{"id":54096,"date":"2019-12-18T00:00:00","date_gmt":"2019-12-17T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/52-dataseta-dlya-trenirovochnyh-proektov"},"modified":"2020-02-18T14:02:04","modified_gmt":"2020-02-18T11:02:04","slug":"52-dataseta-dlya-trenirovochnyh-proektov","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/52-dataseta-dlya-trenirovochnyh-proektov","title":{"rendered":"rdesktop - ist ein plattform\u00fcbergreifender Open-Source-Client, der zur Verbindung mit Windows Remote Desktop-Diensten dient. Der einzige Betreuer des Projekts war in letzter Zeit die Firma Cendio.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
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  1. Mall-Kunden-Datensatz<\/a><\/noindex> \u2014 Daten der Ladenbesucher: ID, Geschlecht, Alter, Einkommen, Ausgabebewertung. (Anwendungsbeispiel: Kundenklassifikationsprojekt mit maschinellem Lernen<\/a><\/noindex><\/i>)<\/li>\n
  2. Iris-Datensatz<\/a><\/noindex> \u2014 Datensatz f\u00fcr Anf\u00e4nger mit den Gr\u00f6\u00dfen von Kelchbl\u00e4ttern und Bl\u00fctenbl\u00e4ttern verschiedener Blumen.<\/li>\n
  3. MNIST-Datensatz<\/a><\/noindex> \u2014 Datensatz handgeschriebener Ziffern. 60.000 Trainingsbilder und 10.000 Testbilder.<\/li>\n
  4. Der Boston Housing-Datensatz<\/a><\/noindex> \u2014 Beliebter Datensatz zur Mustererkennung. Enth\u00e4lt Informationen \u00fcber H\u00e4user in Boston: Anzahl der Wohnungen, Mietpreise, Kriminalit\u00e4tsindex.<\/li>\n
  5. Fake News Detection-Datensatz<\/a><\/noindex> \u2014 enth\u00e4lt 7796 Eintr\u00e4ge mit Nachrichtenmarkierungen: wahr oder falsch. (Anwendungsbeispiel mit Python-Quellcode: Projekt zur Erkennung von Fake News in Python <\/a><\/noindex><\/i>)<\/li>\n
  6. Weinqualit\u00e4tsdatensatz<\/a><\/noindex> \u2014 enth\u00e4lt Informationen \u00fcber Wein: 4898 Eintr\u00e4ge mit 14 Parametern.<\/li>\n
  7. SOCR-Daten \u2013 H\u00f6hen- und Gewichtsdatensatz<\/a><\/noindex> \u2014 guter Ausgangspunkt. Enth\u00e4lt 25.000 Eintr\u00e4ge \u00fcber die Gr\u00f6\u00dfe und das Gewicht von 18-J\u00e4hrigen.
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    \"rdesktop<\/a><\/noindex>

    \nDer Artikel wurde mit Unterst\u00fctzung der Firma EDISON Software \u00fcbersetzt, die     f\u00fchrt Bestellungen aus S\u00fcdchina \"mit Auszeichnung\" aus<\/a><\/noindex>, sowie entwickelt Webanwendungen und Webseiten<\/a><\/noindex>.<\/p><\/blockquote>\n<\/li>\n

  8. Parkinson-Datensatz<\/a><\/noindex> \u2014 195 Eintr\u00e4ge \u00fcber Patienten mit Parkinson-Krankheit, mit 25 Analyseparametern. Kann zur ersten Bewertung des Unterschieds zwischen kranken und gesunden Personen verwendet werden. (Anwendungsbeispiel mit Python-Quellcode: Projekt zur Erkennung von Parkinson-Krankheit mit maschinellem Lernen<\/a><\/noindex><\/i>)<\/li>\n
  9. Titanic-Datensatz<\/a><\/noindex> \u2014 enth\u00e4lt Informationen \u00fcber Passagiere (Alter, Geschlecht, Angeh\u00f6rige an Bord usw.) 891 im Trainingsset und 418 im Testset.<\/li>\n
  10. Uber Pickups-Datensatz<\/a><\/noindex> \u2014 Informationen \u00fcber 4,5 Millionen Uber-Fahrten im Jahr 2014 und 14 Millionen im Jahr 2015. (Anwendungsbeispiel mit R-Quellcode: Uber-Datenanalyse-Projekt in R<\/a><\/noindex><\/i>)<\/li>\n
  11. Chars74k-Datensatz<\/a><\/noindex> \u2014 enth\u00e4lt Bilder britischer und kanadischer Zeichen von 64 Klassen: 0-9, A-Z, a-z. 7700 nat\u00fcrliche Bilder, 3400 handgeschriebene, 62000 computergenerierte Schriftarten.<\/li>\n
