🌐 数据集分类与推荐
以下为AI学习中常用的数据集，涵盖图像、文本、语音等方向：
📊 图像数据集
MNIST 🖋️
手写数字识别经典数据集，适合入门图像分类任务。
访问教程CIFAR-10 🖼️
包含10类彩色图像，常用于目标检测和卷积神经网络训练。
扩展阅读ImageNet 🌍
大规模图像数据库，包含数百万张带标签图片。
📖 文本数据集
IMDb电影评论 🎬
用于情感分析，包含50,000条影评数据。Wikipedia语料库 📚
丰富的文本资源，适合自然语言处理研究。Common Crawl 🌐
全球网页抓取数据，适用于大规模语言模型训练。
🎵 语音数据集
LibriSpeech 🎧
英语音频数据集，包含1000小时口语素材。Common Voice 🗣️
开源语音数据集，由社区贡献多语言语音样本。
🧭 如何选择合适的数据集？
- 明确任务需求：分类、检测、生成等任务需不同数据类型。
- 考虑数据规模：小规模数据集适合快速验证，大规模数据集用于模型优化。
- 检查数据质量：标注准确性、数据多样性是关键因素。