+100 Datasets für ML & KI-Modelle

Daten sind erforderlich, um generative KI- oder Konversations-KI-Lösungen zu nutzen oder zu erstellen. Sie können vorhandene Datasets auf dem Markt nutzen oder einen Datenerfassungsdienst beauftragen.

Wir haben über 100 Datasets identifiziert, um Machine-Learning- und KI-Modelle zu trainieren und zu evaluieren.

Large Language Models (LLMs) und Agentic-KI-Datasets

Diese Kategorie umfasst Datasets und Benchmarks, die für das Training und die Evaluierung fortgeschrittener Sprach- und multimodaler Modelle entwickelt wurden. Diese Datasets helfen, die Fähigkeiten von Modellen in den Bereichen Reasoning, Textgenerierung, Fragebeantwortung und kreative Aufgaben zu bewerten.

• Large Language Model Benchmarks wie MMLU und GPQA messen allgemeines und wissenschaftliches Reasoning.
• Multimodale Datasets, wie LAION-5B, kombinieren Text und Bilder, um Modelle zu trainieren, die beide Formate verarbeiten können.
• Frontier-Evaluierungen, wie Humanity's Last Exam, ARC-AGI-2 und KI Idea Bench, testen die Kreativität, faktische Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit von Modellen an komplexe prompts.
• Agentische und Tool-Use-Benchmarks, wie GAIA, BFCL (Berkeley Function Calling Leaderboard) und ComplexFuncBench, evaluieren mehrstufiges Reasoning, Tool-Calling und Aufgabenerfüllung.
• Pre-Training-Korpora, wie FineWeb, Nemotron-CC und Essential-Web v1.0, bieten umfangreiche Token-Sammlungen für das Training von Basismodellen.

KI-Coding- und Software-Engineering-Datasets

Diese Kategorie umfasst Datasets für Code-Generierung, -Verständnis, -Debugging und -Übersetzung. Sie werden verwendet, um Systeme zu erstellen und zu bewerten, die Programmierer unterstützen oder Softwareentwicklungsaufgaben automatisieren.

• Datasets wie The Heap und MADE-WIC enthalten mehrsprachigen und annotierten Code zur Bewertung der Coding-Genauigkeit und technischer Schulden.
• HumanEval und APPS bieten Programmieraufgaben mit Referenzlösungen, um die Qualität der Codegenerierung zu benchmarken.
• Repository-weite und agentische Benchmarks, wie SWE-Bench Pro, SWE-Bench Multilingual, SWE-Lancer und Terminal-Bench 2.0, evaluieren Modelle anhand echter GitHub Issues und End-to-End-Softwareaufgaben statt isolierter Funktionen.
• Proprietäre Datasets, wie die von Amazon CodeWhisperer und GitHub Copilot, unterstützen kommerzielle Coding-Assistenten.

Ältere Benchmarks wie HumanEval und SWE-bench Verified gelten inzwischen weithin als kontaminiert oder gesättigt; daher sind kontaminationsresistente Nachfolger wie SWE-Bench Pro entstanden. Diese Datasets ermöglichen konsistente Tests von Coding-Modellen und unterstützen die Erstellung von Tools, die Software effizient analysieren oder generieren können.

Cybersicherheits- und Datensicherheits-Datasets

Cybersicherheits-Datasets liefern Informationen zur Erkennung, Klassifizierung und Prävention digitaler Bedrohungen. Sie umfassen Netzwerkverkehrsprotokolle, Malware-Proben und Schwachstellendatenbanken.

• CICIDS2017 und TON_IoT werden häufig zum Training von Angriffserkennungs- und Anomalieerkennungssystemen verwendet.
• Die Datasets EMBER und VirusShare enthalten gekennzeichnete Malware-Daten für modellbasierte Klassifizierung.
• Die CVE-MITRE-Datenbank bietet strukturierte Informationen zu bekannten Software-Schwachstellen.

Diese Datasets 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 Datenschutz-Datasets

Diese Kategorie umfasst offene und synthetische Datasets, die Unternehmen helfen, Modelle zu trainieren und gleichzeitig Datenschutz und -qualität zu wahren. Synthetische Daten replizieren reale Verteilungen, ohne persönliche oder proprietäre Informationen preiszugeben.

• Plattformen wie Appen, Amazon Mechanical Turk, und Telus International liefern menschengenerierte Datasets für überwachtes Lernen.
• Hazy und Gretel.ai generieren synthetische strukturierte Daten für den Unternehmenseinsatz.
• Offene Repositories wie Kaggle Datasets und Google Dataset Search bieten öffentlich zugängliche Daten aus verschiedenen Domänen.

Diese Datasets stellen sicher, dass Machine-Learning-Modelle Zugang zu vielfältigen, repräsentativen Daten haben und gleichzeitig Datenschutzstandards einhalten.

Domänenspezifische und branchenspezifische Datasets

Domänenspezifische Datasets konzentrieren sich auf Anwendungen in bestimmten Sektoren wie Gesundheitswesen, Finanzen, Robotik und autonomes Fahren. Sie bieten spezialisierte, gekennzeichnete Daten für das Training von Modellen in branchenrelevanten Aufgaben.

• MIMIC-IV und PhysioNet unterstützen medizinische Forschung und Gesundheitswesen-Analytik.
• Waymo Open Dataset und KITTI werden für Computer Vision in autonomen Fahrzeugen verwendet.
• Robotik- und Embodied-KI-Datasets, wie AGIBOT WORLD 2026, EgoDex und EgoVerse, bieten First-Person-Video (egozentrisch) und Manipulationsdaten für das Training von Physical-KI- und humanoiden Systemen.
• Multimodale medizinische Benchmarks, wie GMAI-MMBench und OmniMedVQA, evaluieren klinisches visuelles Question Answering über viele Bildgebungsmodalitäten hinweg.
• World Bank Open Data und OECD Datasets liefern Wirtschafts- und Finanzindikatoren.
• Common Voice und Free Music Archive unterstützen die Audio- und Sprachmodellentwicklung.

Diese Datasets helfen Unternehmen und Forschern, Modelle zu entwickeln, die auf branchenspezifische Herausforderungen und spezifische Datenumgebungen zugeschnitten sind.

Was sind ML-Datasets?

Ein Machine-Learning-Dataset ist eine strukturierte Datensammlung, die speziell zum Trainieren von Machine-Learning-Modellen gesammelt und aufbereitet wurde. Diese Datasets für ML dienen als Beispiele, die dem Modell helfen, Muster zu lernen, aussagekräftige Merkmale zu extrahieren und Vorhersagen auf ungesehenen Daten zu treffen.

Je nach Aufgabe kann das Machine-Learning-Dataset verschiedene Datentypen umfassen, darunter:

• Textdaten: Verwendet in Anwendungen wie Natural Language Processing, Sentiment-Analyse und maschineller Übersetzung.
• Bilddaten: Hauptsächlich in Computer Vision und Convolutional Neural Networks verwendet, für Aufgaben wie handschriftliche Ziffernerkennung oder Erkennung von Stahlplattenfehlern.
• Audiodaten: Für Spracherkennung oder Klangklassifizierungsaufgaben.
• Videodaten: Für Objektverfolgung oder Echtzeit-Videoanalyse
• Numerische Daten: Verwendet in Regressions- oder Klassifizierungsaufgaben, manchmal aus Massenspektrometriedaten oder Zeitstempelprotokollen stammend.

Die meisten Machine-Learning-Projekte beginnen mit Rohdaten, die dann gekennzeichnet oder annotiert werden. Diese Kennzeichnung hilft dem Machine-Learning-System, das erwartete Ergebnis für Klassifizierungs-, Regressions- oder andere Vorhersageaufgaben zu verstehen.

Ein gutes Dataset, das oft aus offenen, öffentlichen oder spezialisierten Machine-Learning-Repositories stammt, kann die Modellleistung erheblich verbessern.

