57 Conjuntos de datos para modelos de ML e IA

Se requieren datos para aprovechar o construir IA generativa o soluciones de IA conversacional. Puedes utilizar conjuntos de datos existentes disponibles en el mercado o contratar un servicio de recopilación de datos.

Identificamos 57 conjuntos de datos para entrenar y evaluar modelos de aprendizaje automático e IA.

Modelos de lenguaje grandes (LLM) y conjuntos de datos de IA agéntica

Esta categoría incluye conjuntos de datos y benchmarks diseñados para entrenar y evaluar modelos avanzados de lenguaje y multimodales. Estos conjuntos de datos ayudan a evaluar las capacidades del modelo en razonamiento, generación de texto, respuesta a preguntas y tareas creativas.

• Benchmarks de modelos de lenguaje grandes como MMLU y GPQA miden el razonamiento general y científico.
• Conjuntos de datos multimodales, como LAION-5B, combinan texto e imágenes para entrenar modelos que pueden manejar ambos formatos.
• Evaluaciones de vanguardia, como El último examen de la humanidad y AI Idea Bench, prueban la creatividad de los modelos, la precisión factual y la adaptabilidad a prompts complejos.

Conjuntos de datos de codificación con IA e ingeniería de software

Esta categoría cubre conjuntos de datos para generación, comprensión, depuración y traducción de código. Se utilizan para construir y evaluar sistemas que asisten a programadores o automatizan tareas de desarrollo de software.

• Conjuntos de datos como The Heap y MADE-WIC contienen código multilingüe y anotado para evaluar la precisión de la codificación y la deuda técnica.
• HumanEval y APPS proporcionan problemas de codificación con soluciones de referencia para evaluar la calidad de la generación de código.
• Conjuntos de datos propietarios, como los de Amazon CodeWhisperer y GitHub Copilot, apoyan asistentes de codificación comerciales.

Estos conjuntos de datos permiten pruebas consistentes de modelos de codificación y apoyan la creación de herramientas que pueden analizar o generar software de manera eficiente.

Conjuntos de datos de ciberseguridad y seguridad de datos

Los conjuntos de datos de ciberseguridad proporcionan información para detectar, clasificar y prevenir amenazas digitales. Incluyen registros de tráfico de red, muestras de malware y bases de datos de vulnerabilidades.

• CICIDS2017 y TON_IoT se utilizan ampliamente para entrenar sistemas de detección de intrusiones y anomalías.
• Los conjuntos de datos EMBER y VirusShare contienen datos de malware etiquetados para clasificación basada en modelos.
• La base de datos CVE-MITRE proporciona información estructurada sobre vulnerabilidades de software conocidas.

Estos conjuntos de datos apoyan la investigación y el entrenamiento de modelos en ciberseguridad, permitiendo que los sistemas aprendan de patrones de ataque reales y mejoren la identificación de amenazas.

Datos, datos sintéticos y conjuntos de datos de privacidad

Esta categoría incluye conjuntos de datos abiertos y sintéticos que ayudan a las organizaciones a entrenar modelos manteniendo la privacidad y calidad de los datos. Los datos sintéticos replican distribuciones del mundo real sin exponer información personal o propietaria.

• Plataformas como Appen, Amazon Mechanical Turk, y Telus International suministran conjuntos de datos generados por humanos para aprendizaje supervisado.
• Hazy y Gretel.ai generan datos estructurados sintéticos para uso empresarial.
• Repositorios abiertos como Conjuntos de datos de Kaggle y Google Dataset Search proporcionan datos de acceso público en múltiples dominios.

Estos conjuntos de datos aseguran que los modelos de aprendizaje automático tengan acceso a datos diversos y representativos mientras cumplen con los estándares de privacidad.

Conjuntos de datos específicos de dominio e industria

Los conjuntos de datos específicos de dominio se centran en aplicaciones en sectores particulares como salud, finanzas, robótica y conducción autónoma. Proporcionan datos especializados y etiquetados para entrenar modelos en tareas relevantes para la industria.

