公共数据集资源：有许多公共可用的数据集，适用于各种机器学习任务，如图像识别、自然语言处理等。例如，ImageNet、COCO、MNIST用于图像处理；SQuAD、GLUE用于自然语言处理。这些数据集通常由研究机构或大公司提供，质量较高。
数据聚合平台：如Kaggle、UCI Machine Learning Repository等，这些平台提供了各种类型的数据集，包括竞赛数据集和研究数据集。
创建自己的数据集：如果公共数据集不符合你的需求，你可以考虑创建自己的数据集。这可能涉及收集原始数据、标注数据等。这个过程可能很费时费力，但可以确保数据集与你的特定任务完全相关。
数据质量和多样性：选择数据集时，注意数据质量和多样性。好的数据集应该有清晰的标签、多样的样本，并尽量减少偏差和噪声。
个人计算资源：对于小型到中型的项目，个人电脑（尤其是配备了高性能GPU的）可能足够用。对于深度学习，GPU比CPU更有效，因为GPU可以并行处理大量数据。
云计算服务：对于需要大量计算资源的大型项目，可以考虑使用云计算服务，如Amazon AWS、Google Cloud Platform、Microsoft Azure等。这些平台提供了强大的计算资源，可以根据需要扩展。
学术资源：如果你是学生或研究人员，可能可以通过你的学术机构获得计算资源。许多大学和研究机构都有高性能计算集群供研究使用。
优化模型和代码：通过优化你的神经网络模型和代码，可以更有效地使用计算资源。这包括选择合适的网络架构、使用有效的数据加载和预处理技术，以及优化训练过程。
记住，即使有了好的数据集和充足的计算资源，一个成功的机器学习项目还需要良好的问题定义、数据预处理、模型选择和调参等多方面的努力。