57 Datensätze für ML- und KI-Modelle
Um generative KI- oder dialogbasierte KI -Lösungen zu nutzen oder zu entwickeln, werden Daten benötigt . Sie können auf bereits am Markt verfügbare Datensätze zurückgreifen oder einen Datenerfassungsdienst beauftragen.
Wir haben 57 Datensätze identifiziert, um maschinelle Lern- und KI-Modelle zu trainieren und zu evaluieren.
Datensätze für große Sprachmodelle (LLMs) und agentenbasierte KI
Datensatz / Benchmark | Beschreibung | Kostenlos / Kostenpflichtig | Letzte Aktualisierung |
|---|---|---|---|
MMLU (Massive Multitask Language Understanding) | Maßstab für allgemeines Denkvermögen und akademisches Wissen | Frei | Laufend |
HumanEval+ | Python-Codierungsbenchmark für generativen Code | Frei | Laufend |
FineWeb | Der Datensatz von Hugging Face für das LLM-Vortraining | Frei | Laufend |
FineWeb-Edu | Bildungsbereich von FineWeb | Frei | Laufend |
Überlegenes Denken (SFT) | Alibaba-Apsaras Long-CoT Reasoning-Datensatz | Frei | 2026 |
MMMU (Massives multidisziplinäres multimodales Verständnis) | Multimodaler Benchmark (Bild- + Textanalyse) | Frei | 2025 |
Die letzte Prüfung der Menschheit (HLE) | Multimodaler Benchmark zum Testen von Spitzen-LLMs jenseits von MMLU | Frei | 2025 |
KI-Ideenbank (2025) | Testet die Fähigkeit von LLM-Absolventen, neue Forschungsideen zu synthetisieren | Kostenlos (Forschung) | 2025 |
Harvard Public Domain Books Dataset | Mehr als 1 Million Bücher für das Vortraining und die Textgenerierung | Frei | 2025 |
Generative-KI-Werkzeuge-Plattformen-2025 | MetaDaten zu GenAI-Tools und APIs | Frei | 2025 |
Diese Kategorie umfasst Datensätze und Benchmarks, die für das Training und die Evaluierung fortgeschrittener Sprach- und multimodaler Modelle entwickelt wurden. Mithilfe dieser Datensätze lassen sich die Fähigkeiten der Modelle in den Bereichen logisches Denken, Textgenerierung, Fragebeantwortung und kreative Aufgaben bewerten.
- Große Sprachmodell-Benchmarks wie MMLU und GPQA messen allgemeines und wissenschaftliches Denken.
- Multimodale Datensätze wie LAION-5B kombinieren Text und Bilder, um Modelle zu trainieren, die Beide Formate können verarbeitet werden.
- Bei Evaluierungen an der Grenze zur Technologie, wie beispielsweise Humanity's Last Exam und AI Idea Bench, werden die Kreativität, die faktische Genauigkeit und die Anpassungsfähigkeit von Modellen an komplexe Aufgabenstellungen getestet.
Datensätze für KI-Codierung und Softwareentwicklung
Diese Kategorie umfasst Datensätze für Codegenerierung , Codeverständnis, Debugging und Übersetzung. Sie werden verwendet, um Systeme zu entwickeln und zu bewerten, die Programmierer unterstützen oder Softwareentwicklungsaufgaben automatisieren.
- Datensätze wie The Heap und MADE-WIC enthalten mehrsprachigen und annotierten Code zur Bewertung der Codierungsgenauigkeit und der technischen Schulden.
- HumanEval und APPS bieten Programmieraufgaben mit Referenzlösungen zum Benchmarking der Codegenerierungsqualität.
- Proprietäre Datensätze , wie beispielsweise die von Amazon CodeWhisperer und GitHub Copilot, unterstützen kommerzielle Codierungsassistenten.
Diese Datensätze ermöglichen konsistente Tests von Codierungsmodellen und unterstützen die Entwicklung von Werkzeugen, die Software effizient analysieren oder generieren können.
