Un conjunto de datos de platos de comida muy interesante, si estás construyendo una aplicación/modelo de salud: 100 k muestras de comida cuidadosamente seleccionadas que abarcan comidas caseras, platos de restaurantes, ingredientes crudos y productos envasados. Cómo se construyó es igual de valioso • 50 k usuarios reales de Binance capturaron sus propios platos y fueron pre-anotados por anotadores humanos profesionales. • Las etiquetas generadas por máquina fueron luego revisadas y refinadas por usuarios de Binance para garantizar la calidad. • Una parte del conjunto de datos está disponible en Hugging Face bajo una licencia OpenRail. Parece un nuevo enfoque para la recopilación de datos mediante crowdsourcing. Enlace a continuación: