Top 15 Trainingsdaten-Plattformen

Ein Modell ist nur so gut wie die Daten, von denen es lernt. Überwachte Modelle benötigen genaue, gut gekennzeichnete Beispiele, um korrekte Vorhersagen zu treffen. Trainingsdaten-Plattformen decken die Schritte zwischen Rohdaten und einem nutzbaren Datensatz ab: Beschaffung, Kennzeichnung und Qualitätsprüfungen.

Sehen Sie die Top-Trainingsdaten-Plattformen, unterteilt nach Datenmarktplätzen und Datenkennzeichnungstools und zugeordnet zu ihren Kerndatenfunktionen:

• Kommerzielle Datenanbieter/Marktplätze
• Open-Source-Datenhubs
• Datenkennzeichnungstools
  

Datenmarktplätze

Kommerzielle Datenanbieter

Diese liefern kuratierte Datensätze und gebrauchsfertige Datensätze zum Kauf.

• IBM Data Asset eXchange (DAX): Bietet hochwertige Datensätze mit offenen Lizenzen, integriert mit IBM Cloud und Watson, und bietet ergänzende Ressourcen.  
• Microsoft Azure Open Datasets: Bietet kuratierte öffentliche Datensätze, optimiert für Workflows des maschinellen Lernens, und integriert sich mit Azure KI- und ML-Tools.
• AWS Data Exchange: Ein kommerzieller Datenmarktplatz, der Zugang zu über 3,500 Datensätzen von Drittanbietern (medizinisch, Satelliten, Finanzen) bietet, einschließlich kostenlos und offenen Datenprodukten. Er bedient Branchen wie Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Medien und ermöglicht nahtloses Auffinden und Abonnieren von Daten für Cloud-native ML-Pipelines.
• Snowflake Data Marketplace: Dient als Bindeglied, das Datenanbieter mit Verbrauchern verbindet und sich nahtlos in die Snowflake-Datencloud integriert, um Live-Datenzugriff und sichere Datenfreigabe zu ermöglichen.

Open-Source-Datenhubs

Gemeinschaftliche Repositories, die öffentliche/gemeinsame Datensätze anbieten.

• Hugging Face Hub: Eine Open-Source-Plattform und Bibliothek zur Nutzung von Machine-Learning-Modellen, die Tausende vortrainierte Modelle und gebrauchsfertige Datensätze hostet. Sie vereinfacht die KI-Integration für Aufgaben wie Conversational KI, Natural Language Processing (NLP) und Computer Vision (CV) und bietet integrierte Vorverarbeitung und Feinabstimmung.
• Roboflow Universe: Ein von der Community betriebener Open-Source-Datenhub, der ein Repository mit über 1 Million Open-Source-Datensätzen hauptsächlich für Computer-Vision-Anwendungen bereitstellt.¹ Es unterstützt das Hosting und die Versionierung von Datensätzen und bietet integrierte Tools für Datenexploration, Visualisierung und KI-unterstützte automatisch-Kennzeichnung.
• LAION: Eine gemeinnützige Organisation, die große offene Bild-Text-Datensätze veröffentlicht, die zum Training offener Vision-Modelle verwendet werden. Ihr ursprünglicher LAION-5B-Datensatz wurde im Dezember 2023 offline genommen, nachdem Forscher Verbindungen zu vermuteten illegalen Inhalten gefunden hatten. LAION ersetzte ihn 2024 durch Re-LAION-5B, eine bereinigte Version mit etwa 5.5 Milliarden Paaren, die in Zusammenarbeit mit Kinderschutzorganisationen erstellt wurde.²
• Kaggle Datasets: Eine weit verbreitete Plattform, die eine Sammlung öffentlicher Datensätze hostet, oft für Wettbewerbe.

Datenkennzeichnungstools

Fokussiert auf Annotations-Workflows, oft mit modellgestützten Tools, zur Erstellung von Trainingsdatensätzen.

