當(dāng)我們談?wù)摦?dāng)今商業(yè)領(lǐng)域和社會(huì)中的人工智能時(shí)，我們其實(shí)指的是機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)是一種應(yīng)用，通過使用算法（一組指令）變得越來越擅長執(zhí)行某項(xiàng)特定任務(wù)，因?yàn)樗佑|了越來越多與這項(xiàng)任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)。

這些任務(wù)可以是任何任務(wù)，從回答問題、創(chuàng)建文本或圖像（如ChatGPT或Dall-E等應(yīng)用所能做的）到識(shí)別圖像（計(jì)算機(jī)視覺）或者把自動(dòng)駕駛汽車從A地導(dǎo)航到B地。

所有這些任務(wù)都需要數(shù)據(jù)，那些想要訓(xùn)練自己的機(jī)器學(xué)習(xí)算法以自動(dòng)執(zhí)行日常任務(wù)的企業(yè)，他們需要一些數(shù)據(jù)源。

有哪些類型的數(shù)據(jù)？

企業(yè)數(shù)據(jù)通常分為兩類——內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)。

• 內(nèi)部數(shù)據(jù)是企業(yè)組織自己從運(yùn)營過程中收集的數(shù)據(jù)，這通常包括財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、客戶反饋數(shù)據(jù)、人力資源數(shù)據(jù)、運(yùn)營數(shù)據(jù)、和其他更多來源的數(shù)據(jù)。某個(gè)組織在監(jiān)控其自身運(yùn)營過程中收集的數(shù)據(jù)被稱為專有數(shù)據(jù)，這種數(shù)據(jù)很有價(jià)值，因?yàn)樗峁┝擞嘘P(guān)特定業(yè)務(wù)的信息。
• 外部數(shù)據(jù)是來自組織外部來源的數(shù)據(jù)，通常是從如下所列的第三方數(shù)據(jù)源收集而來。如果數(shù)據(jù)可供任何人免費(fèi)使用，則稱為開放數(shù)據(jù)。

除此之外，數(shù)據(jù)還可以分為結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

• 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是可以很好地、整齊地放入表格中的信息——例如，顯示企業(yè)銷售的產(chǎn)品、時(shí)間、地點(diǎn)、價(jià)格的銷售數(shù)據(jù)就是內(nèi)部結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)?；蛘?，企業(yè)會(huì)選擇分析歷史市場數(shù)據(jù)和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)來預(yù)測他們面向市場的未來走勢（結(jié)構(gòu)化的外部數(shù)據(jù)）。
• 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則是其他一切，例如圖片、視頻、文本和社交媒體內(nèi)容，當(dāng)然也可以包含有價(jià)值的洞察，但更難于分析。不過，AI已經(jīng)被證明對(duì)于從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取意義特別有用處。例如，圖像識(shí)別算法可以通過分析店內(nèi)閉路電視圖像（內(nèi)部非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）來告訴企業(yè)有關(guān)客戶行為的有用信息，還可以通過分析社交媒體上發(fā)布的與業(yè)務(wù)相關(guān)的圖像（非結(jié)構(gòu)化外部數(shù)據(jù)）來找到有價(jià)值的洞察。

所幸的是，數(shù)據(jù)無處不在。政府、研究機(jī)構(gòu)、私營公司、非政府組織都免費(fèi)提供數(shù)據(jù)用于研究甚至商業(yè)目的。因此，這里羅列了一些2023年可用的免費(fèi)在線數(shù)據(jù)最佳來源。

