electricsheepafrica/africa-synth-malaria-malaria-burden-spatiotemporal-all
Africa Synth Malaria Malaria Burden Spatiotemporal All | Africa (Electric Sheep Africa metadata inventory) Size category: 10K<n<100K - Formats: csv - Sector: health - Engineered by Electric Sheep Africa TL;DR This dataset is part of the Electric Sheep Africa catalog on Hugging Face. It is indexed for African data discovery with standardized metadata, loading guidance, provenance notes, and analyst-oriented context. What This Dataset Covers… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/electricsheepafrica/africa-synth-malaria-malaria-burden-spatiotemporal-all.
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
🧬 Dataset giả lập gánh thành bệnh sốt rét ở Nigeria qua không gian và thời gian
Dataset giả lập được sinh từ tham số hóa trên cơ sở tài liệu SSA, không phải quan sát thực, phù hợp cho huấn luyện mô hình chứ không phân tích chính sách.
Đây là một dataset thuộc danh mục Electric Sheep Africa trên Hugging Face, nhằm hỗ trợ khám phá dữ liệu châu Phi thông qua metadata chuẩn hoá, hướng dẫn tải và bối cảnh phân tích. Dataset mô phỏng gánh thành bệnh sốt rét ở Nigeria từ 2018–2025, tích hợp các biến khí hậu, hiệu ứng can thiệp và chỉ số chất lượng báo cáo.
✨ Điểm nổi bật
- Synthetic data: Sinh ra từ tham số hóa dựa trên tài liệu SSA, không phải quan sát thực tế.
- Phạm vi địa lý: Tập trung vào Nigeria (ISO3: NGA), phục vụ nghiên cứu khu vực SSA.
- Kênh thời gian: Dữ liệu từ 2018–2025, hỗ trợ phân tích xu hưởng dài hạn.
- Biến số đa dạng: Bao gồm biến khí hậu, can thiệp y tế và chỉ số chất lượng báo cáo.
- Định dạng CSV: Dễ tích hợp với công cụ phân tích tabular như Pandas, Dask, Polars.
- License mở: Chia sẻ dưới giấy phép CC BY 4.0, hỗ trợ tái sử dụng và trích dẫn.
- Hướng dẫn sử dụng: Cung cấp ví dụ tải bằng
datasetsvà chuyển đổi sang Pandas.
💡 Vì sao đáng chú ý
Không phải là dữ liệu thực, nhưng dataset này cung cấp một môi trường kiểm thử ổn định cho các mô hình dự báo gánh thành bệnh sốt rét, đặc biệt hữu ích khi dữ liệu thực khó tiếp cận. Kết hợp các biến khí hậu và can thiệp, nó cho phép kiểm tra giả thuyết và phát triển pipeline ML một cách nhanh chóng.
#Malaria #SyntheticData #Nigeria #Healthcare #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
Scaling Synthetic Data Creation with 1,000,000,000 Personas This repo releases data introduced in our paper Scaling Synthetic Data Creation with 1,000,000,000 Personas: We propose a novel persona-driven data synthesis methodology that leverages various perspectives within a large language model (LLM) to create diverse synthetic data. To fully exploit this methodology at scale, we introduce PERSONA HUB – a collection of 1 billion diverse personas automatically curated from web… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/proj-persona/PersonaHub.
APIGen Function-Calling Datasets Paper | Website | Models This repo contains 60,000 data collected by APIGen, an automated data generation pipeline designed to produce verifiable high-quality datasets for function-calling applications. Each data in our dataset is verified through three hierarchical stages: format checking, actual function executions, and semantic verification, ensuring its reliability and correctness. We conducted human evaluation over 600 sampled data points… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Salesforce/xlam-function-calling-60k.
Dataset Card for GSM8K Dataset Summary GSM8K (Grade School Math 8K) is a dataset of 8.5K high quality linguistically diverse grade school math word problems. The dataset was created to support the task of question answering on basic mathematical problems that require multi-step reasoning. These problems take between 2 and 8 steps to solve. Solutions primarily involve performing a sequence of elementary calculations using basic arithmetic operations (+ − ×÷) to… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/openai/gsm8k.
OpenAssistant Conversations Dataset (OASST1) Dataset Summary In an effort to democratize research on large-scale alignment, we release OpenAssistant Conversations (OASST1), a human-generated, human-annotated assistant-style conversation corpus consisting of 161,443 messages in 35 different languages, annotated with 461,292 quality ratings, resulting in over 10,000 fully annotated conversation trees. The corpus is a product of a worldwide crowd-sourcing effort… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/OpenAssistant/oasst1.
📚 FineWeb-Edu 1.3 trillion tokens of the finest educational data the 🌐 web has to offer Paper: https://arxiv.org/abs/2406.17557 What is it? 📚 FineWeb-Edu dataset consists of 1.3T tokens and 5.4T tokens (FineWeb-Edu-score-2) of educational web pages filtered from 🍷 FineWeb dataset. This is the 1.3 trillion version. To enhance FineWeb's quality, we developed an educational quality classifier using annotations generated by LLama3-70B-Instruct. We… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceFW/fineweb-edu.
Dataset Card for "wikitext" Dataset Summary The WikiText language modeling dataset is a collection of over 100 million tokens extracted from the set of verified Good and Featured articles on Wikipedia. The dataset is available under the Creative Commons Attribution-ShareAlike License. Compared to the preprocessed version of Penn Treebank (PTB), WikiText-2 is over 2 times larger and WikiText-103 is over 110 times larger. The WikiText dataset also features a far… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Salesforce/wikitext.
Dataset Card for GLUE Dataset Summary GLUE, the General Language Understanding Evaluation benchmark (https://gluebenchmark.com/) is a collection of resources for training, evaluating, and analyzing natural language understanding systems. Supported Tasks and Leaderboards The leaderboard for the GLUE benchmark can be found at this address. It comprises the following tasks: ax A manually-curated evaluation dataset for fine-grained… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/nyu-mll/glue.
Dataset Card for SQuAD Dataset Summary Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) is a reading comprehension dataset, consisting of questions posed by crowdworkers on a set of Wikipedia articles, where the answer to every question is a segment of text, or span, from the corresponding reading passage, or the question might be unanswerable. SQuAD 1.1 contains 100,000+ question-answer pairs on 500+ articles. Supported Tasks and Leaderboards Question… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/rajpurkar/squad.
Dataset Card for Alpaca-Cleaned Repository: https://github.com/gururise/AlpacaDataCleaned Dataset Description This is a cleaned version of the original Alpaca Dataset released by Stanford. The following issues have been identified in the original release and fixed in this dataset: Hallucinations: Many instructions in the original dataset had instructions referencing data on the internet, which just caused GPT3 to hallucinate an answer. "instruction":"Summarize… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/yahma/alpaca-cleaned.