ML ve AI Modelleri İçin 57 Veri Seti

Veri, konuşma tabanlı AI çözümlerini kullanmak veya oluşturmak için gereklidir. Piyasada mevcut olan mevcut veri setlerini kullanabilir veya bir veri toplama hizmeti kiralayabilirsiniz.

Machine learning ve AI modellerini eğitmek ve değerlendirmek için 57 veri seti belirledik.

Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) ve Ajan Tabanlı AI veri setleri

Bu kategori, gelişmiş eğitim ve değerlendirmesi için tasarlanmış veri setlerini ve benchmark'ları içerir dil ve çok modlu modeller. Bu veri setleri, modellerin akıl yürütme, metin üretimi, soru-cevap ve yaratıcı görevlerdeki yeteneklerini değerlendirmeye yardımcı olur.

• Büyük dil modeli benchmark'ları gibi MMLU ve GPQA, genel ve bilimsel akıl yürütmeyi ölçer.
• Çok modlu veri setleri, LAION-5B gibi, hem metin hem de görselleri birleştirerek her iki formatı da işleyebilen modeller eğitir.
• Sınır değerlendirmeleri, örneğin Humanity's Last Exam ve AI Idea Bench, modellerin yaratıcılığını, gerçek doğruluğunu ve karmaşık prompt'lara uyumunu test eder.

AI kodlama ve yazılım mühendisliği veri setleri

Bu kategori, kod üretimi, anlama, hata ayıklama ve çeviri için veri setlerini kapsar. Programcıları destekleyen veya yazılım geliştirme görevlerini otomatikleştiren sistemleri oluşturmak ve değerlendirmek için kullanılırlar.

• The Heap ve MADE-WIC gibi veri setleri, kodlama doğruluğunu ve teknik borcu değerlendirmek için çok dilli ve işaretlenmiş kod içerir.
• HumanEval ve APPS, kod üretimi kalitesini benchmarklamak için referans çözümleri olan kodlama problemleri sağlar.
• Tescilli veri setleri, örneğin Amazon CodeWhisperer ve GitHub Copilot'tan olanlar, ticari kodlama asistanlarını destekler.

Bu veri setleri, kodlama modellerinin tutarlı test edilmesini sağlar ve verimli bir şekilde analiz edebilen veya üretebilen araçların oluşturulmasını destekler.

Siber güvenlik ve veri güvenliği veri setleri

Siber güvenlik veri setleri, dijital tehditleri tespit etmek, sınıflandırmak ve önlemek için bilgi sağlar. Ağ trafiği logları, kötü amaçlı yazılım örnekleri ve güvenlik açığı veritabanlarını içerirler.

• CICIDS2017 ve TON_IoT, saldırı ve anormallik tespit sistemlerini eğitmek için yaygın olarak kullanılır.
• EMBER ve VirusShare veri setleri, model tabanlı sınıflandırma için etiketlenmiş kötü amaçlı yazılım verileri içerir.
• CVE-MITRE veritabanı, bilinen yazılım güvenlik açıkları hakkında yapılandırılmış bilgi sağlar.

Bu veri setleri, siber güvenlik alanında araştırma ve model eğitimini destekler, böylece sistemler gerçek saldırı kalıplarından öğrenerek tehdit tanımlamasını iyileştirebilir.

Veri, sentetik veri ve gizlilik veri setleri

Bu kategori, kuruluşların veri gizliliğini ve kalitesini koruyarak modeller eğitmesine yardımcı olan açık ve sentetik veri setlerini içerir. Sentetik veri, kişisel veya tescilli bilgileri ortaya çıkarmadan gerçek dünya dağılımlarını yeniden üretir.

• Appen, Amazon Mechanical Turk, ve Telus International gibi platformlar, denetimli öğrenme için insan tarafından oluşturulan veri setleri sağlar.
• Hazy ve Gretel.ai, kurumsal kullanım için sentetik yapılandırılmış veri üretir.
• Kaggle Datasets ve Google Dataset Search gibi açık depolar, birden fazla alanda halka açık erişilebilir veri sağlar.

