+100 Datasets per ML e IA Models

I dati sono necessari per sfruttare o creare soluzioni di IA generativa o IA conversazionale. È possibile utilizzare dataset esistenti disponibili sul mercato o rivolgersi a un servizio di raccolta dati.

Abbiamo identificato oltre 100 dataset per addestrare e valutare machine learning e IA models.

Large Language Models (LLMs) e dataset di IA agentica

• Large language model benchmarks come MMLU e GPQA misurano il ragionamento generale e scientifico.
• Multimodal datasets, come LAION-5B, combinano testo e immagini per addestrare models in grado di gestire entrambi i formati.
• Valutazioni frontier, come Humanity’s Last Exam, ARC-AGI-2 e IA Idea Bench, testano la creatività, l'accuratezza fattuale e l'adattabilità dei models a prompt complessi.
• Agentic e benchmark per l'uso di strumenti, come GAIA, BFCL (Berkeley Function Calling Leaderboard) e ComplexFuncBench, valutano il ragionamento multi-step, il tool calling e il completamento delle attività.
• Benchmark di UI grounding, come il AIMultiple UI Grounding Benchmark, valutano se i computer-use models riescono a identificare l'elemento corretto dell'interfaccia e a prevederne la posizione a partire da un'istruzione in linguaggio naturale. Consulta il benchmark sugli agenti computer use per la metodologia e i risultati dei models.
• Corpora di pre-training, come FineWeb, Nemotron-CC e Essential-Web v1.0, forniscono raccolte di token su larga scala per l'addestramento dei base models.

Dataset di IA coding e software engineering

• Dataset come The Heap e MADE-WIC contengono codice multilingue e annotato per valutare l'accuratezza del coding e il debito tecnico.
• HumanEval e APPS forniscono problemi di coding con soluzioni di riferimento per valutare la qualità della generazione di codice.
• Benchmark a livello di repository e agentic, come SWE-Bench Pro, SWE-Bench Multilingual, SWE-Lancer e Terminal-Bench 2.0, valutano i models su issue reali di GitHub e su task software end-to-end piuttosto che su funzioni isolate.
• Dataset proprietari, come quelli di Amazon CodeWhisperer e GitHub Copilot, supportano assistenti di coding commerciali.

Benchmark più datati come HumanEval e SWE-bench Verified sono ormai ampiamente considerati contaminati o saturi; di conseguenza, sono emersi successori resistenti alla contaminazione come SWE-Bench Pro.

Cybersecurity e dataset di sicurezza dei dati

• CICIDS2017 e TON_IoT sono ampiamente utilizzati per l'addestramento di sistemi di rilevamento di intrusioni e anomalie.
• I dataset EMBER e VirusShare contengono dati malware etichettati per la classificazione basata su models.
• Il database CVE-MITRE fornisce informazioni strutturate sulle vulnerabilità software note.

Dati, dati sintetici e dataset sulla privacy

• 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 uso aziendale.
• Repository aperti come Kaggle Datasets e Google Dataset Search forniscono dati accessibili al pubblico in più domini.

Dataset di dati web

• Fornitori commerciali di dati web, come Bright Data e Coresignal, vendono dataset pre-raccolti e personalizzati che coprono fonti di e-commerce, social, real estate e job posting. Marketplace come Datarade li aggregano tra i vari fornitori.
• Crawl grezzi e filtrati, come Common Crawl, C4, RefinedWeb e RedPajama-Data-v2, forniscono token di pretraining in grandi quantità.
• Corpora multilingue, come FineWeb-2, OSCAR 23.01 e HPLT v2, estendono la copertura oltre l'inglese, che la maggior parte dei dataset derivati dai crawl sovrarappresenta.
• Corpora con licenza aperta, come Common Corpus e Common Pile, limitano le fonti a pagine di pubblico dominio o con licenza permissiva, sacrificando la scala a favore di una provenienza difendibile.
• Dati web strutturati, come Web Data Commons e i suoi corpora di tabelle schema.org, estraggono il markup leggibile dalle macchine incorporato nei siti web, evitando il parsing HTML per entità di prodotti, eventi e organizzazioni.
• Benchmark per agenti web, come Online-Mind2Web, WebArena e BrowseComp, verificano se i models sono in grado di navigare siti live.
• Dataset web verticali, come Amazon Reviews 2023, il dataset aperto di Yelp e GDELT, coprono recensioni, attività locali e notizie e sono comunemente utilizzati per attività di raccomandazione e sentiment.

Dataset specifici per dominio e per settore

• MIMIC-IV e PhysioNet supportano la ricerca medica e l'analisi sanitaria.
• Waymo Open Dataset e KITTI sono utilizzati per la computer vision nei veicoli autonomi.
• Dataset di robotica e IA incarnata, come AGIBOT WORLD 2026, EgoDex e EgoVerse, forniscono video in prima persona (egocentrici) e dati di manipolazione per l'addestramento di sistemi physical-IA e umanoidi.
• Benchmark medici multimodali, come GMAI-MMBench e OmniMedVQA, valutano la risposta a domande visive cliniche su molte modalità di imaging.
• World Bank Open Data e dataset OECD forniscono indicatori economici e finanziari.
• Common Voice e Free Music Archive supportano lo sviluppo di audio e language models.

