57 Datensätze für ML- & AI-Modelle
Daten werden benötigt, um generative KI oder konversationelle KI-Lösungen zu nutzen oder zu entwickeln. Sie können vorhandene Datensätze auf dem Markt verwenden oder einen Datenerfassungsdienst beauftragen.
Wir haben 57 Datensätze identifiziert, um Machine-Learning- und KI-Modelle zu trainieren und zu evaluieren.
Large Language Models (LLMs) und Agentic-AI-Datensätze
Datensatz / Benchmark | Beschreibung | Kostenlos / Bezahl | Letztes Update |
|---|---|---|---|
MMLU (Massive Multitask Language Understanding) | Benchmark für allgemeines Schlussfolgern und akademisches Wissen | Kostenlos | Laufend |
HumanEval+ | Python-Coding-Benchmark für generativen Code | Kostenlos | Laufend |
FineWeb | Hugging Face's Datensatz für LLM-Pre-Training | Kostenlos | Laufend |
FineWeb-Edu | Bildungssubset von FineWeb | Kostenlos | Laufend |
Superior-Reasoning-SFT | Alibaba-Apsaras Long-CoT-Schlussfolgerungsdatensatz | Kostenlos | 2026 |
MMMU (Massive Multi-disciplinary Multimodal Understanding) | Multimodaler Benchmark (Bild- + Text-Schlussfolgerung) | Kostenlos | 2025 |
Humanity’s Last Exam (HLE) | Multimodaler Benchmark zum Testen von Frontier-LLMs jenseits von MMLU | Kostenlos | 2025 |
AI Idea Bench (2025) | Testet die Fähigkeit von LLMs, neue Forschungsideen zu synthetisieren | Kostenlos (Forschung) | 2025 |
Harvard Public Domain Books Dataset | 1M+ Bücher für Pretraining und Textgenerierung | Kostenlos | 2025 |
Generative-AI-Tools-Platforms-2025 | Metadaten zu GenAI-Tools & APIs | Kostenlos | 2025 |
Diese Kategorie umfasst Datensätze und Benchmarks, die für das Training und die Evaluierung fortschrittlicher Sprach- und multimodaler Modelle entwickelt wurden. Diese Datensätze helfen, die Modellfähigkeiten beim Schlussfolgern, Textgenerierung, Beantwortung von Fragen und kreativen Aufgaben zu bewerten.
- Large Language Model Benchmarks wie MMLU und GPQA messen allgemeines und wissenschaftliches Schlussfolgern.
- Multimodale Datensätze, wie LAION-5B, kombinieren Text und Bilder, um Modelle zu trainieren, die beide Formate handhaben können.
- Frontier-Evaluierungen, wie Humanity’s Last Exam und AI Idea Bench, testen die Kreativität, faktische Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit von Modellen an komplexe Prompts.
AI-Coding- und Software-Engineering-Datensätze
Diese Kategorie umfasst Datensätze für Code-Generierung, Verständnis, Debugging und Übersetzung. Sie werden verwendet, um Systeme zu erstellen und zu bewerten, die Programmierer unterstützen oder Softwareentwicklungsaufgaben automatisieren.
- Datensätze wie The Heap und MADE-WIC enthalten mehrsprachigen und annotierten Code zur Evaluierung der Codiergenauigkeit und technischen Schuld.
- HumanEval und APPS bieten Programmieraufgaben mit Referenzlösungen zum Benchmarking der Codegenerierungsqualität.
- Proprietäre Datensätze, wie die von Amazon CodeWhisperer und GitHub Copilot, unterstützen kommerzielle Coding-Assistenten.
Diese Datensätze ermöglichen konsistentes Testen von Coding-Modellen und unterstützen die Erstellung von Tools, die Software effizient analysieren oder generieren können.
