47
правок
Изменения
м
Другие классические наборы данных можно посмотреть, например, на википедии<ref>https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_datasets_for_machine-learning_research[https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_datasets_for_machine-learning_research]</ref>.
Нет описания правки
==Обзор==
Для многих алгоритмов машинного обучения требуется большое количество данных. Кроме того, что моделям нужны данные для обучения, нужно сравнивать эффективность разных моделей. Поскольку поиск хороших наборов данных и их разметка {{---}} трудная задача, на помощь приходят уже собранные и размеченные наборы данных, для которых зачастую уже опубликованы результаты каких-то алгоритмов, и можно оценить, насколько хорошо работает исследуемая модель.
В этой статье рассмотрены с примерами несколько популярных наборов данных. Другие классические наборы можно посмотреть, например, на википедии<ref>https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_datasets_for_machine-learning_research[https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_datasets_for_machine-learning_research]</ref>.
{| class="wikitable"
Вместе с публикацией набора данных стартовал конкурс ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC<ref>http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/[http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/]</ref>). В его рамках участникам предлагается достигнуть наибольшей точности при классификации набора изображений. Организаторы использовали около тысячи различных категорий объектов, которые нужно классифицировать. На примере этого конкурса хорошо видно, как в 2010-е годы люди научились заметно лучше распознавать образы на изображениях, уже в 2017 году большинство участвующих команд преодолели порог в 95% правильных ответов. Эта задача, проблема компьютерного зрения, имеет огромное практическое значение во многих прикладных областях.
==Примечания==
