【保存版】オープンデータ・データセット100選 -膨大なデータを活用しよう！ | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2020年3月4日 AIの高まりとともにデータの大切さが再認識される今、オープンにさまざまなデータが公開され、気軽に活用できるようになっています。 オープンデータの存在は、膨大なデータから学習を行う機械学習にとって不可欠で、構築したいAIに合わせてオープンデータを選択し、活用することが必要です。 一方、オープンデータのみでは競合優位性のあるAIは構築できません。マクロなオープンデータと、独自に収集したミクロなデータを組み合わせて、独自のAIを構築していくことが重要です。 オープンデータを活用したサービスを構築する際には、サービスのUX（ユーザー体験）を高め、いかにユニークなデータを取得できるかが勝負なのでオープンデータに頼りすぎないようにしましょう。 今回、オープンデータ・データセットを6カテゴリに分類し、100個選出しました。自身のサービスやAIの構築に活かせそうなデータを
Hard Drive Test Data
Safeguard VM, server, NAS, K8, and workstation data
7 Time Series Datasets for Machine Learning - MachineLearningMastery.com
Machine learning can be applied to time series datasets. These are problems where a numeric or categorical value must be predicted, but the rows of data are ordered by time. A problem when getting started in time series forecasting with machine learning is finding good quality standard datasets on which to practice. In this post, you will discover 8 standard time series datasets that you can use t
Download a Data File | Bearing Data Center
Data was collected for normal bearings, single-point drive end and fan end defects. Data was collected at 12,000 samples/second and at 48,000 samples/second for drive end bearing experiments. All fan end bearing data was collected at 12,000 samples/second. Data files are in Matlab format. Each file contains fan and drive end vibration data as well as motor rotational speed. For all files, the
学習をせずにCNNの精度がわかる？データセットの複雑度を測る新たな指標CSGの登場！
3つの要点 ✔️CNNの精度と相関のある、データセットの複雑度である指標Cummulative Spectral Gradient (CSG)の提案 ✔️CSGを用いることで、訓練データを大幅に削減可能 ✔️従来手法と比較して、CSGはCNNの精度と高い相関 はじめに 近年、機械学習手法を評価するために、様々な大規模データセットが作成されています。最も有名なデータセットの１つはImageNetでしょう。このデータセットには1000クラス・1000万枚の画像が含まれています。このデータセットは画像分類のタスクを解く手法を評価するために作成されたものです。この他にも、多種多様なデータセットが作成され、評価に用いられています。 上記に述べたように、様々なデータセットが作成されていますが、データセットはどのような基準で作成されているのでしょうか。その１つの基準は「複雑度」です。つまり、現状の機械学
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Predictive Maintenance Modelling Guide R Notebook | Azure AI Gallery
Does anybody have real ´predictive maintenance´ data sets?
GitHub - nmuralid1/DynamicAttentionNetworks: Dynamic Attention Networks For Time Series State Forecasting in Cyber Physical Systems
DynamicAttentionNetworks/datasets/ghl_small at master · nmuralid1/DynamicAttentionNetworks
GitHub - Azure/PySpark-Predictive-Maintenance: Predictive Maintenance using Pyspark
GitHub - microsoft/AMLWorkshop: Student Materials for MTC Azure ML Workshop
GitHub - nagdevAmruthnath/Predictive-Maintenance: A notebook tutorial series for performing predictive maintenance using machine learning