公开数据平台是首选
做深度学习项目，第一步往往是找数据。很多人卡在“没数据”上，其实国内外有不少高质量的公开数据集平台。Kaggle 是最常用的之一，除了比赛数据，它还有用户上传的各种标注数据，比如猫狗图片分类、房价预测表格数据，搜索关键词就能直接下载。
Kaggle 的好处是附带 Notebook 示例，能边看别人代码边理解数据结构。比如你搜“chest X-ray”，会看到肺炎检测的数据集，连预处理代码都有，省下大量摸索时间。
学术机构和政府开放资源别忽略
很多高校和科研机构会公开研究用的数据集。MIT、Stanford 的AI实验室官网常有图像、语音类数据发布。像 Stanford 的 Stanford Dogs Dataset 就包含 2 万张狗的图片，按品种分类，适合做细粒度图像识别。
国内也可以关注国家统计局、卫健委等发布的公开数据。虽然不是直接用于模型训练，但结合爬虫和清洗，能构建出有价值的场景数据。比如用城市交通流量数据预测拥堵，就是从政府开放接口拿到的原始信息加工而来。
专用数据集网站按需查找
某些领域有专门的数据聚合站。计算机视觉方向可以去 ImageNet 或 COCO 官网，它们提供大规模带标注图像，支持目标检测、分割任务。自然语言处理则推荐 Hugging Face Datasets，一行代码就能加载常用文本数据：
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("glue", "mrpc")
print(dataset["train"][0])这种方式比手动下载文件方便得多，尤其适合调试模型时快速验证想法。
自己动手采集也是一种选择
当现有数据不匹配业务场景时，就得自己收集。比如你想做个识别本地小吃的APP，全国都没有现成数据集。这时候可以用爬虫抓图，再通过标注工具如 LabelImg 或在线平台（如百度众包）进行人工标注。
之前有个朋友做农产品分类，就在拼多多搜“丑橘”“耙耙柑”，保存商品图，然后花三百块请人标注类别和新鲜程度。两周搞了五千张图，训练出的小模型准确率也能到85%以上，够用又省钱。
社区和论坛常藏惊喜
GitHub 上搜 “dataset” 加关键词，经常能找到小众但实用的数据集合集项目。比如有人整理了中国各城市空气质量历史数据，配上天气信息，适合做回归预测练习。Reddit 的 r/datasets 板块也常有人分享新发现的资源链接，偶尔还能找到未公开发布的测试数据。
加入一些AI技术交流群也管用。上次我需要方言语音数据，在群里问了一句，就有做语音识别的同行私聊分享了他们内部脱敏后的录音片段，节省了大把时间。