开发 AI 和机器学习系统从来没有像现在这样方便。类似于 TensorFlow、Torch 和 Spark 这样的开源工具，在 AI 开发者群体中已是无处不在。再加上亚马逊 AWS、Google Cloud 等云服务带来的海量计算能力，将来使用笔记本电脑来训练 ML 模型或许不再难以想象。
公众对 AI 的遐想，总忽视了数据的角色。但海量被标记、注解过的数据，是当下 AI 革命当之无愧的主要推手之一。业内研究团队和公司机构，均明白“数据民主化”的意义——使任何开发者都能获取高质量的数据来训练、测试模型，是加速 AI 技术发展的必要措施。
但就雷锋网所知，大多数涉及机器学习和 AI 的产品依赖于专有数据库（ proprietary datasets）。它们大多是不被公开的，以保护知识产权以及防范安全风险。
即便你幸运地找到了相关公共数据库，判断后者的价值和可靠程度，又是一项让很多开发者头痛的问题。对于概念论证是如此；对于潜在的产品或者特性验证同样如此——在收集你的专有数据之前，决定该验证需要何种数据集。
有经验的开发者都知道，机器学习系统在样本数据集上展示出的优异性能，并不能保证其实际效果。许多 AI 从业人员似乎已经忘记了，数据采集和标记才是开发 AI 解决方案最难的一环。标准的数据集，可被用作验证集，或作为开发更偏向私人订制方案的起始点。
本周，Vai Technologies 的创始人、前斯坦福 SLAC 实验室 CNN 算法架构师 Luke de Oliveira，和其他几名机器学习专家谈到了这个问题。雷锋网(公众号：雷锋网)了解到，他们最后决定做一张表单，把 AI 领域含金量最高的开源数据库罗列出来，与大家分享。
标签：学术基准 经典 较旧
合理性测试（sanity check）最常用的数据库。规格为 25x25、中心的、B&W 手写数字。用 MNIST 测试非常容易，但不要因为你的模型在 MNIST 运行良好，就认为它事实上可用。
地址：https://pjreddie.com/projects/mnist-in-csv/
标签：经典 较旧
32x32 彩色图像。虽然用得人比以前少了很多，但仍然能用它做有趣的合理性测试。
地址：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
标签：实用 学术基准 经典
这个用不着介绍，新算法的首选图像数据集。Luke de Oliveira 表示，许多图像 API 公司从 REST 交互界面搞来的标记，与 ImageNet 1000 目录中的 WordNet 层级很接近，让人怀疑。
地址：http://image-net.org/
标签：无
场景理解，许多其它附加任务（比如房间布局预估，显着性预测 “saliency prediction”），以及与之关联的竞赛。
地址：http://lsun.cs.princeton.edu/2016/
PASCAL VOC
标签：学术基准
一般性的图像分割和分类。对于创建现实世界中的图像注解并不是十分有用，但作为基准很不错。
地址：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/
标签：学术基准
谷歌街景视图中的住宅号。可以把它当做野生的递归（ recurrent） MNIST。
地址：http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/
标签：无
一般性的图像理解/说明，有相关竞赛。
地址：http://mscoco.org/
标签：实用
非常细致的视觉知识库，对超过十万张图像有深度注解。
地址：http://visualgenome.org/
Labeled Faces in the Wild
标签：实用 学术基准 经典 较旧
修剪过的面部区域（使用 Viola-Jones），用一个 name identifier 做过标记。其中每一个展示的人在数据集中有两个图像，这是作为他的子集。开发者经常用它来训练面部匹配系统。
地址：http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/
标签：实用 学术基准
来自论文 Zhang et al., 2015。这是有八个文字分类数据集组成的大型数据库。对于新的文字分类基准，它是最常用的。样本大小为 120K 到 3.6M，包括了从二元到 14 阶的问题。来自 DBPedia, Amazon, Yelp, Yahoo!，搜狗和 AG 的数据集。
地址：https://drive.google.com/drive/u/0/folders/0Bz8a_Dbh9Qhbfll6bVpmNUtUcFdjYmF2SEpmZUZUcVNiMUw1TWN6RDV3a0JHT3kxLVhVR2M
标签：实用 学术基准
源自高品质维基百科文章的大型语言建模语料库。Salesforce MetaMind 维护。
地址：http://metamind.io/research/the-wikitext-long-term-dependency-language-modeling-dataset/
标签：实用
Quora 发布的第一个数据集，包含副本/语义近似值标记。
地址：https://data.quora.com/First-Quora-Dataset-Release-Question-Pairs
SQuAD
标签：实用 学术基准
斯坦福的问答社区数据集——适用范围较广的问题回答和阅读理解数据集。每一个回答都被作为一个 span，或者一段文本。
地址：https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/
标签：无
人工创建的仿真陈述问题/回答组合，还有维基百科文章的难度评分。
地址：http://www.cs.cmu.edu/~ark/QA-data/
Maluuba Datasets
标签：实用
为 NLP 研究人工创建的复杂数据集。
地址：https://datasets.maluuba.com/
标签：实用 学术基准
大型、通用型建模数据集。时常用来训练散布音（distributed）的词语表达，比如 word2vec 或 GloVe。
地址：http://www.statmt.org/lm-benchmark/
标签：实用 学术基准
PB（拍字节）级别的网络爬虫。最经常被用来学习词语嵌入。可从 Amazon S3 免费获取。对于 WWW 万维网的信息采集，是一个比较有用的网络数据集。