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Cosa sono i dataset ML?

Un dataset di machine learning è una raccolta di dati strutturati appositamente raccolti e preparati per addestrare machine learning models. Questi dataset per ML fungono da esempi che aiutano il model ad apprendere pattern, estrarre caratteristiche significative e fare previsioni su dati non visti.

A seconda del task, il dataset di machine learning può essere composto da vari tipi di dati, tra cui:

• Dati testuali: utilizzati in applicazioni come elaborazione del linguaggio naturale, analisi del sentiment e traduzione automatica.
• Dati immagine: utilizzati principalmente in computer vision e reti neurali convoluzionali per task come il riconoscimento di cifre scritte a mano o il rilevamento di difetti nelle piastre d'acciaio.
• Dati audio: per riconoscimento vocale o task di classificazione dei suoni.
• Dati video: per il tracciamento di oggetti o l'analisi video in tempo reale
• Dati numerici: utilizzati in task di regressione o classificazione, a volte provenienti da dati di spettrometria di massa o da log con 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 task di classificazione, regressione o altri task predittivi.

Un buon dataset, spesso proveniente da repository di machine learning aperti, pubblici o specializzati, può migliorare significativamente le prestazioni del model.

Perché preparare i dataset per il machine learning?

Preparare e scegliere dataset di alta qualità è uno dei passaggi 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 models di generalizzare a scenari del mondo reale e di gestire con precisione problemi specifici. Ci sono tre scopi principali di un dataset di machine learning:

Per addestrare il model

Il set di addestramento insegna alla macchina le relazioni e i pattern all'interno dei dati. Ciò comporta fornire dati annotati o etichettati, consentendo al model di regolare i propri parametri e migliorare le previsioni su input simili.

Per misurare l'accuratezza del model

Dopo l'addestramento, il dataset di test (o test set) viene utilizzato per valutare le prestazioni del model. Questo aiuta a determinare quanto bene il model gestisce dati non visti e se sta facendo overfitting sul set di addestramento o sta apprendendo pattern significativi.

Per migliorare il model dopo la distribuzione

Una volta distribuiti, i team spesso perfezionano i machine learning models utilizzando dati aggiuntivi raccolti, aiutandoli ad adattarsi a nuove condizioni o classi. Anche i validation set aiutano a regolare e prevenire l'overfitting.

Cita questa ricerca

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Registro delle modifiche

12 aggiornamenti

1. 202631 Ago

   Aggiunta una sezione sui dataset web relativa a scraping, crawling e benchmark di navigazione

2. 10 Giu

   Rimossa la sezione "Tipi di dataset ML" relativa ai sottoinsiemi di addestramento, validazione e test.

3. 20259 Ott

   Sostituita la sezione "Categorie di dataset" con nuove categorie: Modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e IA agentica, Codifica IA e ingegneria del software, Cybersecurity e sicurezza dei dati, Dati, dati sintetici e privacy, e Dataset specifici per dominio e industria.

4. 4 Giu

   Aggiornato l'URL per la Figura 1.

5. 9 Mag

   L'introduzione è stata ampliata con un elenco di tipi di dataset e le relative descrizioni.

6. 202423 Set

   Aggiunta una domanda e risposta alla sezione FAQ.

7. 17 Lug

   Added the "FAQs" section.

8. 20234 Dic

   Aggiunta una tabella di dataset ML e fonti di dati all'introduzione.

9. 10 Ott

   Aggiunta l'IA generativa alla sezione "Da dove è possibile reperire i dataset ML?".

10. 17 Lug

    Aggiunto un nuovo fornitore, Clickworker, all'elenco dei fornitori di set di dati ML.

11. 10 Lug

    Rimossa la sezione sponsorizzata dalla sezione "Qual è lo scopo dei set di dati AI/ML?".

12. 5 Mag

    Aggiunto Clickworker come prodotto sponsorizzato.

Cem Dilmegani

Analista principale

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Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017.

Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]

Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.

Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.

Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.

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Ricercato da

Sıla Ermut

Analista di settore

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Sıla Ermut è un'analista di settore presso AIMultiple e si occupa di modelli di IA, infrastrutture di IA, governance dell'IA e applicazioni aziendali dell'IA. La sua ricerca si concentra principalmente sull'uso dell'IA nel marketing, nella sanità, nelle catene di approvvigionamento e nella sostenibilità.
In precedenza ha lavorato come reclutatrice in società di project management e consulenza. Sıla ha conseguito un Master of Science in Psicologia Sociale e un Bachelor of Arts in Relazioni Internazionali.

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