當我們談論當今商業(yè)領域和社會中的人工智能時，我們其實指的是機器學習。機器學習是一種應用，通過使用算法（一組指令）變得越來越擅長執(zhí)行某項特定任務，因為它接觸了越來越多與這項任務相關的數(shù)據(jù)。

這些任務可以是任何任務，從回答問題、創(chuàng)建文本或圖像（如ChatGPT或Dall-E等應用所能做的）到識別圖像（計算機視覺）或者把自動駕駛汽車從A地導航到B地。

所有這些任務都需要數(shù)據(jù)，那些想要訓練自己的機器學習算法以自動執(zhí)行日常任務的企業(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——內部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)。

• 內部數(shù)據(jù)是企業(yè)組織自己從運營過程中收集的數(shù)據(jù)，這通常包括財務數(shù)據(jù)、客戶反饋數(shù)據(jù)、人力資源數(shù)據(jù)、運營數(shù)據(jù)、和其他更多來源的數(shù)據(jù)。某個組織在監(jiān)控其自身運營過程中收集的數(shù)據(jù)被稱為專有數(shù)據(jù)，這種數(shù)據(jù)很有價值，因為它提供了有關特定業(yè)務的信息。
• 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)還可以分為結構化、非結構化或半結構化數(shù)據(jù)。

• 結構化數(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)銷售的產品、時間、地點、價格的銷售數(shù)據(jù)就是內部結構化數(shù)據(jù)。或者，企業(yè)會選擇分析歷史市場數(shù)據(jù)和經(jīng)濟指標來預測他們面向市場的未來走勢（結構化的外部數(shù)據(jù)）。
• 非結構化數(shù)據(jù)則是其他一切，例如圖片、視頻、文本和社交媒體內容，當然也可以包含有價值的洞察，但更難于分析。不過，AI已經(jīng)被證明對于從非結構化數(shù)據(jù)中提取意義特別有用處。例如，圖像識別算法可以通過分析店內閉路電視圖像（內部非結構化數(shù)據(jù)）來告訴企業(yè)有關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)務相關的圖像（非結構化外部數(shù)據(jù)）來找到有價值的洞察。

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

數(shù)據(jù)搜索引擎和存儲庫

• Google Dataset Search——這實際上是谷歌編目的數(shù)據(jù)集的搜索引擎；使用這個搜索引擎可以查找你可能需要的幾乎所有內容的數(shù)據(jù)。
• AWS Open Data Search——另一個數(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、開放的數(shù)據(jù)集，主要以科學為重點。
• UCI Machine Learning Repository——由加州大學歐文分校策劃和維護的600多個開放數(shù)據(jù)集的存儲庫，可用于訓練機器學習算法。
• Kaggle Datasets——在線數(shù)據(jù)科學平臺Kaggle還提供了精選的數(shù)據(jù)集目錄，涵蓋從大學排名到谷歌搜索趨勢、零售銷售、在線電影評論和犯罪統(tǒng)計數(shù)據(jù)的所有內容。
• 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，托管了政府機構發(fā)布的一百萬個數(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)計數(shù)據(jù)，這是一個很好的起點！
• Data.EU——歐盟的開放數(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——英國政府機構發(fā)布的開放數(shù)據(jù)集。
• World Health Organization Data——與全球健康和福祉相關的數(shù)據(jù)集。
• World Bank Open Data——與經(jīng)濟發(fā)展、國際金融市場、社會指標和環(huán)境問題相關的數(shù)據(jù)集。

圖像數(shù)據(jù)

• Google Open Images——數(shù)以百萬計的圖像以各種方式分類和標記，用于訓練許多不同類型的計算機視覺算法。
• ImageNet Open Dataset——另一個由標記圖像組成的數(shù)據(jù)集，可免費用于非商業(yè)機器學習應用。
• 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練對象檢測和字幕算法。

聲音數(shù)據(jù)

• Mozilla Common Voice——一個開放的錄音數(shù)據(jù)集，可用于訓練任何涉及語音的AI應用。
• Audioset——另一個由谷歌策劃的數(shù)據(jù)集，這個數(shù)據(jù)集專注于聲音，包含數(shù)十萬個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——來自一百萬個當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——一個從萬維網(wǎng)上抓取的開放數(shù)據(jù)存儲庫，最知名的用途就是對ChatGPT和其他聊天機器人的GPU大型語言模型進行訓練。

其他和雜項數(shù)據(jù)集

• Amazon Reviews——包含約3500萬條亞馬遜產品評論的數(shù)據(jù)庫，包括產品信息和評級。
• Waymo Open Dataset——Alphabet自動駕駛子公司W(wǎng)aymo公開了通過自動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——更多的自動駕駛數(shù)據(jù)，是由百度開源Apollo平臺提供的。