Bu veri setleri, makine öğrenimi modellerinin gizlilik standartlarına uyarken çeşitli, temsilci verilere erişimini sağlar.

Alan özelinde ve sektör veri setleri

Alan özelinde veri setleri, sağlık, finans, robotik ve otonom sürüş gibi belirli sektörlerdeki uygulamalara odaklanır. Endüstri ile ilgili görevlerde modeller eğitmek için uzmanlaşmış, etiketlenmiş veri sağlarlar.

• MIMIC-IV ve PhysioNet, tıbbi araştırma ve sağlık analitiği'ni destekler.
• Waymo Open Dataset ve KITTI, bilgisayarlı görü için otonom araçlarda kullanılır.
• Dünya Bankası Açık Veri ve OECD veri setleri, ekonomik ve finansal göstergeler sağlar.
• Common Voice ve Free Music Archive, ses ve dil modeli geliştirme sürecini destekler.

Bu veri setleri, kuruluşların ve araştırmacıların endüstri zorluklarına ve belirli veri ortamlarına uygun modeller geliştirmelerine yardımcı olur.

Google Arama'da daha fazla kıyaslamamızı ve veri odaklı içgörülerimizi görün.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

ML veri setleri nedir?

Bir makine öğrenimi veri seti, makine öğrenimi modellerini eğitmek için özel olarak toplanmış ve hazırlanmış yapılandırılmış bir veri koleksiyonudur. ML için bu veri setleri, modelin kalıpları öğrenmesine, anlamlı özellikler çıkarmasına ve görmediği verilerde tahminler yapmasına yardımcı olan örnekler olarak hizmet eder.

Göreve bağlı olarak, makine öğrenimi veri seti aşağıdakiler dahil çeşitli veri türlerinden oluşabilir:

• Metin verisi: doğal dil işleme, duygu analizi ve makine çevirisi gibi uygulamalarda kullanılır.
• Görsel veri: El yazısı rakamlar tanıma veya çelik plaka hataları tespiti gibi görevler için bilgisayarlı görü ve konvolüsyonel sinir ağlarında yaygın olarak kullanılır.
• Ses verisi: konuşma tanıma veya ses sınıflandırma görevleri için.
• Video verisi: Nesne takibi veya gerçek zamanlı video analizi için
• Sayısal veri: Regresyon veya sınıflandırma görevlerinde kullanılır, bazen kütle spektrometresi verilerinden veya zaman damgası loglarından gelir.

Çoğu makine öğrenimi projesi, ham veri ile başlar, daha sonra etiketlenir veya işaretlenir. Bu etiketleme, makine öğrenimi sisteminin sınıflandırma, regresyon veya diğer tahmin görevleri için beklenen sonucu anlamasına yardımcı olur.

Açık, halka açık veya özel makine öğrenimi depolarından sıkça kaynaklanan iyi bir veri seti, model performansını önemli ölçüde artırabilir.

Makine öğrenimi için veri setleri neden hazırlanır?

Yüksek kaliteli veri setlerini hazırlamak ve seçmek, yapay zeka sistemleri geliştirmedeki en kritik adımlardan biridir. Birçok kuruluş, veri hazırlamanın makine öğrenimi projelerini başarısız veya başarılı kabileceğini kabul eder.

Eğitim verisinin kalitesi, modellerin gerçek dünya senaryolarına ne kadar iyi genelleştirdiğini ve belirli sorunları ne kadar doğru ele aldığını etkiler. Bir makine öğrenimi veri setinin üç temel amacı vardır:

Modeli eğitmek için

Eğitim seti, makineye veri içindeki ilişkileri ve kalıpları öğretir. Bu, modelin parametrelerini ayarlamasına ve benzer girdilerdeki tahminlerini iyileştirmesine olanak tanıyan etiketlenmiş veya işaretlenmiş veri beslenmesini içerir.

Modelin doğruluğunu ölçmek için

Eğitimden sonra, test veri seti (veya test seti), modelin performansını değerlendirmek için kullanılır. Bu, modelin görmediği verileri ne kadar iyi ele aldığını ve eğitim setine aşırı uyum sağladığını mı yoksa anlamlı kalıpları mı öğrendiğini belirlemeye yardımcı olur.

