Conjuntos de dados em aberto no Azure

Curated open data made easily accessible on Azure

Acesse facilmente conjuntos de dados coletados e acelere o aprendizado de máquina

Melhore a precisão de seus modelos de machine learning com conjuntos de dados disponíveis publicamente. Economize tempo na descoberta e na preparação de dados usando conjuntos de dados coletados prontos para uso em fluxos de trabalho de machine learning e de fácil acesso dos serviços do Azure.

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Por que usar os Conjuntos de Dados em Aberto do Azure?

Crie modelos mais precisos rapidamente

Dê conta de fatores reais que podem afetar os resultados empresariais. Melhore a precisão das previsões e reduza o tempo de preparação de dados ao incorporar recursos de conjuntos de dados coletados em seus modelos de machine learning.

Promova a colaboração da comunidade

Compartilhe conjuntos de dados com uma comunidade crescente de cientistas e de desenvolvedores de dados.

Insights de velocidade com a escala do Azure

Forneça insights em hiperescala usando o Azure Open Datasets com as soluções de aprendizado de máquina e de análise de dados do Azure

Contribua com seus conjuntos de dados

Indique conjuntos de dados para ajudar a resolver os desafios do mundo real, promova a colaboração e a pesquisa de machine learning e avance sobre as causas globais.

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Preços

Não há preço adicional para usar a maioria do Conjunto de Dados em Aberto no Azure. Pague apenas por serviços do Azure consumidos ao usar o Conjunto de Dados em Aberto no Azure, como instâncias de máquina virtual, armazenamento, recursos de rede e aprendizado de máquina. Confira detalhes na página de preços.

Recursos de Conjuntos de Dados em Aberto

Armazenamento e acesso de dados

Saiba como os conjuntos de dados são armazenados no Azure e acessados usando um SDK.

Exemplos de conjunto de dados

Use um conjunto de dados em aberto para treinar um modelo de machine learning.

AI for Earth

Conheça o AI for Earth, nosso parceiro que traz os principais conjuntos de dados geoespaciais para o Azure a fim de acelerar os aplicativos na ciência e conservação do clima.

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