{"id":45,"date":"2026-05-18T12:37:26","date_gmt":"2026-05-18T12:37:26","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/best-free-datasets-machine-learning\/"},"modified":"2026-08-01T06:49:14","modified_gmt":"2026-08-01T06:49:14","slug":"best-free-datasets-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/it\/best-free-datasets-machine-learning\/","title":{"rendered":"15 migliori dataset gratuiti per progetti di apprendimento automatico (2026)"},"content":{"rendered":"<p>Non puoi imparare l\u2019apprendimento automatico leggendo \u2014 lo impari costruendo, e costruire richiede dati. La buona notizia \u00e8 che nel 2026 \u00e8 disponibile una quantit\u00e0 enorme di dati di alta qualit\u00e0 e gratuiti. La sfida sta nel sapere dove cercare. Questa guida raccoglie i 15 migliori dataset gratuiti e le principali fonti di dataset, organizzati per tipologia, con consigli su come scegliere quello pi\u00f9 adatto.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Punti chiave<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Miglior punto di partenza:<\/strong> Kaggle e il Repository UCI di apprendimento automatico.<\/li>\n<li><strong>Per principianti:<\/strong> classici dataset piccoli come Iris, MNIST e Titanic.<\/li>\n<li><strong>Per la ricerca:<\/strong> Google Dataset Search e l\u2019indice di dataset di Hugging Face elencano milioni di opzioni.<\/li>\n<li><strong>Scegli il dataset in base al tuo obiettivo<\/strong> \u2014 piccolo e pulito per imparare, grande e disordinato per esercitarsi nella realt\u00e0.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_85 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a744b5bb9e7e\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Attiva\/Disattiva<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a744b5bb9e7e\"  aria-label=\"Attiva\/Disattiva\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-free-datasets-machine-learning\/#Dataset_hubs_and_search_engines\" >Piattaforme e motori di ricerca per dataset<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-free-datasets-machine-learning\/#Government_and_open_data\" >Dati governativi e open data<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-free-datasets-machine-learning\/#Image_and_computer_vision_datasets\" >Dataset per immagini e visione artificiale<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-free-datasets-machine-learning\/#Text_and_language_datasets\" >Dataset testuali e linguistici<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-free-datasets-machine-learning\/#Beginner-friendly_classics\" >Classici accessibili ai principianti<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-free-datasets-machine-learning\/#How_to_choose_the_right_dataset\" >Come scegliere il dataset giusto<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-free-datasets-machine-learning\/#Vetting_a_dataset_before_you_trust_it\" >Valutare un dataset prima di fidarsene<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-free-datasets-machine-learning\/#FAQ\" >Domande frequenti<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-free-datasets-machine-learning\/#Bottom_line\" >Conclusione<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-free-datasets-machine-learning\/#Related_articles\" >Articoli correlati<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Dataset_hubs_and_search_engines\"><\/span>Piattaforme e motori di ricerca per dataset<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Queste piattaforme ospitano o indicizzano un numero enorme di dataset in ogni ambito \u2014 il miglior punto di partenza.<\/p>\n<p><strong>1. Kaggle Datasets<\/strong> \u2014 La pi\u00f9 grande piattaforma comunitaria di dataset. Decine di migliaia di dataset su ogni argomento immaginabile, molti dei quali accompagnati da notebook di esempio che mostrano come sono stati utilizzati. La risorsa pi\u00f9 utile per esercitarsi e trovare idee per progetti.<\/p>\n<p><strong>2. UCI Machine Learning Repository<\/strong> \u2014 La storica raccolta accademica. Centinaia di dataset ben documentati e puliti, perfetti per imparare specifici algoritmi. Molti famosi dataset per principianti provengono da qui.