Dağıtımdan sonra modeli iyileştirmek için

Bir kez dağıtıldığında, makine öğrenimi modelleri genellikle ek toplanan veriler kullanılarak rafine edilir, böylece yeni koşullara veya sınıflara uyum sağlamalarına yardımcı olur. Doğrulama setleri ayrıca ayarlamaya ve aşırı uyum sağlamayı önlemeye yardımcı olur.

Bir veri ortağı ile çalışmak

Veri setlerini hazırlamak, özellikle kapsamlı koleksiyonlar, eksik değerler veya karmaşık işaretlemelerle uğraşırken kaynak yoğun olabilir. Birçok kuruluş bu süreci bir veri toplama veya üretim hizmet sağlayıcısı ile yönetir.

Duygu analizi, metin sınıflandırma veya yüz bitki türünü tanımlama gibi görüntü tabanlı görevler için makine öğrenimi veri setlerine ihtiyacınız olsun ya da olmasın, veri kalabalık kaynak platformu veya veri bilimi hizmetlerinde uzmanlaşmış bir şirket ile iş birliği yapabilirsiniz.

Bazen veri, web kazıma yoluyla toplanır veya Google Dataset Search veya açık veri girişimleri gibi araçlar aracılığıyla erişilir.

Derin öğrenme modelleri veya bilgisayarlı görü sistemleri için veri setleri gibi özel ihtiyaçlar için, eğitilmiş halka açık veri setlerine veya free veri setlerine güvenmek, eğitim verisinin gerekli örnek ve sınıf aralığını kapsadığından emin olur.

Ayrıca belirli veri türlerine göre bir veri ortağı seçebilirsiniz:

• Video Veri Toplama
• Görsel Veri Toplama Hizmetleri
• AI için Ses Veri Toplama

ML veri seti türleri

Toplanan tüm veri seti aşağıdaki gibi üç alt küme olarak ayrılır:

1. Eğitim veri seti

Bu, tüm veri setinin en önemli alt kümelerinden biridir ve yaklaşık %60'ını oluşturur. Bu set, modeli eğitmek için başlangıçta kullanılan verilerden oluşur. Başka bir deyişle, algoritmanın veride ne araması gerektiğini öğretmeye yardımcı olur.

Örneğin, bir araç plakası tanıma sistemi, araç plakalarının ve benzeri nesnelerin konumunu (örn. aracın önü veya arkası) ve veri formatını belirten etiketlere sahip görsel verilerle eğitilecek ve neyi tespit edeceğini ve neyden kaçınacağını öğrenmek için.

Şekil 1. Bir araç plakası tespit sistemi için örnek veri seti.¹

2. Doğrulama veri seti

Bu alt küme, toplam veri setinin yaklaşık %20'sidir ve eğitim aşamasından sonra tüm model parametrelerini değerlendirmek için kullanılır. Doğrulama verisi, modeldeki eksiklikleri belirlemeye yardımcı olan bilinen veridir. Bu veri ayrıca modelin aşırı uyum sağladığını mı yoksa yetersiz uyum sağladığını mı belirlemek için de kullanılır.

3. Test veri seti

Bu alt küme, eğitim sürecinin son aşamasında girilir ve veri setinin son %20'sini oluşturur. Bu alt kümedeki veri model için bilinmeyen ve modelin doğruluğunu test etmek için kullanılır. Bu veri seti, modelinizin önceki iki alt kümeden ne kadar öğrendiğini gösterecektir.

SSS'ler

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{ML ve AI Modelleri İçin 57 Veri Seti}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/datasets-for-ml}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 10 Haziran 2026}
}

Referans Linkleri

1.

ResearchGate - Temporarily Unavailable

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. Cem'in çalışmaları, Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Sıla Ermut

Sektör Analisti

Takip Et

Sıla Ermut, AIMultiple'da e-posta pazarlama ve satış videoları üzerine odaklanan bir sektör analistidir. Daha önce proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında işe alım uzmanı olarak çalışmıştır. Sıla, Sosyal Psikoloji alanında Yüksek Lisans ve Uluslararası İlişkiler alanında Lisans derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder