人工智能数据集（构建人工智能模型的各种数据集）

数据集是什么意思？

数据集是指一组用于研究的数据。它可以是用于统计分析的原始数据集，也可以是从其他数据集中提取出来的数据集。它是由一组以某种方式结构化的数据组成的，它可以是一个表格或文件夹中的文件，也可以是一个数据库中的数据。

在人工智能时代应该收集哪些数据？

1. 个人属性数据：包括性别、年龄、职业、教育水平、住址等；

2. 用户行为数据：包括用户在网上搜索、登录、浏览、购买等行为；

3. 语言数据：文本、语音等形式；

4. 图像数据：包括摄影、视频等；

5. 生物数据：如基因、健康状况等；

6. 社交数据：如社交网络、圈子、群体等；

7. 空间数据：地理位置、空间关系等；

8. 传感器数据：如温度、湿度、加速度等；

9. 金融数据：如财务报表、税务数据等；

10. 其他数据：如物流、气象等。

人工智能数据集包括什么？

人工智能数据集是指用于构建人工智能模型的各种数据集，例如图像、文本、语音、视频等。它们的特点是由于其在训练人工智能模型方面的重要性，一般包含大量的标注样本，其中的每一个样本都有一个与之对应的标签，以指导模型学习过程。

1、语音数据集：用于语音识别的语音数据集、用于语音合成的语音数据集、用于语音变换的语音数据集等；

2、图像数据集：用于图像识别的图像数据集、用于图像分类的图像数据集、用于图像语义分割的图像数据集等；

3、文本数据集：用于文本分类的文本数据集、用于文本摘要的文本数据集、用于文本情感分析的文本数据集等；

4、视频数据集：用于视频识别的视频数据集、用于视频分类的视频数据集、用于视频语义分割的视频数据集等；

5、结构化数据集：用于推荐系统的结构化数据集、用于数据挖掘的结构化数据集、用于机器学习的结构化数据集等。

常用的人工智能数据集：

下面的数据集，主要是学术界使用的：

1、MNIST数据集：MNIST数据集是一个手写数字识别数据集，包含了0到9之间共计60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是一个28x28像素的图片。

2、CIFAR-10数据集：CIFAR-10数据集是一个图像识别数据集，包含了6万张32x32彩色图像，共分为10个类别，每个类别有6000张图片。

3、ImageNet数据集：ImageNet数据集是一个大型计算机视觉数据集，共有1.2万个类别，总共1400万张不同尺寸的图片。

4、LabeledFacesintheWild（LFW）数据集：LFW数据集是一个人脸识别数据集，包含了13,233张不同人脸的图片，以及一些元数据（性别、年龄等）。

5、UCI机器学习库：UCI机器学习库是一个收集了大量机器学习数据集的公共网站，共有数百种不同的数据集，涵盖了图像识别、文本分类、自然语言处理等领域。