Es gibt verschiedene Möglichkeiten, um Trainingsdaten zu bekommen, wenn du sie nicht selbst erstellen möchtest. Hier sind einige Optionen:
- Öffentlich zugängliche Datensätze: Es gibt viele öffentlich zugängliche Datensätze, die für Machine-Learning-Modelle verwendet werden können. Einige Beispiele sind MNIST, CIFAR-10 und ImageNet. Diese Datensätze können über Bibliotheken wie TensorFlow Datasets oder über Websites wie Kaggle heruntergeladen werden.
- Datenbanken: Es gibt auch viele Datenbanken, die eine Vielzahl von Daten enthalten, die für Machine-Learning-Modelle verwendet werden können. Ein Beispiel dafür ist die UCI Machine Learning Repository, die eine große Anzahl von Datensätzen aus verschiedenen Bereichen wie Bilderkennung, Spracherkennung und Textklassifizierung enthält.
- Web Scraping: Du kannst auch Daten durch Web Scraping sammeln. Web Scraping bezieht sich auf die Extraktion von Informationen aus Websites. Allerdings solltest du sicherstellen, dass du das Scraping ethisch und legal durchführst.
- Daten-Labeling-Services: Wenn du spezielle Datensätze benötigst, kannst du einen Daten-Labeling-Service verwenden, um diese Daten zu erhalten. Diese Dienste nutzen menschliche Arbeitskräfte, um Daten zu sammeln und zu labeln. Ein Beispiel für einen solchen Dienst ist Amazon Mechanical Turk.

Es ist wichtig zu beachten, dass es für das Training eines guten Machine-Learning-Modells nicht nur ausreicht, viele Daten zu haben, sondern auch, dass die Datenqualität hoch ist und die Daten die Vielfalt der möglichen Szenarien, die das Modell später treffen wird, abdecken.
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