Azure 开放数据集
Azure 中易于访问的特选开放数据。
轻松访问特选数据集并加速机器学习
使用公开发布的数据集改进机器学习模块的准确性。使用可在机器学习工作流中随时使用和可从 Azure 服务中轻松访问的特选数据集，缩短数据发现和准备的时间。
为何使用 Azure 开放数据集?
快速构建更准确的模型
考虑可能影响业务结果的现实世界因素。通过将特选数据集中的功能纳入机器学习模型，提升预测的准确性并缩短数据准备时间。
促进社区协作
与不断壮大的数据科学家和开发人员群体共享数据集。
利用 Azure 快速获得大规模见解
结合使用 Azure 开放数据集与 Azure 机器学习和数据分析解决方案，提供超大规模的见解。
内置全面的安全性和合规性
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Microsoft 每年在网络安全研发方面的投资超过 USD 10 亿。
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我们雇佣了3,500 多名安全专家，专门负责数据安全和隐私方面的工作。
定价
使用大部分开放数据集不会产生任何额外费用。仅需为使用开放数据集期间使用的 Azure 服务付费，例如虚拟机实例、存储、网络资源和机器学习。
Microsoft 需为托管 Azure 开放数据集相关的存储成本付费。尽管存储将始终保持免费，但可能会向访问数据的 Azure 订阅收取与读取大型数据集相关的出口费用。大多数数据集可免费访问。出口费用(如果适用)将在开放数据集概述页中进行介绍。
通过 Azure 免费帐户开始使用
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用完额度后，请改为即付即用定价以继续使用相同的免费服务构建自己的内容。只需为超出每月免费金额以外的部分付费。
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常见问题解答
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出口成本是指从 Azure Blob 存储中读取数据的成本，通常包括读取操作和离开 Azure 区域的数据的网络带宽。
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我们会向你的 Azure 订阅帐户收取计算费用，例如虚拟机实例和任何其他服务（例如用于处理 Azure 开放数据集的 Azure 机器学习）。
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数据集存储在 Azure Blob 存储中。存储位置取决于各个数据集，这会在数据集概述页面说明。建议将计算资源分配到相同的区域，以降低访问数据的延迟。
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Microsoft 无法控制原始数据源的质量或可用性。因此，数据集没有 SLA 或可用性保证。