  12. Datensatz zur Erkennung von Kreditkartenbetrug<\/a><\/noindex> \u2014 enth\u00e4lt Informationen \u00fcber Transaktionen mit kompromittierten Kreditkarten. (Anwendungsbeispiel mit Quellcode: Projekt zur Erkennung von Kreditkartenbetrug mit maschinellem Lernen<\/a><\/noindex><\/i>)<\/li>\n
  13. Chatbot-Intents-Datensatz<\/a><\/noindex> \u2014 JSON-Datei, die verschiedene Tags enth\u00e4lt: greetings, goodbye, hospital_search, pharmacy_search usw. Enth\u00e4lt eine Sammlung von \"Frage-Antwort\"-Mustern. (Anwendungsbeispiel mit Python-Quellcode: Chatbot-Projekt in Python<\/a><\/noindex><\/i>)<\/li>\n
  14. Enron-Email-Datensatz<\/a><\/noindex> \u2014 enth\u00e4lt eine halbe Million E-Mails von 150 Managern von Enron.<\/li>\n
  15. Der Yelp-Datensatz<\/a><\/noindex> \u2014 enth\u00e4lt 1,2 Millionen Empfehlungen von 1,6 Millionen Nutzern \u00fcber 1,2 Millionen Organisationen.<\/li>\n
  16. Jeopardy-Datensatz<\/a><\/noindex> \u2014 \u00fcber 200.000 \u201eFrage-Antwort\u201c-Eintr\u00e4ge aus dem beliebten Fernsehspiel.<\/li>\n
  17. Datensatz f\u00fcr Empfehlungssysteme<\/a><\/noindex> \u2014 Portal mit einer Sammlung von Datens\u00e4tzen von der UCSD-Universit\u00e4t. Enth\u00e4lt Eintr\u00e4ge \u00fcber Rezensionen auf beliebten Websites (Goodreads, Amazon). Ideal f\u00fcr die Erstellung von Empfehlungssystemen. (Anwendungsbeispiel mit R-Quellcode: Filmempfehlungssystem-Projekt in R<\/a><\/noindex> <\/i>)<\/li>\n
  18. UCI Spambase Datensatz<\/a><\/noindex> \u2014 Datensatz zum Training zur Spam-Erkennung. Enth\u00e4lt 4601 E-Mails mit 57 Metadatenparametern.<\/li>\n
  19. Flickr 30k Datensatz<\/a><\/noindex> \u2014 mehr als 30.000 Bilder und die dazugeh\u00f6rigen Beschreibungen. (Flickr 8k Datensatz<\/a><\/noindex> \u2014 8000 Bilder. Projekt mit Quellcode in Python: Bildunterschrift-Generator Python-Projekt<\/a><\/noindex>)<\/i><\/li>\n
  20. IMDB-Bewertungen<\/a><\/noindex> \u2014 25.000 Filmrezensionen im Trainingssatz und 25.000 im Testsatz. (Anwendungsbeispiel mit R-Quellcode: Sentiment-Analyse Data Science Projekt<\/a><\/noindex><\/i>)<\/li>\n
  21. MS COCO Datensatz<\/a><\/noindex> \u2014 1,5 Millionen annotierte Bilder.<\/li>\n
  22. CIFAR-10 und CIFAR-100 Datensatz<\/a><\/noindex> \u2014 CIFAR-10 enth\u00e4lt 60.000 kleine Bilder mit 32*32 Pixeln von den Ziffern 0-9. CIFAR-100 \u2014 entsprechend 0-100.<\/li>\n
  23. GTSRB (German Traffic Sign Recognition Benchmark) Datensatz<\/a><\/noindex> \u2014 50.000 Bilder von 43 Verkehrsschildern. (Anwendungsbeispiel mit Python-Quellcode: Erkennung von Verkehrsschildern Python-Projekt<\/a><\/noindex><\/i>)<\/li>\n
  24. ImageNet Datensatz<\/a><\/noindex> \u2014 enth\u00e4lt mehr als 100.000 Phrasen und etwa 1000 Bilder pro Phrase.<\/li>\n
  25. Datensatz f\u00fcr Brusthistopathologie-Bilder<\/a><\/noindex> \u2014 Der Datensatz enth\u00e4lt Bilder von Brustkrebsproben. (Anwendungsbeispiel mit Quellcode auf Projekt zur Klassifizierung von Brustkrebs in Python<\/a><\/noindex><\/i>)<\/li>\n
  26. Cityscapes Datensatz<\/a><\/noindex> \u2014 enth\u00e4lt hochwertige Annotationen von Videosequenzen aus verschiedenen St\u00e4dten.<\/li>\n
  27. Kinetics Datensatz<\/a><\/noindex> \u2014 enth\u00e4lt URLs zu etwa 6,5 Millionen hochwertigen Videos.<\/li>\n
  28. MPII menschlicher Pose Datensatz<\/a><\/noindex> \u2014 Der Datensatz enth\u00e4lt 25.000 Bilder menschlicher Posen mit Gelenkannotationen.<\/li>\n
  29. 20BN-something-something Datensatz v2<\/a><\/noindex> \u2014 Sammlung hochwertiger Videos, die zeigen, wie eine Person bestimmte Handlungen ausf\u00fchrt.<\/li>\n
  30. Object 365 Datensatz<\/a><\/noindex> \u2014 Datensatz hochwertiger Bilder mit Begrenzungsrahmen von Objekten.<\/li>\n
