+100 Conjuntos de Dados para Modelos de ML e IA

Dados são necessários para aproveitar ou construir 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 mais de 100 conjuntos de dados para treinar e avaliar modelos de machine learning e IA.

Conjuntos de dados de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) e IA Agêntica

Esta categoria inclui conjuntos de dados e referências projetados para treinar e avaliar modelos de linguagem avançados e multimodais. Esses conjuntos de dados ajudam a avaliar as capacidades do modelo em raciocínio, geração de texto, resposta a perguntas e tarefas criativas.

• Referências de grandes modelos de linguagem como MMLU e GPQA medem raciocínio geral e científico.
• Conjuntos de dados multimodais, como LAION-5B, combinam texto e imagens para treinar modelos que podem lidar com ambos os formatos.
• Avaliações de fronteira, como Humanity’s Last Exam, ARC-AGI-2 e IA Idea Bench, testam a criatividade, precisão factual e adaptabilidade dos modelos a prompts complexos.
• Referências agênticas e de uso de ferramentas, como GAIA, BFCL (Berkeley Function Calling Leaderboard) e ComplexFuncBench, avaliam raciocínio em várias etapas, chamada de ferramentas e conclusão de tarefas.
• Corpora de pré-treinamento, como FineWeb, Nemotron-CC e Essential-Web v1.0, fornecem coleções de tokens em larga escala para treinar modelos base.

Conjuntos de dados de codificação de IA e engenharia de software

Esta categoria cobre conjuntos de dados para geração de código, compreensão, depuração e tradução. 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 avaliar a qualidade da geração de código.
• Referências em nível de repositório e agênticas, como SWE-Bench Pro, SWE-Bench Multilingual, SWE-Lancer e Terminal-Bench 2.0, avaliam modelos em issues reais do GitHub e tarefas de software ponta a ponta, em vez de funções isoladas.
• Conjuntos de dados proprietários, como os do Amazon CodeWhisperer e GitHub Copilot, suportam assistentes de codificação comerciais.

Referências mais antigas como HumanEval e SWE-bench Verified são agora amplamente consideradas contaminadas ou saturadas; como resultado, surgiram sucessores resistentes à contaminação, como SWE-Bench Pro. Esses conjuntos de dados permitem testes consistentes de modelos de codificação e apoiam a criação de ferramentas que podem analisar ou gerar software de forma eficiente.

Conjuntos de dados de segurança cibernética e segurança de dados

Conjuntos de dados de segurança cibernética fornecem informações para detectar, classificar e prevenir ameaças digitais. Eles incluem logs de tráfego de rede, amostras de malware e bancos de dados de vulnerabilidades.

• CICIDS2017 e TON_IoT são amplamente usados para treinar sistemas de detecção de intrusão e anomalias.
• Conjuntos de dados EMBER e VirusShare contêm dados de malware rotulados 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 reais de ataques e melhorem a identificação de ameaças.

Conjuntos de dados de dados, dados sintéticos e 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. 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 aprendizagem supervisionada.
• Hazy e Gretel.ai geram dados estruturados sintéticos para uso empresarial.
• Repositórios abertos como Kaggle Datasets e Google Dataset Search fornecem dados publicamente acessíveis em vários domínios.

Esses conjuntos de dados garantem que os modelos de machine learning tenham acesso a dados diversos e representativos, cumprindo os padrões de privacidade.

Conjuntos de dados específicos de domínio e da indústria

Conjuntos de dados específicos de domínio focam em aplicações em setores particulares como saúde, finanças, robótica e condução autônoma. Eles fornecem dados especializados e rotulados para treinar modelos em tarefas relevantes para a indústria.

• MIMIC-IV e PhysioNet apoiam pesquisa médica e análises de saúde.
• Waymo Open Dataset e KITTI são usados para visão computacional em veículos autônomos.
• Conjuntos de dados de robótica e IA incorporada, como AGIBOT WORLD 2026, EgoDex e EgoVerse, fornecem vídeo em primeira pessoa (egocêntrico) e dados de manipulação para treinar sistemas de IA física e humanoides.
• Referências médicas multimodais, como GMAI-MMBench e OmniMedVQA, avaliam a resposta a perguntas visuais clínicas em muitas modalidades de imagem.
• World Bank Open Data e conjuntos de dados da OCDE fornecem indicadores econômicos e financeiros.
• Common Voice e Free Music Archive apoiam o desenvolvimento de modelos de áudio e linguagem.

Esses conjuntos de dados ajudam organizações e pesquisadores a desenvolver modelos adaptados aos desafios da indústria e a ambientes de dados específicos.

O que são conjuntos de dados de ML?