Cybersicherheits- und Datensicherheitsdatensätze
Cybersicherheits-Datensätze liefern Informationen zur Erkennung, Klassifizierung und Verhinderung digitaler Bedrohungen. Sie umfassen Netzwerkverkehrs-Logs, Malware-Beispiele und Schwachstellendatenbanken.
- CICIDS2017 und TON_IoT werden häufig zum Trainieren von Intrusion- und Anomalie-Erkennungssystemen verwendet.
- EMBER und VirusShare-Datensätze enthalten gelabelte Malware-Daten für modellbasierte Klassifizierung.
- Die CVE-MITRE-Datenbank bietet strukturierte Informationen zu bekannten Software-Schwachstellen.
Diese Datensätze unterstützen Forschung und Modelltraining im Bereich Cybersicherheit und ermöglichen es Systemen, aus echten Angriffsmustern zu lernen und die Bedrohungserkennung zu verbessern.
Daten-, synthetische Daten- und Datenschutzdatensätze
Diese Kategorie umfasst offene und synthetische Datensätze, die Organisationen beim Trainieren von Modellen helfen und dabei Datenschutz und Qualität wahren. Synthetische Daten replizieren reale Verteilungen, ohne persönliche oder proprietäre Informationen preiszugeben.
- Plattformen wie Appen, Amazon Mechanical Turk, und Telus International liefern vom Menschen erstellte Datensätze für überwachtes Lernen.
- Hazy und Gretel.ai generieren synthetische strukturierte Daten für den Unternehmenseinsatz.
- Offene Repositorien wie Kaggle Datasets und Google Dataset Search bieten öffentlich zugängliche Daten in verschiedenen Domänen.
Diese Datensätze stellen sicher, dass Machine-Learning-Modelle Zugang zu vielfältigen, repräsentativen Daten haben und dabei Datenschutzstandards einhalten.
Domänenspezifische und branchenspezifische Datensätze
Domänenspezifische Datensätze konzentrieren sich auf Anwendungen in bestimmten Sektoren wie Gesundheitswesen, Finanzen, Robotik und autonomes Fahren. Sie bieten spezialisierte, gelabelte Daten zum Trainieren von Modellen in branchenrelevanten Aufgaben.
- MIMIC-IV und PhysioNet unterstützen medizinische Forschung und Gesundheitsanalysen.
- Waymo Open Dataset und KITTI werden für Computer Vision in autonomen Fahrzeugen verwendet.
- World Bank Open Data und OECD-Datensätze liefern wirtschaftliche und finanzielle Indikatoren.
- Common Voice und Free Music Archive unterstützen die Entwicklung von Audio- und Sprachmodellen.
Diese Datensätze helfen Organisationen und Forschern, Modelle zu entwickeln, die auf Branchenherausforderungen und spezifische Datenumgebungen zugeschnitten sind.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenWas sind ML-Datensätze?
Ein Machine-Learning-Datensatz ist eine strukturierte Datensammlung, die speziell gesammelt und vorbereitet wurde, um Machine-Learning-Modelle zu trainieren. Diese ML-Datensätze dienen als Beispiele, die dem Modell helfen, Muster zu lernen, aussagekräftige Merkmale zu extrahieren und Vorhersagen auf unbekannten Daten zu treffen.
Je nach Aufgabe kann der Machine-Learning-Datensatz aus verschiedenen Datentypen bestehen, darunter:
- Textdaten: Verwendet in Anwendungen wie Natural Language Processing, Sentiment-Analyse und maschineller Übersetzung.
- Bilddaten: Häufig verwendet in Computer Vision und Convolutional Neural Networks für Aufgaben wie die Erkennung handschriftlicher Ziffern oder die Detektion von Stahlplattenfehlern.
- Audio-Daten: Für Spracherkennung oder Schallklassifizierungsaufgaben.
- Videodaten: Für Objektverfolgung oder Echtzeitvideoanalyse
- Numerische Daten: Verwendet in Regressions- oder Klassifizierungsaufgaben, manchmal stammend aus Massenspektrometriedaten oder Zeitstempel-Logs.
