Die 13 besten Trainingsdaten-Plattformen

Daten sind ein wesentlicher Bestandteil der Qualität von Machine-Learning-Modellen. Überwachte KI/ML-Modelle benötigen hochwertige Daten, um genaue Vorhersagen zu treffen. Trainingsdaten-Plattformen vereinfachen die Datenaufbereitung von der Sammlung bis zur Annotation und stellen qualitativ hochwertige Eingaben für KI-Systeme sicher.

Sehen Sie sich die führenden Trainingsdaten-Plattformen an, aufgeteilt in Datenmärkte und Daten-Labeling-Tools, und zugeordnet zu ihren Kern-Datenfunktionen:

• Kommerzielle Datenanbieter/Märkte
• Open-Source-Datenhubs
• Daten-Labeling-Tools
  

Datenmärkte

Kommerzielle Datenanbieter

Diese liefern kuratierte Datensätze und sofort nutzbare Datensätze zum Kauf. Um mehr zu erfahren, sehen Sie sich Daten-Annotationsservices an.

• IBM Data Asset eXchange (DAX): Bietet hochwertige Datensätze mit offenen Lizenzen, integriert in IBM Cloud und Watson, mit zusätzlichen Ressourcen.  
• Microsoft Azure Open Datasets: Stellt kuratierte öffentliche Datensätze bereit, die für Machine-Learning-Workflows optimiert sind, und integriert sich mit Azure AI- und ML-Tools.
• AWS Data Exchange: Ein kommerzieller Datenmarkt, der Zugriff auf über 3.500 Datensätze von Drittanbietern (medizinisch, Satellit, Finanzen) bietet, einschließlich kostenloser und offener Datenprodukte. Er dient Branchen wie Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Medien und ermöglicht die nahtlose Entdeckung und Abonnierung von Daten für cloudbasierte ML-Pipelines.
• Snowflake Data Marketplace: Dient als Bindeglied zwischen Datenanbietern und -verbrauchern und integriert sich nahtlos in die Snowflake-Datencloud für den Live-Zugriff auf Daten und sicheres Datenaustausch.

Open-Source-Datenhubs

Gemeinschaftliche Repositories, die öffentliche/geteilte Datensätze anbieten.

• Hugging Face Hub: Eine Open-Source-Plattform und Bibliothek zur Nutzung von Machine-Learning-Modellen, die Tausende vortrainierter Modelle und sofort verwendbarer Datensätze hostet. Sie vereinfacht die KI-Integration für Aufgaben wie konversationelle KI, Natural Language Processing (NLP) und Computer Vision (CV) und bietet integrierte Vorverarbeitung und Feinabstimmung.
• Roboflow Universe: Ein communitygetriebener Open-Source-Datenhub, der ein Repository mit über 100.000 Open-Source-Datensätzen bietet, hauptsächlich für Computer-Vision-Anwendungen. Er unterstützt das Hosting und die Versionierung von Datensätzen und bietet integrierte Tools zur Datenexploration, Visualisierung und KI-unterstützten Auto-Labeling.
• LAION: Ein gemeinnütziger Open-Source-Datenhub, der darauf abzielt, umfangreiche Machine-Learning-Ressourcen bereitzustellen, einschließlich riesiger Bilddaten-Text-Datensätze wie LAION-5B (5,85 Milliarden Paare). Er ermöglicht offene Computer-Vision-(CV-)Trainingsdaten und unterstützt multimodale KI-Forschung, einschließlich Audio- und Videoverstehen.
• Kaggle Datasets: Eine weit verbreitete Plattform, die eine Sammlung öffentlicher Datensätze hostet, oft für Wettbewerbe.

Daten-Labeling-Tools

Im Fokus stehen Annotation-Workflows, oft mit modellunterstützten Tools, zur Erstellung von Trainingsdatensätzen. Um mehr über Daten-Labeling-Tools zu erfahren.