Datensätze zu Cybersicherheit und Datensicherheit
Datensätze zur Cybersicherheit liefern Informationen zur Erkennung, Klassifizierung und Prävention digitaler Bedrohungen. Sie umfassen Netzwerkverkehrsprotokolle, Malware-Beispiele und Schwachstellendatenbanken.
- CICIDS2017 und TON_IoT werden häufig zum Trainieren von Intrusion- und Anomalieerkennungssystemen verwendet.
- Die Datensätze EMBER und VirusShare enthalten gekennzeichnete Malware-Daten zur modellbasierten Klassifizierung.
- Die CVE-MITRE- Datenbank bietet strukturierte Informationen über bekannte Software-Schwachstellen.
Diese Datensätze unterstützen die Forschung und das Modelltraining im Bereich Cybersicherheit und ermöglichen es Systemen, aus realen 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 unterstützen und gleichzeitig Datenschutz und Datenqualität gewährleisten. Synthetische Daten bilden reale Datenverteilungen nach, ohne personenbezogene oder geschützte Informationen preiszugeben.
- Plattformen wie Appen , Amazon Mechanical Turk und Telus International liefern von 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 aus verschiedenen Bereichen.
Diese Datensätze gewährleisten, dass Modelle des maschinellen Lernens Zugriff auf vielfältige und repräsentative Daten haben und gleichzeitig die Datenschutzstandards eingehalten werden.
Domänenspezifische und branchenspezifische Datensätze
Domänenspezifische Datensätze konzentrieren sich auf Anwendungen in bestimmten Sektoren wie dem Gesundheitswesen , dem Finanzwesen , der Robotik und dem autonomen Fahren . Sie liefern spezialisierte, annotierte Daten für das Training von Modellen in branchenrelevanten Aufgaben.
- MIMIC-IV und PhysioNet unterstützen die medizinische Forschung und die Datenanalyse im Gesundheitswesen .
- Waymo Open Dataset und KITTI werden fürComputer Vision in autonomen Fahrzeugen verwendet.
- Die offenen Daten der Weltbank und die Datensätze der OECD liefern Wirtschafts- und Finanzindikatoren.
- Common Voice und Free Music Archive unterstützen die Entwicklung von Audio- und Sprachmodellen.
Diese Datensätze helfen Organisationen und Forschern bei der Entwicklung von Modellen, die auf die Herausforderungen der jeweiligen Branche und spezifische Datenumgebungen zugeschnitten sind.
Was sind ML-Datensätze?
Ein Datensatz für maschinelles Lernen ist eine strukturierte Datensammlung, die speziell für das Training von Modellen des maschinellen Lernens zusammengestellt und aufbereitet wurde. Diese Datensätze dienen als Beispiele, die dem Modell helfen, Muster zu erkennen, aussagekräftige Merkmale zu extrahieren und Vorhersagen für unbekannte Daten zu treffen.
Je nach Aufgabe kann der Datensatz für maschinelles Lernen aus verschiedenen Datentypen bestehen, darunter:
- Textdaten : Werden in Anwendungen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache , der Stimmungsanalyse und der maschinellen Übersetzung verwendet.
- Bilddaten : Werden häufig in der Computer Vision und in Convolutional Neural Networks für Aufgaben wie die Erkennung handgeschriebener Ziffern oder die Erkennung von Fehlern in Stahlplatten verwendet.
- Audiodaten : Für Spracherkennungs- oder Klangklassifizierungsaufgaben.
- Videodaten : Zur Objektverfolgung oder Echtzeit-Videoanalyse
- Numerische Daten : Werden bei Regressions- oder Klassifizierungsaufgaben verwendet und stammen manchmal aus Massenspektrometriedaten oder Zeitstempelprotokollen.
