iBet uBet web content aggregator. Adding the entire web to your favor.
iBet uBet web content aggregator. Adding the entire web to your favor.



Link to original content: http://dbpedia.org/resource/List_of_datasets_for_machine-learning_research
About: List of datasets for machine-learning research
An Entity of Type: Thing, from Named Graph: http://dbpedia.org, within Data Space: dbpedia.org

These datasets are applied for machine learning research and have been cited in peer-reviewed academic journals. Datasets are an integral part of the field of machine learning. Major advances in this field can result from advances in learning algorithms (such as deep learning), computer hardware, and, less-intuitively, the availability of high-quality training datasets. High-quality labeled training datasets for supervised and semi-supervised machine learning algorithms are usually difficult and expensive to produce because of the large amount of time needed to label the data. Although they do not need to be labeled, high-quality datasets for unsupervised learning can also be difficult and costly to produce.

Property Value
dbo:abstract
  • These datasets are applied for machine learning research and have been cited in peer-reviewed academic journals. Datasets are an integral part of the field of machine learning. Major advances in this field can result from advances in learning algorithms (such as deep learning), computer hardware, and, less-intuitively, the availability of high-quality training datasets. High-quality labeled training datasets for supervised and semi-supervised machine learning algorithms are usually difficult and expensive to produce because of the large amount of time needed to label the data. Although they do not need to be labeled, high-quality datasets for unsupervised learning can also be difficult and costly to produce. (en)
  • Набори даних використовуються для дослідження машинного навчання, посилання на них використовуються в наукових академічних статтях. Набори даних є невід’ємною частиною галузі машинного навчання. Значні досягнення в цій галузі можуть бути результатом прогресу в алгоритмах навчання (наприклад, deep learning), комп'ютерного обладнання та, що не так очевидно, доступності високоякісних наборів навчальних даних. Високоякісні марковані навчальні набори даних для алгоритмів машинного навчання з учителем і напівавтоматичне навчання зазвичай важко та дорого створити через велику кількість часу, необхідного для позначення даних. Хоча їх не потрібно позначати, високоякісні набори даних для напівавтоматичного навчання також може бути складним і дорогим у створенні. Набори даних орієнтовані, здебільшого, на вирішення задач класифікації та розпізнавання і містять оцифровані зображення, відео, тексти, сигнали, звуки тощо. (uk)
dbo:thumbnail
dbo:wikiPageExternalLink
dbo:wikiPageID
  • 49082762 (xsd:integer)
dbo:wikiPageLength
  • 268267 (xsd:nonNegativeInteger)
dbo:wikiPageRevisionID
  • 1121163548 (xsd:integer)
dbo:wikiPageWikiLink
dbp:wikiPageUsesTemplate
dcterms:subject
rdfs:comment
  • These datasets are applied for machine learning research and have been cited in peer-reviewed academic journals. Datasets are an integral part of the field of machine learning. Major advances in this field can result from advances in learning algorithms (such as deep learning), computer hardware, and, less-intuitively, the availability of high-quality training datasets. High-quality labeled training datasets for supervised and semi-supervised machine learning algorithms are usually difficult and expensive to produce because of the large amount of time needed to label the data. Although they do not need to be labeled, high-quality datasets for unsupervised learning can also be difficult and costly to produce. (en)
  • Набори даних використовуються для дослідження машинного навчання, посилання на них використовуються в наукових академічних статтях. Набори даних є невід’ємною частиною галузі машинного навчання. Значні досягнення в цій галузі можуть бути результатом прогресу в алгоритмах навчання (наприклад, deep learning), комп'ютерного обладнання та, що не так очевидно, доступності високоякісних наборів навчальних даних. Високоякісні марковані навчальні набори даних для алгоритмів машинного навчання з учителем і напівавтоматичне навчання зазвичай важко та дорого створити через велику кількість часу, необхідного для позначення даних. Хоча їх не потрібно позначати, високоякісні набори даних для напівавтоматичного навчання також може бути складним і дорогим у створенні. Набори даних орієнтовані, здебільшого (uk)
rdfs:label
  • List of datasets for machine-learning research (en)
  • Список наборів даних для досліджень з машинного навчання (uk)
owl:sameAs
prov:wasDerivedFrom
foaf:depiction
foaf:isPrimaryTopicOf
is dbo:wikiPageRedirects of
is dbo:wikiPageWikiLink of
is foaf:primaryTopic of
Powered by OpenLink Virtuoso    This material is Open Knowledge     W3C Semantic Web Technology     This material is Open Knowledge    Valid XHTML + RDFa
This content was extracted from Wikipedia and is licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License