57 Dataset per ML e Modelli di AI
I dati sono necessari per sfruttare o costruire soluzioni di IA generativa o IA conversazionale. Puoi utilizzare dataset esistenti disponibili sul mercato o assumere un servizio di raccolta dati.
Abbiamo identificato 57 dataset per addestrare e valutare modelli di machine learning e AI.
Grandi Modelli Linguistici (LLM) e dataset di AI agentica
Dataset / Benchmark | Descrizione | Gratuito / A pagamento | Ultimo aggiornamento |
|---|---|---|---|
MMLU (Massive Multitask Language Understanding) | Benchmark per il ragionamento generale e la conoscenza accademica | Free | In corso |
HumanEval+ | Benchmark di codifica Python per codice generativo | Free | In corso |
FineWeb | Hugging Face dataset per il pre-addestramento LLM | Free | In corso |
FineWeb-Edu | Sottoinsieme educativo di FineWeb | Free | In corso |
Superior-Reasoning-SFT | Dataset di ragionamento Long-CoT di Alibaba-Apsara | Free | 2026 |
MMMU (Massive Multi-disciplinary Multimodal Understanding) | Benchmark multimodale (ragionamento su immagini e testo) | Free | 2025 |
Humanity’s Last Exam (HLE) | Benchmark multimodale per testare LLM di frontiera oltre MMLU | Free | 2025 |
AI Idea Bench (2025) | Testa la capacità degli LLM di sintetizzare nuove idee di ricerca | Free (research) | 2025 |
Harvard Public Domain Books Dataset | Oltre 1 milione di libri per pre-addestramento e generazione di testo | Free | 2025 |
Generative-AI-Tools-Platforms-2025 | Metadati su strumenti GenAI e API | Free | 2025 |
Questa categoria include dataset e benchmark progettati per l'addestramento e la valutazione di modelli linguistici e multimodali avanzati. Questi dataset aiutano a valutare le capacità dei modelli nel ragionamento, nella generazione di testo, nella risposta a domande e nei compiti creativi.
- I benchmark dei grandi modelli linguistici come MMLU e GPQA misurano il ragionamento generale e scientifico.
- I dataset multimodali, come LAION-5B, combinano testo e immagini per addestrare modelli in grado di gestire entrambi i formati.
- Le valutazioni di frontiera, come Humanity’s Last Exam e AI Idea Bench, testano la creatività dei modelli, l'accuratezza fattuale e l'adattabilità a prompt complessi.
Dataset di codifica AI e ingegneria del software
Questa categoria copre dataset per la generazione, comprensione, debugging e traduzione del codice. Sono utilizzati per costruire e valutare sistemi che assistono i programmatori o automatizzano i compiti di sviluppo software.
- Dataset come The Heap e MADE-WIC contengono codice multilingue e annotato per valutare l'accuratezza della codifica e il debito tecnico.
- HumanEval e APPS forniscono problemi di codifica con soluzioni di riferimento per il benchmarking della qualità della generazione del codice.
- I dataset proprietari, come quelli di Amazon CodeWhisperer e GitHub Copilot, supportano assistenti di codifica commerciali.
Questi dataset consentono test coerenti dei modelli di codifica e supportano la creazione di strumenti in grado di analizzare o generare software efficientemente.
Dataset di cybersecurity e sicurezza dei dati
I dataset di cybersecurity forniscono informazioni per rilevare, classificare e prevenire le minacce digitali. Includono log di traffico di rete, campioni di malware e database di vulnerabilità.
- CICIDS2017 e TON_IoT sono ampiamente utilizzati per addestrare sistemi di rilevamento di intrusioni e anomalie.
- I dataset EMBER e VirusShare contengono dati malware etichettati per la classificazione basata su modello.
- Il database CVE-MITRE fornisce informazioni strutturate sulle vulnerabilità software note.
Questi dataset supportano la ricerca e l'addestramento di modelli nella cybersecurity, consentendo ai sistemi di apprendere dai modelli di attacco reali e migliorare l'identificazione delle minacce.
Dataset di dati, sintetici e privacy
Questa categoria include dataset aperti e sintetici che aiutano le organizzazioni ad addestrare modelli mantenendo la privacy e la qualità dei dati. I dati sintetici replicano le distribuzioni del mondo reale senza esporre informazioni personali o proprietarie.