<\/p>\n<p><strong>3. Google Dataset Search<\/strong> \u2014 Un motore di ricerca per dataset presenti sull\u2019intero web. Se hai in mente un argomento specifico, cerca qui per trovare dataset che altrimenti non avresti mai scoperto.<\/p>\n<p><strong>4. Hugging Face Datasets<\/strong> \u2014 Il punto di riferimento per l\u2019intelligenza artificiale moderna, con un\u2019enorme libreria di dataset \u2014 specialmente per testo, linguaggio e applicazioni multimodali \u2014 che possono essere caricati direttamente nel codice con un singolo comando.<\/p>\n<p><strong>5. Awesome Public Datasets<\/strong> \u2014 Un ampio elenco curato e mantenuto dalla comunit\u00e0 su GitHub, organizzato per argomento. Un ottimo modo per esplorare fonti affidabili suddivise per settore.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Government_and_open_data\"><\/span>Dati governativi e open data<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Le istituzioni pubbliche pubblicano enormi quantit\u00e0 di dati gratuiti e affidabili \u2014 ideali per progetti realistici.<\/p>\n<p><strong>6. Data.gov<\/strong> \u2014 Il portale statunitense per i dati aperti: centinaia di migliaia di dataset su economia, salute, clima, trasporti e molto altro.<\/p>\n<p><strong>7. World Bank Open Data<\/strong> \u2014 Dati globali sullo sviluppo, provenienti da paesi e decenni diversi \u2014 economia, popolazione, istruzione, ambiente. Eccellente per progetti di analisi e previsione.<\/p>\n<p><strong>8. Our World in Data<\/strong> \u2014 Dataset puliti e ben documentati su temi globali come salute, energia e popolazione, accompagnati da spiegazioni chiare.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Image_and_computer_vision_datasets\"><\/span>Dataset per immagini e visione artificiale<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Per <a href=\"\/it\/computer-vision-self-driving-cars\/\">visione artificiale<\/a> progetti:<\/p>\n<p><strong>9. ImageNet<\/strong> \u2014 Il vasto dataset di immagini etichettate che ha contribuito a lanciare l\u2019era del deep learning. Milioni di immagini suddivise in migliaia di categorie \u2014 il benchmark standard per la classificazione di immagini.<\/p>\n<p><strong>10. COCO (Common Objects in Context)<\/strong> \u2014 Il dataset di riferimento per il rilevamento e la segmentazione di oggetti, con immagini etichettate sia sugli oggetti presenti sia sulla loro posizione.<\/p>\n<p><strong>11. MNIST e Fashion-MNIST<\/strong> \u2014 Piccoli e puliti dataset di cifre scritte a mano (e immagini di capi d\u2019abbigliamento). Il classico 'hello world' della classificazione di immagini \u2014 perfetto per il primo modello di visione artificiale.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Text_and_language_datasets\"><\/span>Dataset testuali e linguistici<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Per progetti di linguistica computazionale:<\/p>\n<p><strong>12. Common Crawl<\/strong> \u2014 Un\u2019enorme archivio gratuito di dati provenienti da pagine web \u2014 il tipo di testo grezzo utilizzato per addestrare modelli linguistici di grandi dimensioni. Vasto e complesso, ma insuperabile per scala.<\/p>\n<p><strong>13. Dump di Wikipedia<\/strong> \u2014 Il testo integrale di Wikipedia, scaricabile gratuitamente. Un corpus testuale pulito e di alta qualit\u00e0, ampiamente utilizzato per compiti linguistici.<\/p>\n<p><strong>14. Dataset di sentiment e recensioni<\/strong> \u2014 Raccolte di recensioni di prodotti e film con etichette di sentiment (ampiamente disponibili su Kaggle e Hugging Face) sono ideali per imparare la classificazione testuale.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Beginner-friendly_classics\"><\/span>Classici accessibili ai principianti<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><strong>15. Iris, Titanic e Housing in California<\/strong> \u2014 I classici dataset didattici. <strong>Iris<\/strong> (classificazione di fiori) e <strong>Housing in California<\/strong> (previsione dei prezzi) sono inclusi nativamente in scikit-learn; <strong>Titanic<\/strong> (previsione della sopravvivenza) \u00e8 la famosa competizione di avviamento su Kaggle. Piccoli, puliti e ben documentati \u2014 la scelta ideale per il tuo <a href=\"\/it\/build-first-machine-learning-model-python\/\">primo modello<\/a>.