Um conjunto de dados de machine learning é uma coleção estruturada de dados especificamente reunida e preparada para treinar modelos de machine learning. Esses conjuntos de dados para ML atuam como exemplos que ajudam o modelo a aprender padrões, extrair características significativas e fazer previsões sobre dados não vistos.

Dependendo da tarefa, o conjunto de dados de machine learning pode consistir em vários tipos de dados, incluindo:

• Dados de texto: Usados em aplicações como processamento de linguagem natural, análise de sentimentos e tradução automática.
• Dados de imagem: Principalmente 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 reconhecimento de fala ou tarefas de classificação de som.
• Dados de vídeo: Para rastreamento de objetos ou análise de vídeo em tempo real
• Dados numéricos: Usados em tarefas de regressão ou classificação, às vezes provenientes de dados de espectrometria de massa ou logs de marcação temporal.

A maioria dos projetos de machine learning começa com dados brutos, que são então rotulados ou anotados. Essa rotulagem ajuda o sistema de machine learning a entender o resultado esperado para classificação, regressão ou outras tarefas preditivas.

Um bom conjunto de dados, frequentemente obtido de repositórios de machine learning abertos, públicos ou especializados, pode melhorar significativamente o desempenho do modelo.

Por que preparar conjuntos de dados para machine learning?

Preparar e escolher 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 fracasso de seus projetos de machine learning.

A qualidade dos dados de treinamento afeta o quão bem os modelos generalizam para cenários do mundo real e quão precisamente eles lidam com problemas específicos. Existem três propósitos principais de um conjunto de dados de machine learning:

Treinar o modelo

O conjunto de treinamento ensina à máquina as relações e padrões dentro dos dados. Isso envolve alimentar dados anotados ou rotulados, permitindo que o modelo ajuste seus parâmetros e melhore suas previsões em entradas semelhantes.

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 quão bem o modelo lida com dados não vistos e se está superajustando ao conjunto de treinamento ou aprendendo padrões significativos.

Melhorar o modelo pós-implantação

Uma vez implantados, os modelos de machine learning são frequentemente refinados usando dados coletados adicionais, ajudando-os a se adaptar a novas condições ou classes. Os conjuntos de validação também ajudam a ajustar e prevenir o superajuste.

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Trabalhando com um parceiro de dados

Preparar conjuntos de dados pode ser intensivo em recursos, especialmente ao lidar com coleções extensas, valores ausentes ou anotações complexas. Muitas organizações lidam com esse processo com um provedor de serviços de coleta ou geração de dados.

Você pode colaborar com uma plataforma de crowdsourcing de dados ou empresa especializada em serviços de ciência de dados para criar conjuntos de dados específicos de domínio, seja você precisando de conjuntos de dados de machine learning para análise de sentimentos, classificação de texto ou tarefas baseadas em imagem, como identificar cem espécies de plantas.

Às vezes, os dados são coletados por meio de web scraping ou acessados por meio de ferramentas como Google Dataset Search ou iniciativas de dados abertos.

Para necessidades especializadas, como conjuntos de dados para modelos de deep learning ou sistemas de visão computacional, confiar em conjuntos de dados públicos curados ou conjuntos de dados gratuitos garante que os dados de treinamento cubram a gama necessária de exemplos e classes.

Perguntas frequentes

Cite esta pesquisa

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Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem tem sido o analista principal do AIMultiple desde 2017. O AIMultiple informa centenas de milhares de empresas (de acordo com o similarWeb), incluindo 60% das empresas da Fortune 500 todos os meses.

O trabalho de Cem foi citado por publicações globais de destaque, incluindo Business Insider, Forbes, Washington Post, empresas globais como Deloitte, HPE e ONGs como o Fórum Econômico Mundial e organizações supranacionais como a Comissão Europeia.

Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele aconselhou empresas em suas decisões de tecnologia na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Ele também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização.

Ele liderou a estratégia de tecnologia e aquisições de uma empresa de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de tecnologia profunda Hypatos, que alcançou uma receita recorrente anual de 7 dígitos e uma avaliação de 9 dígitos partindo do zero em 2 anos. O trabalho de Cem na Hypatos foi coberto por publicações de tecnologia de destaque como TechCrunch e Business Insider.

Cem fala regularmente em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou na Universidade Bogazici como engenheiro de computação e possui um MBA pela Columbia Business School.

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Pesquisado por

Sıla Ermut

Analista da Indústria

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Sıla Ermut é analista da indústria na AIMultiple, cobrindo modelos de IA, infraestrutura de IA, governança de IA e aplicações empresariais de IA. A sua investigação centra-se principalmente na utilização da IA em marketing, saúde, cadeias de abastecimento e sustentabilidade. Anteriormente, trabalhou como recrutadora em empresas de gestão de projetos e consultoria. Sıla possui um Mestrado em Psicologia Social e uma Licenciatura em Relações Internacionais.

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