在当今这个数据驱动的时代，机器学习已经成为企业创新和数字化转型的关键技术。而云原生技术，凭借其高可扩展性、高可靠性和高性能，为机器学习提供了强大的支持和保障。那么，从哪里可以找到适合云原生环境的机器学习数据呢?下面，AI部落小编为您分享。

一、Kaggle数据集

Kaggle是一个广受欢迎的机器学习数据集平台。它不仅提供了大量形状、大小、格式各异的真实数据集，还为每个数据集构建了一个小型社区，你可以在其中讨论数据、查找公共代码或在内核中创建自己的项目。Kaggle上的数据集涵盖了从金融、医疗到图像识别等多个领域，非常适合初学者和高级数据科学家。

二、亚马逊数据集

亚马逊数据集是另一个重要的数据源。它包含了多个不同领域的数据集，如公共交通、生态资源、卫星图像等。亚马逊数据集平台有一个搜索框来帮助你找到你正在寻找的数据集，另外它还提供数据集描述和使用示例，这对于初学者来说是非常简单和实用的。

三、UCI机器学习库

UCI机器学习库是加州大学信息与计算机科学学院的一个数据库，包含了100多个数据集。这些数据集根据机器学习问题的类型进行了分类，你可以找到单变量、多变量、分类、回归或者是推荐系统的数据集。UCI的某些数据集已经更新完毕并准备使用，非常适合用于研究和教学。

四、微软数据集

微软数据集是微软与外部研究社区共同推出的一个数据存储库，用于促进全球研究社区之间的协作。这个存储库包含了在已发表的研究中使用的、经过整理的数据集。微软数据集平台上的数据通常与微软的云服务紧密集成，这使得数据的获取和处理变得更加方便。

微软数据集平台上的数据集涵盖了多个领域，如计算机科学、生物学、经济学等。此外，微软还提供了一些数据分析和处理工具，帮助你准备和加载数据进行分析。

五、政府数据集

许多国家的政府为了提高透明度，向公众分享了各种数据集。这些数据集通常涵盖了多个领域，如公共交通、环境保护、医疗卫生等。你可以通过政府开放数据门户来找到这些数据集。

政府数据集通常比较权威和可靠，适合用于政策研究和数据分析。

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