• MIMIC-IV y PhysioNet apoyan la investigación médica y el análisis de salud.
• Waymo Open Dataset y KITTI se utilizan para visión por computadora en vehículos autónomos.
• Datos abiertos del Banco Mundial y los conjuntos de datos de la OCDE proporcionan indicadores económicos y financieros.
• Common Voice y Free Music Archive apoyan el desarrollo de modelos de audio y lenguaje.

Estos conjuntos de datos ayudan a las organizaciones e investigadores a desarrollar modelos adaptados a los desafíos de la industria y entornos de datos específicos.

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¿Qué son los conjuntos de datos de ML?

Un conjunto de datos de aprendizaje automático es una recopilación de datos estructurada recopilada y preparada específicamente para entrenar modelos de aprendizaje automático. Estos conjuntos de datos para ML actúan como ejemplos que ayudan al modelo a aprender patrones, extraer características significativas y hacer predicciones sobre datos no vistos.

Dependiendo de la tarea, el conjunto de datos de aprendizaje automático puede consistir en varios tipos de datos, incluyendo:

• Datos de texto: Se utilizan en aplicaciones como procesamiento del lenguaje natural, análisis de sentimientos y traducción automática.
• Datos de imagen: Comúnmente utilizados en visión por computadora y redes neuronales convolucionales para tareas como reconocimiento de dígitos escritos a mano o detección de fallas en placas de acero.
• Datos de audio: Para tareas de reconocimiento de voz o clasificación de sonidos.
• Datos de video: Para seguimiento de objetos o análisis de video en tiempo real
• Datos numéricos: Se utilizan en tareas de regresión o clasificación, a veces provenientes de datos de espectrometría de masas o registros de marcas de tiempo.

La mayoría de los proyectos de aprendizaje automático comienzan con datos sin procesar, que luego se etiquetan o anotan. Esta etiquetación ayuda al sistema de aprendizaje automático a comprender el resultado esperado para clasificación, regresión u otras tareas predictivas.

Un buen conjunto de datos, a menudo obtenido de repositorios de aprendizaje automático abiertos, públicos o especializados, puede mejorar significativamente el rendimiento del modelo.

¿Por qué preparar conjuntos de datos para aprendizaje automático?

Preparar y elegir conjuntos de datos de alta calidad es uno de los pasos más cruciales en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial. Muchas organizaciones reconocen que la preparación de datos puede hacer o deshacer sus proyectos de aprendizaje automático.

La calidad de los datos de entrenamiento afecta qué tan bien los modelos se generalizan a escenarios del mundo real y qué tan precisamente manejan problemas específicos. Hay tres propósitos clave de un conjunto de datos de aprendizaje automático:

Para entrenar el modelo

El conjunto de entrenamiento enseña a la máquina las relaciones y patrones dentro de los datos. Esto implica alimentar datos anotados o etiquetados, permitiendo que el modelo ajuste sus parámetros y mejore sus predicciones en entradas similares.

Para medir la precisión del modelo

Después del entrenamiento, el conjunto de datos de prueba (o conjunto de prueba) se utiliza para evaluar el rendimiento del modelo. Esto ayuda a determinar qué tan bien maneja el modelo datos no vistos y si se está sobreajustando al conjunto de entrenamiento o aprendiendo patrones significativos.

Para mejorar el modelo después del despliegue

Una vez desplegados, los modelos de aprendizaje automático a menudo se refinan utilizando datos recopilados adicionales, ayudándolos a adaptarse a nuevas condiciones o clases. Los conjuntos de validación también ayudan a ajustar y prevenir el sobreajuste.

Trabajar con un socio de datos

Preparar conjuntos de datos puede consumir muchos recursos, especialmente al tratar con colecciones extensas, valores faltantes o anotaciones complejas. Muchas organizaciones manejan este proceso con un proveedor de servicios de recopilación o generación de datos.

