About: List of datasets for machine-learning research     Goto   Sponge   NotDistinct   Permalink

An Entity of Type : owl:Thing, within Data Space : dbpedia.org associated with source document(s)
QRcode icon
http://dbpedia.org/describe/?url=http%3A%2F%2Fdbpedia.org%2Fresource%2FList_of_datasets_for_machine-learning_research

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.

AttributesValues
rdfs:label
  • List of datasets for machine-learning research (en)
  • Список наборів даних для досліджень з машинного навчання (uk)
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)
foaf:depiction
  • http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/images_(.png
dcterms:subject
Wikipage page ID
Wikipage revision ID
Link from a Wikipage to another Wikipage
Faceted Search & Find service v1.17_git139 as of Feb 29 2024


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:   [cxml] [csv]     RDF   [text] [turtle] [ld+json] [rdf+json] [rdf+xml]     ODATA   [atom+xml] [odata+json]     Microdata   [microdata+json] [html]    About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
OpenLink Virtuoso version 08.03.3330 as of Mar 19 2024, on Linux (x86_64-generic-linux-glibc212), Single-Server Edition (378 GB total memory, 44 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software