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_to_choose_the_right_dataset\"><\/span>Come scegliere il dataset giusto<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Il miglior dataset dipende da ci\u00f2 che stai cercando di realizzare:<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Il tuo obiettivo<\/th>\n<th>Scegli\u2026<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Imparare le basi<\/td>\n<td>Dataset classici piccoli e puliti \u2014 Iris, MNIST, Titanic<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Esercitarsi su competenze realistiche<\/td>\n<td>Dataset pi\u00f9 grandi e disordinati presi da Kaggle<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Un argomento specifico<\/td>\n<td>Google Dataset Search<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Visione artificiale<\/td>\n<td>MNIST \u2192 COCO \u2192 ImageNet<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Elaborazione del linguaggio naturale<\/td>\n<td>Hugging Face Datasets<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Un progetto per il portfolio<\/td>\n<td>Un dataset su un argomento che ti interessa davvero<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Alcuni consigli pratici:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Inizia con dati piccoli e puliti.<\/strong> Durante l\u2019apprendimento, un dataset ordinato ti permette di concentrarti sui concetti di machine learning. Riserva i dati disordinati per quando ti eserciterai intenzionalmente sulla pulizia dei dati.<\/li>\n<li><strong>Verifica la licenza.<\/strong> La maggior parte di questi dataset \u00e8 gratuita, ma se il tuo progetto \u00e8 pubblico o commerciale, accertati sempre dei termini d\u2019uso.<\/li>\n<li><strong>Scegli qualcosa che ti appassiona.<\/strong> La motivazione conta. Un dataset su un argomento che trovi davvero interessante ti aiuter\u00e0 a proseguire anche quando il progetto diventer\u00e0 impegnativo.<\/li>\n<li><strong>Presta attenzione alla qualit\u00e0 e al bias dei dati.<\/strong> I dataset reali contengono errori e possono presentare <a href=\"\/it\/ai-bias-real-examples\/\">bias<\/a>. Esamina attentamente i tuoi dati prima di fidarti di un modello costruito su di essi.<\/li>\n<\/ul>\n<p><!--ai-enriched--><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Vetting_a_dataset_before_you_trust_it\"><\/span>Valutare un dataset prima di fidarsene<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Trovare un dataset \u00e8 la parte facile. La competenza pi\u00f9 difficile consiste nel valutare se regger\u00e0 effettivamente una volta che il modello sar\u00e0 stato addestrato su di esso, poich\u00e9 i dataset gratuiti presentano problemi nascosti che possono gonfiare silenziosamente i risultati o compromettere un progetto in una fase successiva. Prima di impegnarsi, sottoporre ogni candidato a una serie di controlli onesti.<\/p>\n<p><strong>Leggere innanzitutto la documentazione.<\/strong> I migliori dataset sono accompagnati da una scheda tecnica (datasheet) o da una scheda dati (data card), un breve documento che descrive come i dati sono stati raccolti, cosa contengono, quali sono le limitazioni note e come dovrebbero essere utilizzati. Questo concetto deriva dal fondamentale articolo di Gebru et al. intitolato \u00abDatasheets for Datasets\u00bb e successivamente Google ha reso popolari versioni semplificate denominate Data Cards. Non esiste uno standard industriale unico, quindi la copertura varia, ma l\u2019assenza di qualsiasi descrizione relativa all\u2019origine o al metodo di raccolta costituisce un campanello d\u2019allarme. Se non si sa da dove provengono i dati, non si pu\u00f2 prevedere in che modo potranno fallire.<\/p>\n<p><strong>Verificare la presenza di leakage tra training e test e di duplicati.