地址：http://commoncrawl.org/the-data/
标签：学术基准 经典
Facebook AI Research (FAIR) 推出的合成阅读理解和问题回答数据集。
地址：https://research.fb.com/projects/babi/
The Children's Book Test
标签：学术基准
Project Gutenberg（一项正版数字图书免费分享工程）儿童图书里提取的成对数据（问题加情境，回答）基准。对问答、阅读理解、仿真陈述（factoid）查询比较有用。
地址：https://research.fb.com/projects/babi/
Stanford Sentiment Treebank
标签：学术基准 经典 较旧
标准的情绪数据集，对每一句话每一个节点的语法树，都有细致的情感注解。
地址：http://nlp.stanford.edu/sentiment/code.html
标签：经典 较旧
一个较经典的文本分类数据集。通常作为纯粹分类或者对 IR / indexing 算法验证的基准，在这方面比较有用。
地址：http://qwone.com/~jason/20Newsgroups/
标签：经典 较旧
较老的、基于纯粹分类的数据集。文本来自于路透社新闻专线。常被用于教程之中。
地址：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Reuters-21578+Text+Categorization+Collection
IMDB
标签：经典 较旧
较老的、相对比较小的数据集。用于情绪分类。但在文学基准方面逐渐失宠，让位于更大的数据集。
地址：http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/
UCI’s Spambase
标签：经典 较旧
较老的、经典垃圾邮件数据集，源自于 UCI Machine Learning Repository。由于数据集的管理细节，在学习私人订制垃圾信息过滤方面，这会是一个有趣的基准。
地址：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Spambase
大多数语音识别数据库都是专有的——这些数据对其所有公司而言有巨大价值。绝大部分该领域的公共数据集已经很老了。
2000 HUB5 English
标签：学术基准 较旧
只包含英语的语音数据。最近一次被使用是百度的深度语音论文。
地址：https://catalog.ldc.upenn.edu/LDC2002T43
标签：学术基准
有声图书数据集，包含文字和语音。接近 500 个小时的清楚语音，来自于多名朗读者和多个有声读物，根据图书章节来组织。
地址：http://www.openslr.org/12/
VoxForge
标签：实用 学术基准
带口音英语的清晰语音数据集。如果你需要有强大的不同口音、语调识别能力，会比较有用。
地址：http://www.voxforge.org/
TIMIT
标签：学术基准 经典
只含英语的语音识别数据集。
地址：https://catalog.ldc.upenn.edu/LDC93S1
标签：实用
含大量噪音的语音识别挑战杯数据集。它包含真实、模拟和清晰的录音：真实，是因为该数据集包含四个说话对象在四个不同吵闹环境下接近 9000 段的录音；模拟，是通过把多个环境与语音结合来生成；清晰，是指没有噪音的清楚录音。
地址：http://spandh.dcs.shef.ac.uk/chime_challenge/data.html
标签：无
TED 演讲的音频转录。包含 1495 场 TED 演讲，以及它们的完整字幕文本。
地址：http://www-lium.univ-lemans.fr/en/content/ted-lium-corpus
标签：经典 较旧
第一个 Kaggle 模式的数据挑战。由于盗版问题只能获得非官方版本。
地址：http://www.netflixprize.com/
MovieLens
标签：实用 学术基准 经典
不同大小的电影点评数据——一般作为协同过滤的基准。
地址：https://grouplens.org/datasets/movielens/
标签：无
Kaggle 上的大型、富含原数据的开源数据集。对于试验混合推荐系统有价值。
地址：https://www.kaggle.com/c/msdchallenge
标签：实用
音乐推荐数据集，并关联相关社交网络和其他元数据。对混合系统有用处。
地址：http://grouplens.org/datasets/hetrec-2011/
Amazon Co-Purchasing 和 Amazon Reviews
标签：学术基准
从亚马逊“买了这个的用户还买了XXX”功能抓取的数据，还有相关商品的评价数据。对于试验网络中的推荐系统有价值。
地址：http://snap.stanford.edu/data/#amazon
http://snap.stanford.edu/data/amazon-meta.html
标签：无
在成为游戏网站之前，Friendster 发布了 103,750,348 名用户朋友名单的匿名数据。
地址：https://archive.org/details/friendster-dataset-201107
标签：实用
整个地球的矢量数据，处于免费协议下。它的旧版本包含美国人口统计部门的 TIGER 数据。
地址：http://wiki.openstreetmap.org/wiki/Planet.osm
标签：实用
整个地球表面的卫星拍照，每隔几周更新一次。
地址：https://landsat.usgs.gov/landsat-8
标签：实用
多普勒天气雷达对美国大气情况的扫描。
地址：https://www.ncdc.noaa.gov/data-access/radar-data/nexrad
人们经常认为，能在一个数据集上解决问题，就等同于有了一个能用的产品。开发者可以使用这些数据集作为验证集，或用作概念论证；但别忘了测试，或创建模拟产品运行的原型机。获取更新、更真实的数据来改善模型非常关键。雷锋网了解到，成功的数据驱动型公司，往往擅长收集新的专有数据，以及改善产品性能增强竞争优势。而这往往是竞争对手难以直接 copy 的。
本文作者：三川 本文转自雷锋网禁止二次转载， 原文链接