57 conjuntos de dados para modelos de aprendizado de máquina e inteligência artificial
São necessários dados para aproveitar ou criar soluções de IA generativa ou IA conversacional . Você pode usar conjuntos de dados existentes disponíveis no mercado ou contratar um serviço de coleta de dados .
Identificamos 57 conjuntos de dados para treinar e avaliar modelos de aprendizado de máquina e IA.
Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) e conjuntos de dados de IA Agencial
Conjunto de dados / Benchmark | Descrição | Gratuito / Pago | Última atualização |
|---|---|---|---|
MMLU (Massive Multitask Language Understanding - Compreensão Massiva de Linguagem Multitarefa) | Critério de avaliação para raciocínio geral e conhecimento acadêmico | Livre | Em andamento |
HumanEval+ | Benchmark de codificação Python para código generativo | Livre | Em andamento |
FineWeb | Conjunto de dados da Hugging Face para pré-treinamento do LLM | Livre | Em andamento |
FineWeb-Edu | Subconjunto educacional do FineWeb | Livre | Em andamento |
Raciocínio Superior-SFT | Conjunto de dados de raciocínio Long-CoT da Alibaba-Apsara | Livre | 2026 |
MMMU (Entendimento Multimodal Multidisciplinar Massivo) | Avaliação multimodal (raciocínio por imagem + texto) | Livre | 2025 |
O Último Exame da Humanidade (HLE) | Benchmark multimodal para testar modelos de aprendizagem de vanguarda além do MMLU | Livre | 2025 |
Banco de Ideias de IA (2025) | Testa a capacidade dos mestres em Direito de sintetizar novas ideias de pesquisa. | Gratuito (pesquisa) | 2025 |
Conjunto de dados de livros de domínio público de Harvard | Mais de 1 milhão de livros para pré-treinamento e geração de texto. | Livre | 2025 |
Ferramentas e plataformas de IA generativa - 2025 | Metadados sobre ferramentas e APIs da GenAI | Livre | 2025 |
Esta categoria inclui conjuntos de dados e benchmarks projetados para o treinamento e avaliação de modelos avançados de linguagem e multimodais . Esses conjuntos de dados ajudam a avaliar as capacidades do modelo em raciocínio, geração de texto, resposta a perguntas e tarefas criativas.
- Grandes benchmarks de modelos de linguagem, como MMLU e GPQA, medem o raciocínio geral e científico.
- Conjuntos de dados multimodais, como o LAION-5B, combinam texto e imagens para treinar modelos que podem Suporta ambos os formatos.
- Avaliações de vanguarda, como o Humanity's Last Exam e o AI Idea Bench, testam a criatividade, a precisão factual e a adaptabilidade dos modelos a estímulos complexos.
Conjuntos de dados de codificação de IA e engenharia de software
Esta categoria abrange conjuntos de dados para geração, compreensão, depuração e tradução de código . Eles são usados para construir e avaliar sistemas que auxiliam programadores ou automatizam tarefas de desenvolvimento de software.
- Conjuntos de dados como The Heap e MADE-WIC contêm código multilíngue e anotado para avaliar a precisão da codificação e a dívida técnica.
- HumanEval e APPS fornecem problemas de codificação com soluções de referência para avaliação da qualidade da geração de código.
- Conjuntos de dados proprietários , como os do Amazon CodeWhisperer e do GitHub Copilot, dão suporte a assistentes de codificação comerciais.
Esses conjuntos de dados permitem testes consistentes de modelos de codificação e dão suporte à criação de ferramentas capazes de analisar ou gerar software de forma eficiente.
Conjuntos de dados sobre cibersegurança e segurança de dados
Os conjuntos de dados de cibersegurança fornecem informações para detectar, classificar e prevenir ameaças digitais. Eles incluem registros de tráfego de rede, amostras de malware e bancos de dados de vulnerabilidades.
- CICIDS2017 e TON_IoT são amplamente utilizados para o treinamento de sistemas de detecção de intrusões e anomalias.
- Os conjuntos de dados EMBER e VirusShare contêm dados rotulados de malware para classificação baseada em modelos.
- O banco de dados CVE-MITRE fornece informações estruturadas sobre vulnerabilidades de software conhecidas.
Esses conjuntos de dados apoiam a pesquisa e o treinamento de modelos em segurança cibernética , permitindo que os sistemas aprendam com padrões de ataque reais e melhorem a identificação de ameaças.
Dados, dados sintéticos e conjuntos de dados de privacidade
Esta categoria inclui conjuntos de dados abertos e sintéticos que ajudam as organizações a treinar modelos, mantendo a privacidade e a qualidade dos dados. Os dados sintéticos replicam distribuições do mundo real sem expor informações pessoais ou proprietárias.
