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OpenSource/データベース:Dataset・学習済みモデル(重み)

     機械学習で使用できるデータセット・学習済みモデルを紹介します。なおオープンソースにはライセンスがありますがMITライセンスであればほぼ自由に使用が可能です。

    1.有名・一般的データ

    THE MNIST DATABASE of handwritten digits

    Fashion-MNIST

    Iris Data Set

    2.コンペデータ(Kaggle)

    3.テーブルデータ

    4.画像データ(物体認識)

    【外観検査のデータセット】
    凄い論文来た!
    ・10万枚を超える画像
    ・テキストによる説明文もある(異常品だけ?)
    ・5つの多視点画像による撮影https://t.co/Ia3PEwCIJa

    — shinmura0 (@shinmura0) December 18, 2024

    5.画像データ(物体検出)

    6.言語関係

    6-1.JVS (Japanese versatile speech) corpus

    7.マテリアルズインフォマティクス(MI)

    7-1.Inorganic Crystal Structure Database (ICSD)

    7-2.MatNavi

     NIMS 物質・材料データベース

    7-3.Material Project

    カリフォルニア大学を中心に整備を進めているデータベース

    7-4.Aflow

     デューク大学を中心に整備を進めているデータベース

    7-5.NOMAD Repository

    NOMADが運用するデータベース

    7-6.Polymer Genome

     ジョージア工科大学を中心に整備されている高分子材料用のデータベース

    PubChem (nih.gov)

    7-7.UCI machine learning repository

     カリフォルニア大学アーバイン校が管理&公開する機械学習データセットのリポジトリである。データセット提供サイトとして有名であり、学術系ということで信頼性も高い。

    例:超伝導体材料のデータセット

    7-8.Pubchem



    履歴

    2022年10月16日:初版発行(追って追加予定)


     
     

    KIYO

     
     
    普段は製造業で企画/開発/設計しております。記事はプログラミング・機械学習、IoT関係の記事をメインで作成し、なるべく1つの記事で知りたいことを網羅していきます。内容は学術的より実装・アウトプット(ほしくなるもの)を重視して作成しています。 面白そうな仕事があればやりたいです!

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