Warum Datasets für Machine Learning vorbereiten?

Die Vorbereitung und Auswahl hochwertiger Datasets ist einer der entscheidendsten Schritte bei der Entwicklung von KI-Systemen. Viele Unternehmen erkennen, dass die Datenaufbereitung über Erfolg oder Misserfolg ihrer Machine-Learning-Projekte entscheiden kann.

Die Qualität der Trainingsdaten beeinflusst, wie gut Modelle auf reale Szenarien generalisieren und wie genau sie spezifische Probleme bewältigen. Es gibt drei Hauptzwecke eines Machine-Learning-Datasets:

Das Modell zu trainieren

Das Trainingsset lehrt die Maschine die Beziehungen und Muster innerhalb der Daten. Dies beinhaltet das Zuführen annotierter oder gekennzeichneter Daten, wodurch das Modell seine Parameter anpassen und seine Vorhersagen für ähnliche Eingaben verbessern kann.

Die Modellgenauigkeit zu messen

Nach dem Training wird das Testdataset (oder Testset) verwendet, um die Leistung des Modells zu bewerten. Dies hilft zu bestimmen, wie gut das Modell mit ungesehenen Daten umgeht und ob es auf das Trainingsset überangepasst ist oder aussagekräftige Muster lernt.

Das Modell nach der Bereitstellung zu verbessern

Nach der Bereitstellung werden Machine-Learning-Modelle oft mit zusätzlichen gesammelten Daten verfeinert, damit sie sich an neue Bedingungen oder Klassen anpassen können. Validierungssets helfen auch beim Tuning und verhindern Overfitting.

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Zusammenarbeit mit einem Datenpartner

Die Vorbereitung von Datasets kann ressourcenintensiv sein, insbesondere bei umfangreichen Sammlungen, fehlenden Werten oder komplexen Annotationen. Viele Unternehmen bewältigen diesen Prozess mit einem Datenerfassungs- oder Datengenerierungsdienstleister.

Sie können mit einer Data-Crowdsourcing-Plattform oder einem auf Data-Science-Dienstleistungen spezialisierten Unternehmen zusammenarbeiten, um domänenspezifische Datasets zu erstellen, egal ob Sie Machine-Learning-Datasets 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 Open-Data-Initiativen abgerufen.

Für spezialisierte Anforderungen, wie Datasets für Deep-Learning-Modelle oder Computer-Vision-Systeme, stellt die Nutzung kuratierter öffentlicher Datasets oder kostenlos Datasets sicher, dass die Trainingsdaten den notwendigen Umfang an Beispielen und Klassen abdecken.

FAQs

Diese Forschung zitieren

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Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 60% der Fortune 500.

Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen zitiert, darunter Business Insider, Forbes, Washington Post, globalen Unternehmen wie Deloitte, HPE und NGOs wie dem World Economic Forum sowie supranationalen Organisationen wie der European Commission.

Während seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen über ein Jahrzehnt lang bei McKinsey & Company und Altman Solon in Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte auch einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.

Er leitete die Technologiestrategie und Beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Zudem führte er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos an, das innerhalb von 2 Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung anwuchs. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.

Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er schloss sein Studium an der Bogazici University als Computer-Ingenieur ab und hat einen MBA von der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Sıla Ermut

Branchenanalystin

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Sıla Ermut ist Branchenanalystin bei AIMultiple und befasst sich mit KI-Models, KI-Infrastruktur, KI-Governance und KI-Anwendungen für Unternehmen. Ihre Forschung konzentriert sich hauptsächlich auf den Einsatz von KI in Marketing, Gesundheitswesen, Lieferketten und Nachhaltigkeit.
Zuvor arbeitete sie als Recruiterin in Projektmanagement- und Beratungsunternehmen. Sıla hat einen Master-of-Science-Abschluss in Sozialpsychologie und einen Bachelor-of-Arts-Abschluss in Internationalen Beziehungen.

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