_c3cd47983f.jpg,dandelion gs://cloud-samples-data/ai-platform/flowers/roses/14312910041_b747240d56_n.jpg,roses gs://cloud-samples-data/ai-platform/flowers/sunflowers/127192624_afa3d9cb84.jpg,sunflowers gs://cloud-samples-data/ai-platform/flowers/tulips/13979098645_50b9eebc02_n.jpg,tulips

1. 이미지 분류 데이터 세트 만들기 및 데이터 가져오기

콘솔을 방문하여 데이터 세트를 만들고 이미지 분류 모델을 학습시키는 과정을 시작합니다.

해당 메시지가 나타나면 Cloud Storage 버킷에 사용한 프로젝트를 선택합니다.

Vertex AI 페이지 시작하기 페이지에서 데이터 세트 만들기를 클릭합니다. 이 데이터 세트의 이름을 지정합니다(선택 사항). ‘데이터 유형 및 목표 선택’ 섹션의 이미지 탭에서 radio_button_checked이미지 분류(단일 라벨) 라디오 옵션을 선택합니다. 리전 드롭다운 메뉴에서 US Central을 선택합니다. 만들기를 선택하여 빈 데이터 세트를 만듭니다. 만들기를 선택하면 데이터 가져오기 창으로 이동됩니다. radio_button_checkedCloud Storage에서 파일 가져오기를 선택하고 이미지 위치 및 라벨 데이터가 있는 CSV 파일의 Cloud Storage URI를 지정합니다. 이 빠른 시작에서 CSV 파일은 gs://cloud-samples-data/ai-platform/flowers/flowers.csv 에 있습니다. 다음을 복사하여 ‘가져오기 파일 경로’ 필드에 붙여넣습니다. cloud-samples-data/ai-platform/flowers/flowers.csv 계속을 클릭하여 이미지 가져오기를 시작합니다. 가져오기 프로세스는 몇 분 정도 걸립니다. 완료되면 데이터 세트에서 식별된 모든 이미지(라벨이 있는 이미지 및 라벨이 없는 이미지)를 표시하는 다음 페이지로 이동됩니다. 표시된 꽃 데이터 세트를 사용하면 몇 가지 경고 알림이 표시됩니다. 이는 데이터에 발생할 수 있는 오류 메시지를 표시하는 데 유용합니다.

다음 단계

이 튜토리얼의 다음 페이지를 따라 AutoML 모델 학습 작업을 시작합니다.

키워드에 대한 정보 이미지 데이터 셋 사이트

다음은 Bing에서 이미지 데이터 셋 사이트 주제에 대한 검색 결과입니다. 필요한 경우 더 읽을 수 있습니다.

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