Die meisten Machine-Learning-Projekte beginnen mit Rohdaten, die dann gelabelt oder annotiert werden. Diese Kennzeichnung hilft dem Machine-Learning-System, das erwartete Ergebnis für Klassifizierung, Regression oder andere prädiktive Aufgaben zu verstehen.
Ein guter Datensatz, der oft aus offenen, öffentlichen oder spezialisierten Machine-Learning-Repositorien stammt, kann die Modellleistung erheblich verbessern.
Warum Datensätze für Machine Learning vorbereiten?
Die Vorbereitung und Auswahl hochwertiger Datensätze ist einer der wichtigsten Schritte bei der Entwicklung von KI-Systemen. Viele Organisationen erkennen, dass die Datenvorbereitung ihre Machine-Learning-Projekte zum Erfolg oder Misserfolg bringen kann.
Die Qualität der Trainingsdaten beeinflusst, wie gut Modelle auf reale Szenarien verallgemeinern und wie genau sie spezifische Probleme behandeln. Ein Machine-Learning-Datensatz hat drei Hauptzwecke:
Das Modell zu trainieren
Der Trainingsatz lehrt die Maschine die Beziehungen und Muster innerhalb der Daten. Dies beinhaltet das Zuführen annotierter oder gelabelter Daten, wodurch das Modell seine Parameter anpassen und seine Vorhersagen bei ähnlichen Eingaben verbessern kann.
Die Modellgenauigkeit zu messen
Nach dem Training wird der Testdatensatz (oder Testset) verwendet, um die Leistung des Modells zu bewerten. Dies hilft festzustellen, wie gut das Modell mit unbekannten Daten umgeht und ob es sich zu stark an den Trainingsatz anpasst oder sinnvolle Muster lernt.
Das Modell nach dem Deployment zu verbessern
Sobald deployed, werden Machine-Learning-Modelle oft mit zusätzlichen gesammelten Daten verfeinert, um sie an neue Bedingungen oder Klassen anzupassen. Validierungssätze helfen auch beim Abstimmen und verhindern Overfitting.
Zusammenarbeit mit einem Datenpartner
Die Vorbereitung von Datensätzen kann ressourcenintensiv sein, insbesondere bei umfangreichen Sammlungen, fehlenden Werten oder komplexen Annotationen. Viele Organisationen bewältigen diesen Prozess mit einem Anbieter von Datenerfassungs- oder Generierungsdiensten.
Sie können mit einer Data-Crowdsourcing-Plattform oder einem Unternehmen zusammenarbeiten, das sich auf Data-Science-Dienste spezialisiert hat, um domänenspezifische Datensätze zu erstellen, egal ob Sie ML-Datensätze für Sentiment-Analyse, Textklassifizierung oder bildbasierte Aufgaben wie die Identifizierung von hundert Pflanzenarten benötigen.
Manchmal werden Daten durch Web-Scraping gesammelt oder über Tools wie Google Dataset Search oder offene Dateninitiativen abgerufen.
Für spezialisierte Bedürfnisse, wie Datensätze für Deep-Learning-Modelle oder Computer-Vision-Systeme, stellt die Nutzung kuratierter öffentlicher Datensätze oder kostenloser Datensätze sicher, dass die Trainingsdaten den erforderlichen Bereich von Beispielen und Klassen abdecken.
Sie können auch einen Datenpartner basierend auf spezifischen Datentypen auswählen:
Arten von ML-Datensätzen
Der gesamte gesammelte Datensatz wird in drei Teilmengen unterteilt, wie folgt:
1. Trainingsdatensatz
Dies ist eine der wichtigsten Teilmengen des gesamten Datensatzes und macht etwa 60% aus. Dieses Set besteht aus den Daten, die ursprünglich zum Trainieren des Modells verwendet wurden. Mit anderen Worten, es hilft dem Algorithmus zu lernen, wonach er in den Daten suchen soll.
