مصادر مجموعات البيانات Data sets لتدريب الشبكات العصبونية

تستطيعي الحصول على مجموعات البيانات (Data sets) من مصادر مختلفة، ومنها:

1- توجد العديد من المواقع التي توفر مجموعات البيانات المفتوحة والتي يمكنك استخدامها مجانًا، بعض المواقع الشهيرة تشمل Kaggle وUCI Machine Learning Repository وGitHub.

وإليك الروابط:

• https://www.kaggle.com/datasets
• https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.php
• https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets
• https://github.com/datasets

2- بإمكانك العثور على العديد من مجموعات البيانات عبر البحث في المواقع الأكاديمية والمؤسسات البحثية. مثل Google Scholar وarXiv وIEEE Xplore.

3- بعض المشاريع البحثية والمنظمات العامة توفر مجموعات البيانات التي يمكن استخدامها لأغراض التدريب، وقد تكون هناك منظمات محددة لمجالات معينة مثل الطب أو الروبوتيات أو السيارات الذاتية. عليك فقط البحث عبر الإنترنت للعثور على المشاريع المناسبة في مجال اهتمامك.

4-  هناك بعض المنصات التي توفر خدمات استضافة وتوزيع مجموعات البيانات، وتمكنك من تنزيل البيانات بشكل مريح وبسيط، بعض الأمثلة على ذلك هي AWS Open Data Registry وGoogle Dataset Search وMicrosoft Research Open Data.

من المصادر الممكنة للحصول على مجموعات بيانات لتدريب الشبكات العصبونية بالإضافة للمصادر في التعليق السابق:

•  Kaggle: يعد Kaggle واحدًا من أشهر المواقع المتخصصة في تنظيم المسابقات الخاصة بالتعلم الآلي وعلوم البيانات. يقدم الموقع أيضًا مجموعات البيانات المختلفة للتنزيل.
• UCI Machine Learning Repository: يوفر مستودع UCI العديد من مجموعات البيانات المتاحة للتنزيل مجانًا. تم جمع معظم هذه المجموعات من مختلف المواقع على الويب وهي مناسبة للتدريب والاختبار للعديدة من النماذج العصبونية.
• Google Dataset Search: يوفر محرك بحث Google Dataset Search مجموعات البيانات المتاحة على الويب من مصادر مختلفة. يمكن استخدامه للعثور على مجموعات البيانات المناسبة لتدريب الشبكات العصبونية.
• OpenML: يعد OpenML منصة علم البيانات المفتوحة المصدر. يتضمن الموقع مجموعات بيانات واسعة النطاق متاحة للتنزيل والتدريب.
• GitHub: يمكن العثور على مجموعات البيانات المتاحة للتدريب على الشبكات العصبونية على GitHub، والتي يتم تحميلها ومشاركتها من قبل المجتمع العلمي.
• ImageNet: يعد ImageNet أحد أكبر مجموعات البيانات المتاحة للتدريب على شبكات العصبونات العميقة. يحتوي على أكثر من 14 مليون صورة في مجموعات فئات مختلفة.
• CIFAR-10 و CIFAR-100: تعد CIFAR-10 و CIFAR-100 مجموعات بيانات مشهورة لتدريب شبكات العصبونات العميقة في مجال الرؤية الحاسوبية. تحتوي CIFAR-10 على 60،000 صورة ملونة مقسمة إلى 10 فئات، في حين تحتوي CIFAR-100 على 100 فئة.
• MNIST: تعد MNIST واحدة من أشهر مجموعات البيانات المستخدمة لتدريب شبكات العصبونات العميقة في مجال التعرف على الأرقام المكتوبة باليد. تتكون من 60،000 صورة للتدريب و 10،000 صورة للاختبار.
• COCO: تعد COCO منصة للكشف عن الصور وتتضمن مجموعة واسعة من مجموعات الصور المتاحة للتدريب على شبكات العصبونات العميقة في مجال الكشف عن الصور.
• TensorFlow Datasets: توفر TensorFlow Datasets مجموعات بيانات جاهزة للاستخدام مع TensorFlow. تحتوي المجموعات على مجموعة واسعة من المجالات، بما في ذلك الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي.

هذه بعض المصادر التي يمكن استخدامها للحصول على مجموعات بيانات لتدريب شبكات العصبونات العمينية، ومن المهم الاختيار المناسب لمجموعة البيانات بناءً على الهدف المطلوب ونوع النموذج الذي يتم تدريبه.