• Labelbox: Bietet eine KI-Plattform zur Erstellung hochwertiger, branchenspezifischer Trainingsdaten. Sie bietet interaktive Workflows, KI-gestützte Annotationstools für automatische Vorschläge und Stapelverarbeitung sowie Qualitätskontrolle für verschiedene Datentypen, einschließlich Bilder, Text, Video, Audio und multimodale Daten.
• Dataloop: Eine KI-gestützte Datenannotationsplattform, die den Aufbau von produktionsreifen Pipelines für unstrukturierte und halbstrukturierte Daten unterstützt. Sie bietet umfassendes Datenmanagement, kollaborative Kennzeichnung, automatisch-Vorschläge und die nahtlose Integration menschlichen Feedbacks.
• Sama: Kombiniert eine verwaltete Annotationsbelegschaft mit Software-Tools. Sie kennzeichnet Bild-, Video- und 3D-Punktwolkendaten mit einem Human-in-the-Loop-Qualitätsprüfungsschritt.
• Surge KI: Eine Datenkennzeichnungsplattform, die sich auf RLHF und Sprachdaten konzentriert. Ingenieure erstellen Annotationsprojekte über eine Weboberfläche oder ein Python-SDK. Sie arbeitet mit führenden KI-Laboren zusammen und bietet Preise über API-Zugang und Managed-Service-Verträge.
• Mercor: Ein Marktplatz, der KI-Labore mit geprüften Fachexperten (z. B. Ärzte, Anwälte und Ingenieure) für Expertenannotation und Modellbewertung verbindet. Er zielt auf Aufgaben ab, die Fachurteile erfordern und nicht nur grundlegende Kennzeichnung.
• CVAT: Computer Vision Annotation Tool ist eine führende Open-Source-Plattform für Computer-Vision-Annotation. Es bietet eine breite Palette von Tools für Bilder, Videos und 3D-Daten und unterstützt Aufgaben wie Objekterkennung und Segmentierung. CVAT unterstützt auch automatisierte Kennzeichnung, die manuelle Arbeit bei großen Bildmengen reduziert.
• Label Studio: Eine flexible Open-Source-Datenkennzeichnungsplattform zur Vorbereitung von Trainingsdaten, zur Feinabstimmung großer Sprachmodelle (LLMs) und zur Validierung von KI-Modellen. Sie unterstützt eine Vielzahl von Datentypen, darunter Text, Audio, Bilder, Video, Zeitreihen und multidisziplinäre Anwendungen, und bietet konfigurierbare Layouts und ML-unterstützte Kennzeichnung.

Reinforcement-Learning-Umgebungen

Die meisten KI-Modelle werden auf großen Datensätzen trainiert. Einige werden dann in interaktiven Umgebungen weitertrainiert, in denen sie Aufgaben ausführen und Feedback basierend auf den Ergebnissen erhalten.

Diese Umgebungen sind nützlich, wenn Ergebnisse automatisch überprüft werden können. Beispiele sind Code, der Tests bestehen muss, mathematische Probleme mit bekannten Antworten und Aufgaben zur Werkzeugnutzung mit klaren Erfolgskriterien. Diese Trainingsmethode ist als Reinforcement Learning from Verifiable Rewards (RLVR) bekannt.

Datentrainingsplattformen unterstützen zunehmend Umgebungen für Codierung, Browser-Nutzung, Computer-Nutzung und Tool-Calling. Diese Umgebungen werden sowohl für das Training als auch für die Bewertung von Modellen verwendet. Open-Source-Frameworks wie Gymnasium und PettingZoo werden häufig verwendet, um Reinforcement-Learning-Umgebungen zu erstellen und zu testen.

Was sind Trainingsdaten-Plattformen?