- Plataformas como Appen , Amazon Mechanical Turk e Telus International fornecem conjuntos de dados gerados por humanos para aprendizado supervisionado.
- Hazy e Gretel.ai geram dados estruturados sintéticos para uso empresarial.
- Repositórios abertos como o Kaggle Datasets e o Google Dataset Search fornecem dados acessíveis publicamente em vários domínios.
Esses conjuntos de dados garantem que os modelos de aprendizado de máquina tenham acesso a dados diversos e representativos, ao mesmo tempo que cumprem os padrões de privacidade.
Conjuntos de dados específicos de domínio e da indústria
Os conjuntos de dados específicos de domínio focam-se em aplicações em setores particulares, como saúde , finanças , robótica e condução autónoma . Fornecem dados especializados e rotulados para o treino de modelos em tarefas relevantes para a indústria.
- MIMIC-IV e PhysioNet apoiam a pesquisa médica e a análise de dados na área da saúde .
- Os conjuntos de dados abertos Waymo e KITTI são usados paravisão computacional em veículos autônomos .
- Os dados abertos do Banco Mundial e os conjuntos de dados da OCDE fornecem indicadores econômicos e financeiros.
- O Common Voice e o Free Music Archive oferecem suporte ao desenvolvimento de modelos de áudio e linguagem.
Esses conjuntos de dados ajudam organizações e pesquisadores a desenvolver modelos adaptados aos desafios do setor e a ambientes de dados específicos.
O que são conjuntos de dados de aprendizado de máquina?
Um conjunto de dados para aprendizado de máquina é uma coleção de dados estruturados, especificamente reunidos e preparados para treinar modelos de aprendizado de máquina. Esses conjuntos de dados para aprendizado de máquina atuam como exemplos que ajudam o modelo a aprender padrões, extrair características relevantes e fazer previsões sobre dados nunca vistos antes.
Dependendo da tarefa, o conjunto de dados de aprendizado de máquina pode consistir em vários tipos de dados, incluindo:
- Dados textuais : Utilizados em aplicações como processamento de linguagem natural , análise de sentimentos e tradução automática.
- Dados de imagem : Comumente usados em visão computacional e redes neurais convolucionais para tarefas como reconhecimento de dígitos manuscritos ou detecção de falhas em chapas de aço.
- Dados de áudio : Para tarefas de reconhecimento de fala ou classificação de sons.
- Dados de vídeo : Para rastreamento de objetos ou análise de vídeo em tempo real.
- Dados numéricos : Utilizados em tarefas de regressão ou classificação, por vezes provenientes de dados de espectrometria de massa ou registos de data e hora.
A maioria dos projetos de aprendizado de máquina começa com dados brutos, que são então rotulados ou anotados . Essa rotulagem ajuda o sistema de aprendizado de máquina a entender o resultado esperado para classificação, regressão ou outras tarefas preditivas.
Um bom conjunto de dados, geralmente proveniente de repositórios abertos, públicos ou especializados em aprendizado de máquina, pode melhorar significativamente o desempenho do modelo.
Por que preparar conjuntos de dados para aprendizado de máquina?
Preparar e selecionar conjuntos de dados de alta qualidade é uma das etapas mais cruciais no desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial. Muitas organizações reconhecem que a preparação de dados pode determinar o sucesso ou o fracasso de seus projetos de aprendizado de máquina.
A qualidade dos dados de treinamento afeta a capacidade dos modelos de generalizar para cenários do mundo real e a precisão com que lidam com problemas específicos. Existem três objetivos principais para um conjunto de dados de aprendizado de máquina:
Para treinar o modelo
O conjunto de treinamento ensina à máquina as relações e os padrões dentro dos dados. Isso envolve fornecer dados anotados ou rotulados, permitindo que o modelo ajuste seus parâmetros e melhore suas previsões em entradas semelhantes.
Para medir a precisão do modelo
Após o treinamento, o conjunto de dados de teste (ou conjunto de teste) é usado para avaliar o desempenho do modelo. Isso ajuda a determinar o quão bem o modelo lida com dados não vistos e se ele está se ajustando demais ao conjunto de treinamento ou aprendendo padrões significativos.
Para melhorar o modelo após a implantação
Uma vez implantados, os modelos de aprendizado de máquina são frequentemente refinados usando dados adicionais coletados, o que os ajuda a se adaptar a novas condições ou classes. Os conjuntos de validação também ajudam a ajustar e evitar o sobreajuste.
Trabalhando com um parceiro de dados
A preparação de conjuntos de dados pode ser um processo que exige muitos recursos, especialmente quando se trata de coleções extensas, valores ausentes ou anotações complexas. Muitas organizações terceirizam esse processo para um provedor de serviços de coleta ou geração de dados.