- Piattaforme come Appen, Amazon Mechanical Turk, e Telus International forniscono dataset generati da umani per l'apprendimento supervisionato.
- Hazy e Gretel.ai generano dati strutturati sintetici per l'uso aziendale.
- Repository aperti come Kaggle Datasets e Google Dataset Search forniscono dati pubblicamente accessibili in più domini.
Questi dataset garantiscono che i modelli di machine learning abbiano accesso a dati diversificati e rappresentativi, rispettando gli standard sulla privacy.
Dataset specifici per dominio e settore
I dataset specifici per dominio si concentrano su applicazioni in settori particolari come sanità, finanza, robotica e guida autonoma. Forniscono dati specializzati ed etichettati per addestrare modelli in compiti rilevanti per l'industria.
- MIMIC-IV e PhysioNet supportano la ricerca medica e l'analisi sanitaria.
- Waymo Open Dataset e KITTI sono utilizzati per la visione artificiale nei veicoli autonomi.
- World Bank Open Data e i dataset OECD forniscono indicatori economici e finanziari.
- Common Voice e Free Music Archive supportano lo sviluppo di modelli audio e linguistici.
Questi dataset aiutano le organizzazioni e i ricercatori a sviluppare modelli su misura per le sfide del settore e ambienti di dati specifici.
Aggiungi come fonte preferitaCosa sono i dataset ML?
Un dataset di machine learning è una raccolta di dati strutturata appositamente raccolta e preparata per addestrare modelli di machine learning. Questi dataset per ML fungono da esempi che aiutano il modello ad apprendere modelli, estrarre caratteristiche significative e fare previsioni su dati non visti.
A seconda del compito, il dataset di machine learning può essere costituito da vari tipi di dati, tra cui:
- Dati testuali: utilizzati in applicazioni come l'elaborazione del linguaggio naturale, l'analisi del sentiment e la traduzione automatica.
- Dati immagine: comunemente utilizzati nella visione artificiale e nelle reti neurali convoluzionali per compiti come il riconoscimento di cifre manoscritte o il rilevamento di difetti su piastre di acciaio.
- Dati audio: per il riconoscimento vocale o compiti di classificazione del suono.
- Dati video: per il tracciamento di oggetti o l'analisi video in tempo realeç
- Dati numerici: utilizzati in compiti di regressione o classificazione, a volte provenienti da dati di spettrometria di massa o log di timestamp.
La maggior parte dei progetti di machine learning inizia con dati grezzi, che vengono poi etichettati o annotati. Questa etichettatura aiuta il sistema di machine learning a comprendere il risultato atteso per la classificazione, la regressione o altri compiti predittivi.
Un buon dataset, spesso proveniente da repository di machine learning aperti, pubblici o specializzati, può migliorare significativamente le prestazioni del modello.
Perché preparare dataset per il machine learning?
Preparare e scegliere dataset di alta qualità è uno dei passi più cruciali nello sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale. Molte organizzazioni riconoscono che la preparazione dei dati può determinare il successo o il fallimento dei loro progetti di machine learning.
La qualità dei dati di addestramento influisce sulla capacità dei modelli di generalizzare a scenari reali e sulla loro accuratezza nella gestione di problemi specifici. Ci sono tre scopi principali di un dataset di machine learning:
Addestrare il modello
Il set di addestramento insegna alla macchina le relazioni e i modelli all'interno dei dati. Ciò comporta l'alimentazione di dati annotati o etichettati, consentendo al modello di regolare i suoi parametri e migliorare le sue previsioni su input simili.
Misurare l'accuratezza del modello
Dopo l'addestramento, il dataset di test (o set di test) viene utilizzato per valutare le prestazioni del modello. Questo aiuta a determinare quanto bene il modello gestisce dati non visti e se sta overfittando sul set di addestramento o apprendendo modelli significativi.
Migliorare il modello dopo il deployment
Una volta distribuiti, i modelli di machine learning vengono spesso perfezionati utilizzando dati aggiuntivi raccolti, aiutandoli ad adattarsi a nuove condizioni o classi. I set di validazione aiutano anche a ottimizzare e prevenire l'overfitting.
Lavorare con un partner di dati
La preparazione dei dataset può richiedere molte risorse, specialmente quando si ha a che fare con raccolte estese, valori mancanti o annotazioni complesse. Molte organizzazioni gestiscono questo processo con un fornitore di servizi di raccolta o generazione dati.
