Подборка источников с открытыми данными для обучения ИИ в строительной отрасли Качественные данные — основа для ML-моделей в стройке и недвижимости. Из источников ниже можно собрать данные и обучить свои модели — для автоматизации градостроительной проработки: от проверки границ участка и оценки инфраструктуры и коммуникаций до мониторинга по снимкам рельефа без выезда на участок. 🟩 Отраслевая платформа данных ДОМ.РФ — датасеты по вводу жилья, характеристикам ИЖС, квартирографии и активности застройщиков; API и возможность загрузки собственных данных. К платформе уже присоединились и передают свои обезличенные, очищенные данные крупнейшие застройщики. 🟩 «Национальная система пространственных данных» — готовых наборов нет, но есть выгрузка информации по земельным участкам и зданиям. 🟩 Открытая служба Росреестра — датасеты по кадастровой стоимости, цене сделок и арендных ставках в CSV-формате без регистрации. 🟩 Портал открытых данных — 6500+ наборов данных от министерств и ведомств. И отдельно портал открытых данных Москвы — данные по ЖКХ: задания, путевые листы, управление МКД. 🟩 Платформа национальной системы управления данными (НСУД) — 50+ наборов с размеченными фото- и видеоматериалами с беспилотников и спутников. Например, там собраны фото дорог, которые можно использовать для обучения распознаванию дефектов дорожного покрытия. Также в сети можно найти наборы данных, собранные пользователями и выложенные на GitHub или kaggle, например. Но они часто за прошлые периоды. Пишите в комментарии свои источники — будем собирать полный список.