<\/strong> Anche i benchmark pi\u00f9 famosi non sono privi di problemi. Audit indipendenti hanno rilevato che circa il 3% delle immagini del test set di CIFAR-10 e circa il 10% di quelle di CIFAR-100 presentano quasi-duplicati all\u2019interno dei rispettivi training set, consentendo cos\u00ec a un modello di \u00abmemorizzare\u00bb i dati e ottenere un punteggio ingannevolmente alto. Se si suddivide autonomamente un dataset grezzo, procedere innanzitutto alla rimozione dei duplicati e assicurarsi che la stessa immagine, documento o utente non compaiano mai sia nel training set che nel test set.<\/p>\n<p><strong>Assumere che alcuni label siano errati.<\/strong> Il rumore nelle etichette (label noise) \u00e8 la norma, non l\u2019eccezione. Ricercatori hanno documentato errori diffusi nelle etichette di benchmark ampiamente utilizzati: ad esempio, si stima che nel validation set di ImageNet siano presenti circa alcuni punti percentuali di etichette errate. Prima di fidarsi di qualsiasi accuratezza riportata, eseguire un controllo manuale casuale su un campione di 50\u2013100 esempi.<\/p>\n<p>Due ulteriori controlli pratici completano il quadro:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Attualit\u00e0 ed equilibrio.<\/strong> Verificare che i dati siano sufficientemente recenti per il problema affrontato e ispezionare la distribuzione delle classi. Un dataset composto per il 95% da una sola categoria addestrer\u00e0 un modello che predice semplicemente quella categoria.<\/li>\n<li><strong>Riproducibilit\u00e0.<\/strong> Preferire dataset ospitati su piattaforme stabili e con una versione fissa, in modo che i risultati possano essere replicati e i dati non vengano modificati silenziosamente.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Dedicare un\u2019ora a questi controlli preliminari risparmia molto pi\u00f9 tempo rispetto alla fase di debug di un modello che ha appreso informazioni errate da dati mai esaminati.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FAQ\"><\/span>Domande frequenti<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>Dove posso trovare dataset gratuiti per il machine learning?<\/h3>\n<p>I migliori punti di partenza sono Kaggle Datasets e il UCI Machine Learning Repository. Per ricerche pi\u00f9 ampie, usa Google Dataset Search e Hugging Face Datasets. Portali governativi come Data.gov e la Banca Mondiale offrono inoltre enormi quantit\u00e0 di dati gratuiti e affidabili.<\/p>\n<h3>Qual \u00e8 il miglior dataset per chi inizia con il machine learning?<\/h3>\n<p>Classici dataset piccoli e puliti: Iris (classificazione di fiori) e Housing in California (previsione dei prezzi), entrambi integrati in scikit-learn, e il dataset Titanic su Kaggle. Sono ben documentati e ti permettono di concentrarti sull\u2019apprendimento del workflow completo del machine learning.<\/p>\n<h3>Kaggle \u00e8 gratuito?<\/h3>\n<p>S\u00ec. Kaggle \u00e8 completamente gratuito: puoi scaricare decine di migliaia di dataset, eseguire codice nei notebook cloud gratuiti, studiare le soluzioni di altri utenti ed entrare nelle competizioni, tutto senza alcun costo. \u00c8 una delle migliori risorse gratuite per imparare il machine learning.<\/p>\n<h3>Quale dataset devo usare per un progetto di visione artificiale?<\/h3>\n<p>Inizia con MNIST o Fashion-MNIST \u2014 dataset di immagini piccoli e puliti, ideali per il primo modello di visione. Passa poi a COCO per il rilevamento e la segmentazione di oggetti e a ImageNet per la classificazione su larga scala di immagini, man mano che acquisisci maggiore esperienza.<\/p>\n<h3>Posso usare questi dataset per progetti commerciali?<\/h3>\n<p>Molti sono rilasciati con licenze libere per qualsiasi utilizzo, ma le licenze variano da dataset a dataset. Verifica sempre la licenza specifica e i termini d\u2019uso prima di impiegare un dataset in un progetto commerciale o pubblicato \u2014 non dare mai per scontato che \u00abgratuito da scaricare\u00bb significhi \u00abgratuito per ogni scopo\u00bb.<\/p>\n<h3>Posso legalmente addestrare un modello commerciale su un dataset gratuito?