Azure 開放資料集
在 Azure 中可輕鬆存取精選開放式資料。
輕鬆存取精選資料集並加速機器學習
使用公開的資料集改進機器學習模型的正確性。使用可用於機器學習工作流程並易於從 Azure 服務存取的現成精選資料集，以節省探索及準備資料的時間。
為何要使用 Azure 開放資料集？
快速建置更精確的模型
考量可能影響業務成果的現實因素。將精選資料集中的功能納入您的機器學習模型，以提升預測正確性並縮短資料準備時間。
促進社群共同作業
與持續增長的資料科學家和開發人員社群分享資料集。
使用 Azure 規模加速見解
在 Azure 的機器學習與資料分析解決方案中，使用 Azure 開放資料集提供超大規模的見解。
內建全方位的安全性與合規性
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Microsoft 每年斥資超過 10 億美元進行網路安全性方面的研究與開發。
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我們聘請了超過 3,500 名安全性專家，專門保護資料安全性與隱私權。
價格
使用大多數的開放資料集不需額外付費。使用開放資料集時，只需就使用的 Azure 服務付費，例如虛擬機器執行個體、儲存體、網路資源與機器學習。
Microsoft 會支付與裝載 Azure 開放資料集相關聯的儲存費用。雖然儲存一律保持免費，但可能會向存取資料的 Azure 訂用帳戶收取與讀取大型資料集相關聯的輸出費用。大多數資料集的存取則免費。開放資料集概觀頁面上將說明輸出費用 (如果適用的話)。
開始使用 Azure 免費帳戶
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在點數用盡後，請轉為隨用隨付以繼續利用相同的免費服務進行建置。只有當您使用超過每月免費數量時，才需支付費用。
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常見問題集
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輸出費用是指從 Azure Blob 儲存體讀取資料的費用，通常包括讀取作業，以及讓資料離開 Azure 區域的網路頻寬。
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我們會向您的 Azure 訂用帳戶收取計算費用，例如虛擬機器執行個體及任何其他服務 (例如用來處理 Azure 開放資料集的 Azure Machine Learning)。
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資料集會儲存在 Azure Blob 儲存體中。每個資料集會有特定的儲存位置，並將於資料集概觀頁面上說明。建議將計算資源配置到相同的區域，以降低存取資料的延遲。
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Microsoft 無法控制原始資料來源的品質或可用性。因此，資料集沒有 SLA 或可用性保證。