Você pode colaborar com uma plataforma de crowdsourcing de dados ou uma empresa especializada em serviços de ciência de dados para criar conjuntos de dados específicos para um determinado domínio, seja para aprendizado de máquina em análises de sentimento, classificação de texto ou tarefas baseadas em imagens, como a identificação de cem espécies de plantas.
Por vezes, os dados são recolhidos através de web scraping ou acedidos através de ferramentas como a Pesquisa de Conjuntos de Dados Google ou iniciativas de dados abertos.
Para necessidades específicas, como conjuntos de dados para modelos de aprendizado profundo ou sistemas de visão computacional, o uso de conjuntos de dados públicos selecionados ou conjuntos de dados gratuitos garante que os dados de treinamento cubram a gama necessária de exemplos e classes.
Você também pode selecionar um parceiro de dados com base em tipos de dados específicos:
Tipos de conjuntos de dados de aprendizado de máquina
O conjunto de dados completo coletado é dividido em três subconjuntos, que são os seguintes:
1. Conjunto de dados de treinamento
Este é um dos subconjuntos mais importantes de todo o conjunto de dados, representando cerca de 60%. Este conjunto consiste nos dados inicialmente usados para treinar o modelo. Em outras palavras, ele ajuda a ensinar o algoritmo o que procurar nos dados.
Por exemplo, um sistema de reconhecimento de placas de veículos será treinado com dados de imagem contendo rótulos que indicam a localização (por exemplo, frente ou traseira do carro) e o formato dos dados das placas de veículos e objetos similares, para aprender o que detectar e o que evitar.
Figura 1. Conjunto de dados de exemplo para um sistema de detecção de placas de veículos. 1
2. Conjunto de dados de validação
Este subconjunto representa cerca de 20% do conjunto de dados total e é usado para avaliar todos os parâmetros do modelo após a fase de treinamento. Os dados de validação são dados conhecidos que ajudam a identificar quaisquer deficiências no modelo. Esses dados também são usados para identificar se o modelo está sofrendo de sobreajuste (overfitting) ou subajuste (underfitting).
3. Conjunto de dados de teste
Este subconjunto é inserido na etapa final do processo de treinamento e representa os últimos 20% do conjunto de dados. Os dados neste subconjunto são desconhecidos para o modelo e são usados para testar sua precisão. Este conjunto de dados mostrará o quanto seu modelo aprendeu com os dois subconjuntos anteriores.
Conclusão
Selecionar o conjunto de dados correto é um passo fundamental em qualquer projeto de aprendizado de máquina ou IA. Seja optando por dados gerados por humanos, dados sintéticos gerados por máquinas ou conjuntos de dados abertos e gratuitos, o essencial é alinhar a escolha dos dados com os objetivos e desafios específicos do projeto.
Conjuntos de dados de alta qualidade e bem preparados influenciam diretamente a eficácia com que um modelo aprende, generaliza e desempenha suas funções em aplicações do mundo real.
Organizações e profissionais podem lidar melhor com as complexidades do desenvolvimento de IA ao compreenderem os tipos e funções dos conjuntos de dados, treinamento, validação e teste, e ao explorarem o rico ecossistema de fontes de dados disponíveis.
A atenção cuidadosa à qualidade, relevância e diversidade dos dados garante que os modelos sejam precisos e adaptáveis às necessidades em constante evolução.
Perguntas frequentes
Para encontrar conjuntos de dados para aprendizado de máquina, cientistas de dados podem explorar diversos repositórios que oferecem uma ampla variedade de dados, incluindo dados demográficos, econômicos e financeiros, e dados governamentais públicos. Esses conjuntos de dados selecionados abrangem uma gama de aplicações, como processamento de linguagem natural, análise de sentimentos, visão computacional e saúde.
Recursos como conjuntos de dados abertos, conjuntos de dados gratuitos e conjuntos de dados públicos fornecem dados de treinamento, validação e teste de alta qualidade em vários formatos, como arquivos CSV. Fontes populares incluem portais governamentais, instituições acadêmicas e organizações como o Fundo Monetário Internacional, que oferecem extensas coleções de conjuntos de dados para projetos de aprendizado de máquina, modelos preditivos e algoritmos de aprendizado profundo.
Um bom conjunto de dados para aprendizado de máquina é um conjunto de dados diversificado e de alta qualidade, com metadados ricos, adequado para tarefas específicas como processamento de linguagem natural, classificação de imagens ou análise de sentimentos, e geralmente está disponível em repositórios de dados públicos ou conjuntos de dados abertos.
Links de referência
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Comparação de conjuntos de dados de mapas: Bright Data vs Actowiz
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