Puoi collaborare con una piattaforma di crowdsourcing dati o un'azienda specializzata in servizi di data science per creare dataset specifici per dominio, sia che tu abbia bisogno di dataset di machine learning per l'analisi del sentiment, la classificazione del testo o compiti basati su immagini come identificare cento specie di piante.
A volte, i dati vengono raccolti tramite web scraping o accessibili tramite strumenti come Google Dataset Search o iniziative di dati aperti.
Per esigenze specializzate, come dataset per modelli di deep learning o sistemi di visione artificiale, fare affidamento su dataset pubblici curati o dataset free garantisce che i dati di addestramento coprano la gamma necessaria di esempi e classi.
Puoi anche selezionare un partner di dati in base a tipi di dati specifici:
Tipi di dataset ML
L'intero dataset raccolto è separato in tre sottoinsiemi, che sono i seguenti:
1. Dataset di addestramento
Questo è uno dei sottoinsiemi più importanti dell'intero dataset, che comprende circa il 60%. Questo set consiste dei dati inizialmente utilizzati per addestrare il modello. In altre parole, aiuta a insegnare all'algoritmo cosa cercare nei dati.
Ad esempio, un sistema di riconoscimento targhe di veicoli sarà addestrato con dati immagine con etichette che indicano la posizione (ad esempio, anteriore o posteriore dell'auto) e il formato dei dati delle targhe dei veicoli e oggetti simili per imparare cosa rilevare e cosa evitare.
Figura 1. Dataset di esempio per un sistema di rilevamento targhe.1
2. Dataset di validazione
Questo sottoinsieme rappresenta circa il 20% del dataset totale e viene utilizzato per valutare tutti i parametri del modello dopo la fase di addestramento. I dati di validazione sono dati noti che aiutano a identificare eventuali carenze nel modello. Questi dati vengono anche utilizzati per identificare se il modello sta overfittando o sottofittando.
3. Dataset di test
Questo sottoinsieme viene inserito nella fase finale del processo di addestramento e rappresenta l'ultimo 20% del dataset. I dati in questo sottoinsieme sono sconosciuti al modello e vengono utilizzati per testare l'accuratezza del modello. Questo dataset mostrerà quanto il tuo modello ha appreso dai due sottoinsiemi precedenti.
Conclusione
Selezionare il dataset giusto è un passo fondamentale in qualsiasi progetto di machine learning o IA. Che tu scelga dati generati da umani, dati sintetici generati da macchine o dataset aperti disponibili gratuitamente, la chiave è allineare la scelta dei dati con gli obiettivi e le sfide specifiche del tuo progetto.
Dataset di alta qualità e ben preparati influenzano direttamente l'efficacia con cui un modello apprende, generalizza e si comporta nelle applicazioni del mondo reale.
Le organizzazioni e i professionisti possono affrontare meglio le complessità dello sviluppo dell'IA comprendendo i tipi e i ruoli dei dataset, dei set di addestramento, validazione e test, ed esplorando il ricco ecosistema di fonti di dati disponibili.
Un'attenzione attenta alla qualità, alla pertinenza e alla diversità dei dati garantisce che i modelli siano accurati e adattabili alle esigenze in evoluzione.
FAQ
Per trovare dataset per il machine learning, i data scientist possono esplorare vari repository di dati che offrono dataset diversificati, inclusi dati demografici, dati economici e finanziari e dati governativi pubblici. Questi dataset curati coprono una gamma di applicazioni, come l'elaborazione del linguaggio naturale, l'analisi del sentiment, la visione artificiale e l'assistenza sanitaria.
Risorse come dataset aperti, dataset free e dataset pubblici forniscono dati di addestramento di alta qualità, dataset di validazione e dataset di test in vari formati di dati come file CSV. Fonti popolari includono portali governativi, istituzioni accademiche e organizzazioni come il Fondo Monetario Internazionale, che offrono ampie raccolte di dataset per progetti ML, modelli predittivi e algoritmi di deep learning.
Un buon dataset di machine learning è un dataset di alta qualità, diversificato e con ricchi metadati, adatto a compiti specifici come l'elaborazione del linguaggio naturale, la classificazione delle immagini o l'analisi del sentiment, ed è spesso disponibile in repository di dati pubblici o dataset aperti.
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
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year = {2026},
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note = {AIMultiple. Consultato il 10 Giugno 2026}
}Collegamenti di riferimento
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