Trainingsdaten-Plattformen sind Software, die folgenden Prozesse für Unternehmen automatisiert:

• Daten kennzeichnen: Das Training überwachter ML-Modelle erfordert Prozesse wie Bild-, Text- und Audioannotationen. Trainingsdaten-Plattformen bieten automatisierte Kennzeichnung für Unternehmen.
• Diagnose: Trainingsdaten-Plattformen identifizieren Modellfehler und verfolgen Leistungstrends, um dem IT-Team beim Überwachen von Modellen zu helfen.
• Priorisieren: Es ist nicht optimal für Organisationen, Zeit mit der Kennzeichnung von Daten minderer Qualität zu verbringen. Trainingsdaten-Plattformen bestimmen die effektivste Nutzung von Daten.

Warum sind Trainingsdaten-Plattformen wichtig?

McKinsey³ argumentiert, dass datenbezogene Probleme die größte Herausforderung bei der Entwicklung effektiver ML-Modelle sind. In dieser Hinsicht wirken sich Trainingsdaten-Plattformen, die direkten Zugang zu qualitativ hochwertigen Daten ermöglichen, direkt auf die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen aus.

Diese Plattformen lösen kritische Engpässe:

• Kennzeichnungsengpässe beseitigen: Manuelle Kennzeichnung ist langsam und arbeitsintensiv. Automatisch-Annotation und KI-unterstützte Kennzeichnung reduzieren den manuellen Aufwand, obwohl ein menschlicher Überprüfungsschritt zur Qualitätssicherung weiterhin erforderlich ist.
• Datenvielfalt sicherstellen: Trainingsdaten-Plattformen erleichtern den Zugang zu vielfältigen kommerziellen und Open-Source-Datensätzen, lösen Repräsentationslücken und verhindern, dass Modelle Verzerrungen erben, die Leistung und Fairness beeinträchtigen könnten.
• Kosten senken: Ineffiziente Datenvorbereitung verschwendet Ressourcen. Durch Priorisierung hochwertiger Daten und Optimierung von Kennzeichnungsworkflows helfen diese Plattformen, Ressourcenverschwendung für unbrauchbare Stichproben zu vermeiden.

Verpassen Sie nicht unsere Benchmarks und datengestützten Erkenntnisse. Die Schaltfläche öffnet Google; die Auswahl von AIMultiple bestätigt, dass Sie AIMultiple häufiger in den Google-Suchergebnissen sehen möchten.

Als bevorzugte Quelle hinzufügen

Woher neue Trainingsdaten kommen

Hochwertiger menschlicher Text wird knapp, daher zahlen Labore für den Zugang. Reddit lizenzierte seine Inhalte an Google, und News Corp unterzeichnete einen Vertrag mit OpenAI.⁴ Gleichzeitig verwenden Labore synthetische Daten, die künstlich generiert werden, um Lücken zu schließen und die Privatsphäre zu schützen.

Synthetische Daten bergen ein bekanntes Risiko, das als Modellkollaps bezeichnet wird. Wenn Modelle hauptsächlich mit den Ausgaben anderer Modelle trainieren, kann die Qualität abweichen. Die übliche Lösung besteht darin, synthetische Daten an echten menschlichen Daten zu verankern, anstatt sie zu ersetzen, und generierte Stichproben vor dem Training zu filtern.

FAQs

Diese Forschung zitieren

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{Top 15 Trainingsdaten-Plattformen}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/training-data-platforms}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 17. Juni 2026}
}

Referenzlinks

1.

What is Roboflow Universe? | Roboflow Docs

2.

Releasing Re-LAION-5B: transparent iteration on LAION-5B with additional safety fixes | LAION

3.

What AI can and can’t do (yet) for your business | McKinsey

McKinsey & Company

4.

Reddit and Google Enter into AI Content Licensing Agreement - CHIP LAW GROUP

Chip Law Group

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

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.

Vollständiges Profil anzeigen

Seien Sie der Erste, der kommentiert

Ihre E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Alle Felder sind erforderlich. Kommentare werden in ihrer Originalsprache belassen.

Name

E-Mail-Adresse

Kommentar

0/450

Kommentar posten