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为什么说这款产品如此重要?因为数据从未如此重要。由于深度学习的鼓起,AI 研究员需求许多的数据来练习他们的模型,吴恩达就曾表明,深度学习像火箭,计算是引擎,数据是燃料。有时候,数据可能比算法更重要。

但是,数据集和相关数据往往散布在网上的多个数据存储区中。在大多数情况下,查找引擎既无法供给这些数据库相关信息的链接,也不会将这些信息编入索引,这会导致数据寻找变得无比繁琐,或许在某些情况下无法实现。

一些把握了许多数据的互联网公司也因而具有很大的优势,而高校的学者除了一些揭露的闻名数据集,想要具有许多的数据则非常困难,因而 Google 的这款产品可谓是及时雨。当然,其他需求各种数据的工作者也能从中受益。

Google Dataset Search 为用户供给了可以一同查找多个存储区的单个界面,期望借此改变用户发布和运用数据的方法。

现在,就让咱们来一同看下这款查找东西。

与 Google Scholar 相似,Google Dataset Search 可便利用户查找保管在任何位置的数据集,无论是出书网站、数字图书馆仍是作者的个人网页。

为了创立 Dataset Search,Google 还为数据集供给方拟定了一套数据攻略(https://developers.google.com/search/docs/data-types/dataset)。这些攻略包含有关数据集的重要信息:数据集的作者,发布时间,数据收集方法,运用数据的条款等等。然后,Google 收集并链接这些信息,剖析同一数据集的不同版本可能在哪里,并找到可能描绘或讨论这一数据集的出书物。

Google 的攻略是根据一个数据集的敞开规范(schema.org),任何发布数据的人都可以经过这种方法描绘他们的数据集。

在这个新版本中,用户可以找到许多环境和社会科学相关的数据集,以及其他学科的数据,包含政府数据和新闻机构供给的数据,如 ProPublica。随着越来越多的数据仓库运用 schema.org 规范来描绘他们的数据集,Google Dataset Search 可以查找到的数据集的品种和覆盖面将持续增长。

现在 Google Dataset Search 现已支撑多种语言,笔者测验了下,除了英文,还支撑中文。

咱们先测验下英文查找,假如你想剖析气候记载,那么就可以在 Google Dataset Search 的输入栏里测验输入“daily weather”,成果如下

可以看到,左边栏出现的是各种数据源,右边则是相应的介绍,包含数据集的称号、下载链接、更新日期、供给者、说明等等,非常明晰。

现在,咱们来测验下中文,在查找栏输入“房价”,第一条就是我国房价的数据集,该数据集由 CEIC 供给,涵盖的时间段从 2017年7月1日—2018 年 6 月 1 日,算是非常新的数据了。

翻开该数据集的链接,嗯,是个收费网站。不过,花钱能处理的事,总比毫无条理来得好。

Dataset Search 的发布凸显了 Google 对数据集的注重。最近,Google 也对自家的 Google Search 也进行了改善,使得用户查找成果中发现表格数据变得愈加简单,不过该计划更侧重于新闻机构和数据记者,而 Dataset Search 的受众则愈加广泛。

Google 表明,这个项目可以带来下列优点:

  • a) 形成数据同享生态系统,鼓舞数据发布者按照最佳做法来存储和发布数据;

  • b) 为科学家供给相应渠道,便利群众引证他们创立的数据集,展示他们的研究成果所带来的影响力。

当然,Google Dataset Search 的查找质量取决于数据发布者,因而,假如我们都用敞开规范来描绘自己的数据,那么查找成果肯定会越来越好。

Google Dataset Search 现在仍处于测验阶段,尽管支撑中文查找,但我国大陆的用户想要运用仍然需求“梯子”,不过这么好的东西,错失岂不惋惜!

针对 Google Scholar,2014 年 6 月百度上线了“百度学术”,不过我们好像仍对 Google Scholar 情有独钟。这次,百度怎么看?

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