文件易于阅读，但它们不包含有关所收集变量的信
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自动驾驶汽车数据集
自动驾驶汽车对数据的需求非常巨大。为了解读周围环境并做出相应反应，这些汽车需要高质量的数据集，而这些数据集很难获得。幸运的是，有许多组织收集有关交通模式、驾驶行为和其他对自动驾驶汽车很重要的数据集的信息。
＃18 Waymo 开放数据集
该项目提供了一套工具来帮助收集和共享自动驾驶汽车的数据。数据集包括有关交通标志、车道标记和环境中物体的信息。激光雷达和高分辨率摄像头用于捕捉美国城市环境中的 1000 个驾驶场景。该集合包括 1200 万个 3D 标签和 120 万个 2D 标签，用于车辆、行人、骑自行车者和标志。
Waymo 开放数据集
＃19 Comma AI 数据集
该数据集包含 Comma AI 在旧金山和湾区收集的 100 多个小时的驾驶数据。数据是使用 comma.ai 设备收集的，该设备使用单个摄像头和 GPS 提供驾驶行为的实时反馈。数据包括有关交通、道路状况和驾驶员行为的信息。
Comma AI 数据集
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企业和行业特定平台
人工智能（AI）生成的数据
个人爱好者在线收集和分享数据
需要注意的一件重要事情是，数据的格式会影响使用数据集的难易程度。可以使用不同的文件格式来收集数据，但并非所有格式都适合机器学习模型。示例：文本文件易于阅读，但它们不包含有关所收集变量的信息。另一方面，CSV 文件（逗号分隔值）将文本和数字信息放在一个位置，方便机器学习模型使用。如需进一步了解数据预处理如何 日本消费者手机号码列表 在使数据集与机器学习模型更兼容方面发挥关键作用，请访问我们关于数据预处理的详细指南。
示例：
文本文件易于阅读，但它们不包含有关所收集变量的信息。另一方面，CSV 文件（逗号分隔值）将文本和数字信息放在一个位置，这使其方便机器学习模型使用。
当数据集由不同的人手动更新时，确保数据集的格式一致性也很重要。这可以防止使用随时间更新的数据集时出现不一致的情况。为了让您的机器学习模型准确，您需要高质量、一致的输入数据！
查找以下前 20 个免费机器学习数据集。并详细了解如何选择适合您目的的数据集。
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前 20 个免费 ML 数据集
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