<\/h3>\n<p>Non sempre: \u00e8 la licenza a stabilirlo. I dataset rilasciati con licenza CC0 (dominio pubblico) sono i pi\u00f9 sicuri per usi commerciali, mentre la licenza CC-BY consente l\u2019uso commerciale ma richiede l\u2019attribuzione. Molti dataset di ricerca popolari, incluso ImageNet, sono invece limitati esclusivamente a scopi non commerciali, di ricerca e didattici. A complicare ulteriormente la questione, resta ancora ambiguo dal punto di vista legale se un modello addestrato su un dataset debba considerarsi un'\u00abopera derivata\u00bb; pertanto, \u00e8 necessario leggere attentamente ogni licenza e, per qualsiasi prodotto che si intende rilasciare, preferire dataset dotati di termini commerciali chiari e permissivi.<\/p>\n<h3>Come posso trovare un buon dataset tabulare o in formato CSV per un progetto per principianti?<\/h3>\n<p>Iniziare con motori di ricerca e hub dedicati ai dataset, quindi filtrare per tipo di file (CSV) e per numero di righe (piccolo o medio), in modo che il file possa essere aperto agevolmente in un foglio di calcolo o con pandas. Cercare dataset con una descrizione chiara delle colonne, un numero ragionevole di caratteristiche (features) e una colonna obiettivo ben definita da prevedere. Dataset tabulari ordinati e ben documentati sono ideali per imparare gli algoritmi classici prima di passare a immagini o testi.<\/p>\n<h3>Come posso verificare la presenza di errori nelle etichette di un dataset prima di utilizzarlo?<\/h3>\n<p>Estrarre un campione casuale di 50\u2013100 righe e verificarne manualmente le etichette confrontandole con i dati grezzi di input. Per dataset pi\u00f9 grandi o contenenti immagini, strumenti basati sul confidence learning, come cleanlab, possono identificare automaticamente gli esempi probabilmente etichettati in modo errato confrontando ciascuna etichetta con le probabilit\u00e0 previste dal modello. Anche un semplice controllo manuale mirato permetter\u00e0 di capire se il livello di rumore \u00e8 sufficientemente basso da rendere affidabili le metriche di valutazione.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bottom_line\"><\/span>Conclusione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Non \u00e8 mai esistita tanta quantit\u00e0 di dati gratuiti e di alta qualit\u00e0 per il machine learning quanto nel 2026. Per esercitarti e realizzare progetti, inizia con <strong>Kaggle<\/strong> e il <strong>e il repository UCI<\/strong>; per trovare qualcosa di specifico, usa <strong>Google Dataset Search<\/strong> e <strong>Hugging Face<\/strong>. Se sei agli inizi, i classici dataset piccoli \u2014 <strong>Iris, MNIST, Titanic<\/strong> \u2014 rimangono il punto migliore per imparare il workflow.<\/p>\n<p>Il vero consiglio \u00e8 semplice: smetti di raccogliere dataset e inizia a usarne uno. Scegli un argomento che ti appassiona, procurati i dati e <a href=\"\/it\/build-first-machine-learning-model-python\/\">costruisci un modello<\/a>. La pratica diretta con dati reali \u00e8 ci\u00f2 che trasforma la teoria del machine learning in competenza concreta.<\/p>\n<p><!--related-block--><\/p>\n<div class=\"convly-related\">\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Related_articles\"><\/span>Articoli correlati<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/what-is-a-vector-database-2026\/\">Cos\u2019\u00e8 un vector database? (Guida 2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/overfitting-how-to-prevent-it\/\">Overfitting nel machine learning: cos\u2019\u00e8 e come prevenirlo<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/neural-networks-explained\/\">Reti neurali spiegate a chi non \u00e8 ingegnere (Guida 2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/deep-learning-vs-machine-learning\/\">Deep learning vs machine learning: le principali differenze (2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/top-10-machine-learning-algorithms\/\">I 10 principali algoritmi di apprendimento automatico che ogni principiante dovrebbe conoscere<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>The best free datasets and sources for machine learning practice in 2026 \u2014 organized by data type, with advice on picking the right one for your 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