Die meisten Projekte im Bereich des maschinellen Lernens beginnen mit Rohdaten, die anschließend gekennzeichnet oder annotiert werden . Diese Kennzeichnung hilft dem System für maschinelles Lernen, das erwartete Ergebnis für Klassifizierungs-, Regressions- oder andere Vorhersageaufgaben zu verstehen.
Ein guter Datensatz, der häufig aus offenen, öffentlichen oder spezialisierten Machine-Learning-Repositorien stammt, kann die Modellleistung deutlich verbessern.
Warum Datensätze für maschinelles Lernen vorbereiten?
Die Aufbereitung und Auswahl hochwertiger Datensätze ist einer der wichtigsten Schritte bei der Entwicklung von Systemen der künstlichen Intelligenz. Viele Organisationen erkennen, dass die Datenaufbereitung über Erfolg oder Misserfolg ihrer Projekte im Bereich des maschinellen Lernens entscheiden kann.
Die Qualität der Trainingsdaten beeinflusst, wie gut Modelle auf reale Szenarien generalisieren und wie genau sie spezifische Probleme lösen. Es gibt drei Hauptzwecke eines Datensatzes für maschinelles Lernen:
Um das Modell zu trainieren
Der Trainingsdatensatz lehrt die Maschine die Beziehungen und Muster innerhalb der Daten. Dazu werden annotierte oder gelabelte Daten eingespeist, sodass das Modell seine Parameter anpassen und seine Vorhersagen bei ähnlichen Eingaben verbessern kann.
Zur Messung der Modellgenauigkeit
Nach dem Training wird der Testdatensatz verwendet, um die Leistung des Modells zu bewerten. Dies hilft festzustellen, wie gut das Modell mit unbekannten Daten umgeht und ob es zu einer Überanpassung an den Trainingsdatensatz neigt oder sinnvolle Muster lernt.
Um das Modell nach der Bereitstellung zu verbessern
Nach der Implementierung werden Modelle des maschinellen Lernens häufig mithilfe zusätzlich gesammelter Daten verfeinert, um sie an neue Bedingungen oder Klassen anzupassen. Validierungsdatensätze helfen zudem bei der Optimierung und verhindern Überanpassung.
Zusammenarbeit mit einem Datenpartner
Die Aufbereitung von Datensätzen kann ressourcenintensiv sein, insbesondere bei umfangreichen Sammlungen, fehlenden Werten oder komplexen Annotationen. Viele Organisationen beauftragen daher einen Dienstleister mit der Datenerfassung oder -generierung.
Sie können mit einer Daten-Crowdsourcing-Plattform oder einem auf Data-Science-Dienstleistungen spezialisierten Unternehmen zusammenarbeiten, um domänenspezifische Datensätze zu erstellen, egal ob Sie Datensätze für maschinelles Lernen zur Stimmungsanalyse, Textklassifizierung oder bildbasierte Aufgaben wie die Identifizierung von einhundert Pflanzenarten benötigen.
Manchmal werden Daten durch Web-Scraping gesammelt oder über Tools wie Google Dataset Search oder Open-Data-Initiativen abgerufen.
Für spezielle Anforderungen, wie beispielsweise Datensätze für Deep-Learning-Modelle oder Computer-Vision-Systeme, stellt die Verwendung kuratierter öffentlicher oder kostenloser Datensätze sicher, dass die Trainingsdaten die notwendige Bandbreite an Beispielen und Klassen abdecken.
Sie können einen Datenpartner auch anhand bestimmter Datentypen auswählen:
Arten von ML-Datensätzen
Der gesamte gesammelte Datensatz wird in drei Teilmengen unterteilt, die wie folgt lauten:
1. Trainingsdatensatz
Dies ist eine der wichtigsten Teilmengen des gesamten Datensatzes und umfasst etwa 60 %. Diese Menge besteht aus den Daten, die ursprünglich zum Trainieren des Modells verwendet wurden. Anders ausgedrückt: Sie hilft dem Algorithmus dabei, zu lernen, wonach er in den Daten suchen soll.