數(shù)據(jù)搜索引擎和存儲(chǔ)庫

• Google Dataset Search——這實(shí)際上是谷歌編目的數(shù)據(jù)集的搜索引擎；使用這個(gè)搜索引擎可以查找你可能需要的幾乎所有內(nèi)容的數(shù)據(jù)。
• AWS Open Data Search——另一個(gè)數(shù)據(jù)集搜索引擎，由亞馬遜的AWS提供。
• Microsoft Research Open Data——由Microsoft收集的免費(fèi)、開放的數(shù)據(jù)集，主要以科學(xué)為重點(diǎn)。
• UCI Machine Learning Repository——由加州大學(xué)歐文分校策劃和維護(hù)的600多個(gè)開放數(shù)據(jù)集的存儲(chǔ)庫，可用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
• Kaggle Datasets——在線數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)Kaggle還提供了精選的數(shù)據(jù)集目錄，涵蓋從大學(xué)排名到谷歌搜索趨勢、零售銷售、在線電影評(píng)論和犯罪統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的所有內(nèi)容。
• Reddit R/Datasets——由在線社區(qū)網(wǎng)站Reddit的用戶提交的龐大數(shù)據(jù)集，涵蓋了數(shù)百個(gè)主題。

政府和政府間組織的數(shù)據(jù)集

• Data.Gov——美國政府提供的開放數(shù)據(jù)門戶，托管了政府機(jī)構(gòu)發(fā)布的一百萬個(gè)數(shù)據(jù)集中的近四分之一數(shù)據(jù)。
• Data.Census.Gov——如果你專門尋找美國的人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，這是一個(gè)很好的起點(diǎn)！
• Data.EU——?dú)W盟的開放數(shù)據(jù)門戶，包含了來自歐盟組織的數(shù)據(jù)和成員國政府的數(shù)據(jù)。
• Data.gov.uk——英國政府機(jī)構(gòu)發(fā)布的開放數(shù)據(jù)集。
• World Health Organization Data——與全球健康和福祉相關(guān)的數(shù)據(jù)集。
• World Bank Open Data——與經(jīng)濟(jì)發(fā)展、國際金融市場、社會(huì)指標(biāo)和環(huán)境問題相關(guān)的數(shù)據(jù)集。

圖像數(shù)據(jù)

• Google Open Images——數(shù)以百萬計(jì)的圖像以各種方式分類和標(biāo)記，用于訓(xùn)練許多不同類型的計(jì)算機(jī)視覺算法。
• ImageNet Open Dataset——另一個(gè)由標(biāo)記圖像組成的數(shù)據(jù)集，可免費(fèi)用于非商業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。
• COCO Dataset——Common Objects in Context (COCO)數(shù)據(jù)集中包含了超過200000張圖像，這些圖像被選擇用于訓(xùn)練對(duì)象檢測和字幕算法。

聲音數(shù)據(jù)

• Mozilla Common Voice——一個(gè)開放的錄音數(shù)據(jù)集，可用于訓(xùn)練任何涉及語音的AI應(yīng)用。
• Audioset——另一個(gè)由谷歌策劃的數(shù)據(jù)集，這個(gè)數(shù)據(jù)集專注于聲音，包含數(shù)十萬個(gè)10秒樣本，這些樣本被分解為樂器、車輛和人聲等類別。
• Million Song Dataset——來自一百萬個(gè)當(dāng)代流行音樂曲目的樣本和元數(shù)據(jù)。

文本數(shù)據(jù)

• Wikidata——多種不同格式的維基百科文章的數(shù)據(jù)庫下載。
• Common Crawl——一個(gè)從萬維網(wǎng)上抓取的開放數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫，最知名的用途就是對(duì)ChatGPT和其他聊天機(jī)器人的GPU大型語言模型進(jìn)行訓(xùn)練。

其他和雜項(xiàng)數(shù)據(jù)集

• Amazon Reviews——包含約3500萬條亞馬遜產(chǎn)品評(píng)論的數(shù)據(jù)庫，包括產(chǎn)品信息和評(píng)級(jí)。
• Waymo Open Dataset——Alphabet自動(dòng)駕駛子公司W(wǎng)aymo公開了通過自動(dòng)駕駛車輛收集的大量數(shù)據(jù)，包括來自攝像頭和LiDAR傳感器數(shù)據(jù)。
• Apolloscape Dataset——更多的自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)，是由百度開源Apollo平臺(tái)提供的。