以下是一些常见、主流且可靠的机器学习与深度学习训练集资源平台，可根据具体任务类型（如图像、文本、音频、视频或综合性需求）进行选择：

综合性大型数据集平台（覆盖多个领域）

Kaggle Datasets
当前最受欢迎的数据集社区之一，分类清晰、数量庞大，同时提供竞赛项目和代码示例，便于实践。

Google Dataset Search
类似于“数据集搜索引擎”，可从全球网络中检索公开可用的数据集资源。

Papers with Code – Datasets
与最新学术论文紧密关联的数据集集合，更新频率高，广泛应用于科研场景。

Hugging Face Datasets
自然语言处理领域的首选平台，同时也包含图像与音频类数据集，支持通过 Python 直接加载使用。
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UCI Machine Learning Repository
经典的机器学习入门数据源，以结构化数据为主，适合初学者练习模型构建。

图像类数据集（计算机视觉 CV）

ImageNet
广泛用于图像分类与目标识别任务的标准基准数据集。

COCO（MS COCO）
常用于物体检测、实例分割及图像描述生成等任务。
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Open Images Dataset（由 Google 提供）
包含大量标注图像，适用于多种视觉任务。

VisualData
一个视觉类数据集的索引平台，涵盖各类计算机视觉应用场景。

Roboflow Universe
集成大量开源图像数据集，并提供在线标注工具支持。

文本与自然语言处理（NLP）

Hugging Face Datasets
目前最强大的 NLP 数据集平台，集成了众多预处理语料库。

OpenAI Dataset Index
收录多种大规模文本数据集，适用于训练语言模型。

Common Crawl
基于互联网网页的大规模爬取文本数据，常用于语料构建。

Wikipedia Dumps
维基百科的公开数据导出版本，是 NLP 基础训练语料的重要来源。

Project Gutenberg
提供大量进入公共领域的经典文学作品文本，适合语言建模与文本分析。

语音与音频类

LibriSpeech
最知名的英文语音识别数据集之一，基于有声读物构建。

Mozilla Common Voice
多语言语音数据集，强调语音多样性与开放性。

VoxCeleb
专注于人声表征与说话人识别任务，采集自真实场景中的名人语音。

AudioSet（由 Google 发布）
涵盖多种环境声音的分类数据集，适用于通用声音识别研究。
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视频类数据集

Kinetics Dataset
用于人体动作识别的大规模视频数据集，广泛应用于行为理解研究。

UCF101 / HMDB51
经典的视频动作识别基准数据集，常用于早期算法验证。

Something-Something V2
聚焦于细粒度人类行为理解，强调上下文动作逻辑。

偏科研与专业方向的数据平台

Stanford ML Group datasets
斯坦福大学机器学习团队发布的多个高质量研究型数据集。

MIT CSAIL datasets
麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室提供的专业级数据资源。

OpenML
集成了机器学习实验流程与数据集管理功能的开放平台，支持可复现实验。