Ein System zur Erkennung von Fahrzeugkennzeichen wird beispielsweise mit Bilddaten trainiert, die Beschriftungen enthalten, welche die Position (z. B. Vorder- oder Rückseite des Autos) und das Datenformat der Kennzeichen von Fahrzeugen und ähnlichen Objekten angeben, um zu lernen, was zu erkennen und was zu vermeiden ist.
Abbildung 1. Beispieldatensatz für ein Kennzeichenerkennungssystem. 1
2. Validierungsdatensatz
Diese Teilmenge umfasst etwa 20 % des gesamten Datensatzes und dient der Evaluierung aller Modellparameter nach der Trainingsphase. Die Validierungsdaten sind bekannte Daten, die helfen, etwaige Schwächen des Modells zu identifizieren. Anhand dieser Daten lässt sich außerdem feststellen, ob das Modell über- oder unterangepasst ist.
3. Testdatensatz
Diese Teilmenge wird im letzten Schritt des Trainingsprozesses verwendet und umfasst die letzten 20 % des Datensatzes. Die Daten dieser Teilmenge sind dem Modell unbekannt und dienen dazu, die Genauigkeit des Modells zu testen. Anhand dieses Datensatzes lässt sich feststellen, wie viel das Modell aus den beiden vorherigen Teilmengen gelernt hat.
Abschluss
Die Auswahl des richtigen Datensatzes ist ein grundlegender Schritt in jedem Projekt im Bereich maschinelles Lernen oder KI. Ob Sie sich für von Menschen erstellte Daten, maschinell generierte synthetische Daten oder frei verfügbare Open-Datasets entscheiden – entscheidend ist, dass Ihre Datenauswahl auf die spezifischen Ziele und Herausforderungen Ihres Projekts abgestimmt ist.
Hochwertige und gut aufbereitete Datensätze beeinflussen direkt, wie effektiv ein Modell lernt, generalisiert und in realen Anwendungen funktioniert.
Organisationen und Anwender können die Komplexität der KI-Entwicklung besser bewältigen, indem sie die Arten und Rollen von Datensätzen, Trainings-, Validierungs- und Testdatensätzen verstehen und das vielfältige Ökosystem der verfügbaren Datenquellen erkunden.
Durch die sorgfältige Berücksichtigung von Datenqualität, Relevanz und Diversität wird sichergestellt, dass die Modelle präzise und an sich ändernde Bedürfnisse anpassbar sind.
FAQs
Um Datensätze für maschinelles Lernen zu finden, können Data Scientists verschiedene Datenrepositorien durchsuchen, die vielfältige Datensätze anbieten, darunter demografische Daten, Wirtschafts- und Finanzdaten sowie Daten öffentlicher Behörden. Diese kuratierten Datensätze decken ein breites Anwendungsspektrum ab, beispielsweise die Verarbeitung natürlicher Sprache, Stimmungsanalyse, Computer Vision und das Gesundheitswesen.
Ressourcen wie offene, kostenlose und öffentliche Datensätze liefern hochwertige Trainings-, Validierungs- und Testdaten in verschiedenen Formaten wie CSV-Dateien. Zu den gängigen Quellen zählen Regierungsportale, akademische Einrichtungen und Organisationen wie der Internationale Währungsfonds, die umfangreiche Sammlungen von Datensätzen für Projekte im Bereich maschinelles Lernen, Vorhersagemodelle und Deep-Learning-Algorithmen anbieten.
Ein guter Datensatz für maschinelles Lernen ist ein qualitativ hochwertiger, vielfältiger Datensatz mit umfangreichen Metadaten, der sich für spezifische Aufgaben wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, die Bildklassifizierung oder die Stimmungsanalyse eignet und oft in öffentlichen Datenrepositorien oder offenen Datensätzen verfügbar ist.
Referenzlinks
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