Beispielsweise wird ein System zur Erkennung von Kfz-Kennzeichen mit Bilddaten trainiert, die Labels enthalten, die den Standort (z. B. Vorder- oder Rückseite des Fahrzeugs) und das Datenformat der Kfz-Kennzeichen und ähnlicher Objekte angeben, um zu lernen, was zu erkennen und was zu vermeiden ist.
Abbildung 1. Beispieldatensatz für ein Kfz-Kennzeichenerkennungssystem.1
2. Validierungsdatensatz
Diese Teilmenge macht etwa 20% des gesamten Datensatzes aus und wird verwendet, um alle Modellparameter nach der Trainingsphase zu bewerten. Die Validierungsdaten sind bekannte Daten, die helfen, Mängel im Modell zu identifizieren. Diese Daten werden auch verwendet, um festzustellen, ob das Modell Overfitting oder Underfitting aufweist.
3. Testdatensatz
Diese Teilmenge wird im letzten Stadium des Trainingsprozesses eingegeben und macht die letzten 20% des Datensatzes aus. Die Daten in dieser Teilmenge sind dem Modell unbekannt und werden verwendet, um die Genauigkeit des Modells zu testen. Dieser Datensatz zeigt, wie viel das Modell aus den beiden vorherigen Teilmengen gelernt hat.
Fazit
Die Auswahl des richtigen Datensatzes ist ein grundlegender Schritt in jedem Machine-Learning- oder KI-Projekt. Egal, ob Sie sich für vom Menschen erstellte Daten, maschinell generierte synthetische Daten oder frei verfügbare offene Datensätze entscheiden, der Schlüssel liegt darin, Ihre Datenwahl mit den spezifischen Zielen und Herausforderungen Ihres Projekts in Einklang zu bringen.
Hochwertige und gut vorbereitete Datensätze beeinflussen direkt, wie effektiv ein Modell lernt, verallgemeinert und in realen Anwendungen performt.
Organisationen und Praktiker können die Komplexitäten der KI-Entwicklung besser navigieren, indem sie die Arten und Rollen von Datensätzen, Trainings-, Validierungs- und Testsets verstehen und das reichhaltige Ökosystem verfügbarer Datenquellen erkunden.
Aufmerksame Beachtung von Datenqualität, Relevanz und Vielfalt stellt sicher, dass Modelle genau und anpassungsfähig an sich entwickelnde Bedürfnisse sind.
FAQs
Um Datensätze für Machine Learning zu finden, können Datenwissenschaftler verschiedene Datenrepositorien erkunden, die vielfältige Datensätze anbieten, einschließlich demografischer Daten, wirtschaftlicher und finanzieller Daten sowie öffentlicher Regierungsdaten. Diese kuratierten Datensätze decken eine Reihe von Anwendungen ab, wie Natural Language Processing, Sentiment-Analyse, Computer Vision und Gesundheitswesen.
Ressourcen wie offene Datensätze, kostenlose Datensätze und öffentliche Datensätze bieten hochwertige Trainingsdaten, Validierungsdatensätze und Testdatensätze in verschiedenen Datenformaten wie CSV-Dateien. Beliebte Quellen umfassen Regierungsportale, akademische Einrichtungen und Organisationen wie den Internationalen Währungsfonds, die umfangreiche Sammlungen von Datensätzen für ML-Projekte, prädiktive Modelle und Deep-Learning-Algorithmen anbieten.
Ein guter Machine-Learning-Datensatz ist ein hochwertiger, vielfältiger Datensatz mit reichhaltigen Metadaten, der für spezifische Aufgaben wie Natural Language Processing, Bildklassifizierung oder Sentiment-Analyse geeignet ist und oft aus öffentlichen Datenrepositorien oder offenen Datensätzen verfügbar ist.
Diese Forschung zitieren
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author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
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note = {AIMultiple. Abgerufen am 10. Juni 2026}
}Referenzlinks
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