Puedes colaborar con una plataforma de crowdsourcing de datos o una empresa especializada en servicios de ciencia de datos para crear conjuntos de datos específicos de dominio, ya sea que necesites conjuntos de datos de aprendizaje automático para análisis de sentimientos, clasificación de texto o tareas basadas en imágenes como identificar cien especies de plantas.

A veces, los datos se recopilan mediante web scraping o se accede a través de herramientas como Google Dataset Search o iniciativas de datos abiertos.

Para necesidades especializadas, como conjuntos de datos para modelos de aprendizaje profundo o sistemas de visión por computadora, confiar en conjuntos de datos públicos curados o conjuntos de datos free asegura que los datos de entrenamiento cubran el rango necesario de ejemplos y clases.

También puedes seleccionar un socio de datos según tipos de datos específicos:

• Recopilación de datos de video
• Servicios de recopilación de datos de imagen
• Recopilación de datos de audio para IA

Tipos de conjuntos de datos de ML

Todo el conjunto de datos recopilado se separa en tres subconjuntos, que son los siguientes:

1. Conjunto de datos de entrenamiento

Esta es una de las subpartes más importantes de todo el conjunto de datos, que comprende aproximadamente el 60%. Este conjunto consiste en los datos utilizados inicialmente para entrenar el modelo. En otras palabras, ayuda a enseñar al algoritmo qué buscar en los datos.

Por ejemplo, un sistema de reconocimiento de matrículas de vehículos se entrenará con datos de imagen con etiquetas que indican la ubicación (por ejemplo, parte delantera o trasera del automóvil) y el formato de datos de las matrículas de vehículos y objetos similares para aprender qué detectar y qué evitar.

Figura 1. Conjunto de datos de muestra para un sistema de detección de matrículas.¹

2. Conjunto de datos de validación

Este subconjunto representa aproximadamente el 20% del conjunto de datos total y se utiliza para evaluar todos los parámetros del modelo después de la fase de entrenamiento. Los datos de validación son datos conocidos que ayudan a identificar cualquier deficiencia en el modelo. Estos datos también se utilizan para identificar si el modelo está sobreajustando o subajustando.

3. Conjunto de datos de prueba

Este subconjunto se introduce en la etapa final del proceso de entrenamiento y representa el último 20% del conjunto de datos. Los datos en este subconjunto son desconocidos para el modelo y se utilizan para probar la precisión del modelo. Este conjunto de datos mostrará cuánto ha aprendido tu modelo de los dos subconjuntos anteriores.

Preguntas frecuentes

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Enlaces de referencia

1.

ResearchGate - Temporarily Unavailable

Cem Dilmegani

Analista principal

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Cem ha sido el analista principal de AIMultiple desde 2017. AIMultiple informa a cientos de miles de empresas (según similarWeb), incluyendo el 55% de las empresas Fortune 500 cada mes. El trabajo de Cem ha sido citado por importantes publicaciones globales como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea. Puede consultar más empresas y recursos de renombre que citan a AIMultiple. A lo largo de su carrera, Cem se desempeñó como consultor, comprador y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización. Lideró la estrategia y adquisición de tecnología de una empresa de telecomunicaciones, reportando directamente al CEO. Asimismo, lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología avanzada Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de siete cifras y una valoración de nueve cifras partiendo de cero en tan solo dos años. El trabajo de Cem en Hypatos fue reseñado por importantes publicaciones tecnológicas como TechCrunch y Business Insider. Cem participa regularmente como ponente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en ingeniería informática por la Universidad de Bogazici y posee un MBA de la Columbia Business School.

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Investigado por

Sıla Ermut

Analista de la industria

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Sıla Ermut es analista de la industria en AIMultiple, especializada en marketing por correo electrónico y vídeos de ventas. Anteriormente trabajó como reclutadora en empresas de gestión de proyectos y consultoría. Sıla es licenciada en Psicología Social y en Relaciones Internacionales.

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