• Labelbox: Bietet eine KI-Plattform zur Erstellung hochwertiger, branchenspezifischer Trainingsdaten. Sie bietet interaktive Workflows, KI-gestützte Annotationstools mit automatischen Vorschlägen und Batch-Verarbeitung sowie Qualitätskontrolle für verschiedene Datentypen, einschließlich Bilder, Text, Video, Audio und multimodale Daten.
• Dataloop: Eine KI-gestützte Plattform für Datenannotation, die den Aufbau von produktionsreifen unstrukturierten und halbstrukturierten Daten-Pipelines unterstützt. Sie bietet umfassendes Datenmanagement, kollaboratives Labeling, Auto-Vorschläge und eine nahtlose Integration menschlicher Rückmeldungen.
• Sama: Bietet leistungsstarke Human-in-the-Loop-Datenannotation-Lösungen und nutzt eine Arbeitskraft sowie eine ML-gestützte Plattform. Sie liefert qualitativ hochwertige Annotationen für Bilddaten, Video- und 3D-Punktwolken.
• CVAT: Computer Vision-Annotations-Tool ist eine führende Open-Source-Plattform für die Annotation in der Computer Vision. Sie bietet eine breite Palette an Tools für Bilder, Videos und 3D-Daten und unterstützt Aufgaben wie Objekterkennung und Segmentierung. CVAT verfügt über automatisierte Labeling-Funktionen, die den Annotation-Prozess erheblich beschleunigen.
• Label Studio: Eine flexible Open-Source-Plattform für die Datenannotation zur Vorbereitung von Trainingsdaten, Feinabstimmung von Large Language Models (LLMs) und Validierung von KI-Modellen. Sie unterstützt eine Vielzahl von Datentypen, darunter Text, Audio, Bilder, Video, Zeitreihen und mehrdomänische Anwendungen, und bietet konfigurierbare Layouts sowie ML-unterstütztes Labeling.

Was sind Trainingsdaten-Plattformen?

Trainingsdaten-Plattformen sind Softwarelösungen, die folgende Prozesse für Unternehmen automatisieren:

• Daten labeln: Das Training überwachter ML-Modelle erfordert Prozesse wie die Annotation von Bildern, Texten und Audiodaten. Trainingsdaten-Plattformen bieten automatisierte Labeling-Funktionen für Unternehmen.
• Diagnose: Trainingsdaten-Plattformen identifizieren Modellfehler und verfolgen Leistungstrends, um dem IT-Team bei der Überwachung von Modellen zu helfen.
• Priorisierung: Es ist für Organisationen nicht optimal, Zeit mit der Annotation schlechter Daten zu verbringen. Trainingsdaten-Plattformen bestimmen die effektivste Nutzung von Daten.

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Warum sind Trainingsdaten-Plattformen wichtig?

McKinsey¹ argumentiert, dass datenbezogene Probleme die größte Herausforderung bei der Entwicklung effektiver ML-Modelle darstellen. In diesem Zusammenhang wirken sich Trainingsdaten-Plattformen, die direkten Zugriff auf hochwertige Daten ermöglichen, direkt auf die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen aus.

Diese Plattformen lösen kritische Engpässe:

• Eliminierung von Labeling-Engpässen: Die manuelle Datenannotation kann zeitaufwendig und arbeitsintensiv sein. Funktionen wie Auto-Annotation und KI-unterstütztes Labeling verkürzen die Bearbeitungszeit von Wochen auf Stunden.
• Sicherstellung der Datenvielfalt: Trainingsdaten-Plattformen erleichtern den Zugriff auf vielfältige kommerzielle und Open-Source-Datensätze, schließen Repräsentationslücken und verhindern, dass Modelle Vorurteile übernehmen, die die Leistung und Fairness beeinträchtigen könnten.
• Kostenreduzierung: Ineffiziente Datenaufbereitung verschwendet Ressourcen. Durch die Priorisierung hochwertiger Daten und die Optimierung von Labeling-Workflows helfen diese Plattformen, Ressourcenverschwendung für unbrauchbare Datensätze zu vermeiden.

FAQs

Wenn Sie Hilfe bei der Auswahl des richtigen Anbieters benötigen, der Ihre Datenqualität verbessert, kontaktieren Sie uns:

Diese Forschung zitieren

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Referenzlinks

1.

What is Roboflow Universe? | Roboflow Docs

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

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Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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