  31. Foto-Skizzen-Datensatz<\/a><\/noindex> \u2014 enth\u00e4lt mehr als 1000 Bilder mit ihren Umrisszeichnungen.<\/li>\n
  32. CQ500 Datensatz<\/a><\/noindex> \u2014 Der Datensatz enth\u00e4lt 491 CT-Scans des Kopfes mit 193.317 Schnitten.<\/li>\n
  33. IMDB-Wiki Datensatz<\/a><\/noindex> \u2014 Datensatz mit mehr als 5 Millionen Bildern von Gesichtern mit Angaben zu Geschlecht und Alter. (Anwendungsbeispiel mit Quellcode auf Gender & Age Detection Python-Projekt<\/a><\/noindex><\/i>)<\/li>\n
  34. Youtube 8M Datensatz<\/a><\/noindex> \u2014 Markierter Datensatz von Videos, der 6,1 Millionen Youtube-Video-IDs enth\u00e4lt.<\/li>\n
  35. Urban Sound 8K Datensatz<\/a><\/noindex> \u2014 Sammlung urbaner Ger\u00e4usche (enth\u00e4lt 8732 urbane Ger\u00e4usche aus 10 Klassen).<\/li>\n
  36. LSUN Datensatz<\/a><\/noindex> \u2014 Datensatz aus Millionen von Farbbildern von Szenen und Objekten (ca. 59 Millionen Bilder, 10 verschiedene Szenenkategorien und 20 verschiedene Objektkategorien).<\/li>\n
  37. RAVDESS Datensatz<\/a><\/noindex> \u2014 Audiovisuelle Datenbank emotionaler Sprache. (Anwendungsbeispiel mit Quellcode auf Spracherkennung von Emotionen Python-Projekt<\/a><\/noindex><\/i>)<\/li>\n
  38. Librispeech Datensatz<\/a><\/noindex> \u2013 Der Datensatz enth\u00e4lt 1000 Stunden englischer Sprache mit verschiedenen Akzenten.<\/li>\n
  39. Baidu Apolloscape Datensatz<\/a><\/noindex> \u2013 Datensatz zur Entwicklung von Technologien zum autonomen Fahren. <\/li>\n
  40. Quandl Datenportal<\/a><\/noindex> \u2013 Speicher f\u00fcr wirtschaftliche und finanzielle Daten (sowohl kostenlose als auch kostenpflichtige Inhalte verf\u00fcgbar).<\/li>\n
  41. Das Open Data Portal der Weltbank<\/a><\/noindex> \u2013 Informationen zu Krediten, die von der Weltbank an Entwicklungsl\u00e4nder vergeben wurden.<\/li>\n
  42. IMF Datenportal<\/a><\/noindex> \u2013 Portal des Internationalen W\u00e4hrungsfonds, das Daten \u00fcber internationale Finanzen, Schulds\u00e4tze, Investitionen, Devisenreserven und Rohstoffe ver\u00f6ffentlicht.<\/li>\n
  43. Datenportal der American Economic Association (AEA)<\/a><\/noindex> \u2013 Ressource zur Suche nach makro\u00f6konomischen Daten der USA.<\/li>\n
  44. Google Trends Datenportal<\/a><\/noindex> \u2013 Die Daten von Google Trends k\u00f6nnen zur visuellen Analyse von Daten verwendet werden.<\/li>\n
  45. Financial Times Marktdatenportal<\/a><\/noindex> \u2013 Ressource zur Beschaffung aktueller Informationen \u00fcber die Finanzm\u00e4rkte weltweit.<\/li>\n
  46. Data.gov Portal<\/a><\/noindex> \u2013 Portal f\u00fcr offene Daten der US-Regierung (Landwirtschaft, Gesundheit, Klima, Bildung, Energie, Finanzen, Wissenschaft und Forschung usw.).<\/li>\n
  47. Datenportal: Offene Regierungsdaten (Indien)<\/a><\/noindex> \u2013 Offene Regierungsdatenplattform Indiens.<\/li>\n
  48. Food Environment Atlas Datenportal<\/a><\/noindex> \u2013 Enth\u00e4lt Forschungsdaten zur Ern\u00e4hrung in den USA.<\/li>\n
  49. Gesundheitsdatenportal<\/a><\/noindex> \u2013 Dies ist das Portal des US-Gesundheitsministeriums.<\/li>\n
  50. Datenportal der Centers for Disease Control and Prevention<\/a><\/noindex> \u2013 Enth\u00e4lt ein breites Spektrum an gesundheitsbezogenen Daten.<\/li>\n
  51. London Datastore Portal<\/a><\/noindex> \u2013 Daten \u00fcber das Leben der Menschen in London.<\/li>\n
  52. Kanadisches Regierungsportal f\u00fcr offene Daten<\/a><\/noindex> \u2013 Portal f\u00fcr offene Daten \u00fcber Kanadier (Landwirtschaft, Kunst, Musik, Bildung, Regierung, Gesundheit usw.).<\/li>\n<\/ol>\n

    Weiterlesen<\/h3>\n

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