Top 15 Trainingsdatenplattformen

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. Trainingsdatenplattformen decken die Schritte zwischen Rohdaten und einem nutzbaren Datensatz ab: Beschaffung, Kennzeichnung und Qualitätsprüfungen.

Sehen Sie sich die führenden Trainingsdatenplattformen an, unterteilt in Datenmarktplätze und Datenkennzeichnungswerkzeuge, und den jeweiligen Kernfunktionen zugeordnet:

• Kommerzielle Datenanbieter/Marktplätze
• Open-Source-Daten-Hubs
• Datenkennzeichnungswerkzeuge
  

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 stellt ergänzende Ressourcen bereit.  
• Microsoft Azure Open Datasets: Bietet kuratierte öffentliche Datensätze, die für Machine-Learning-Workflows optimiert sind, und lässt sich in Azure KI- und ML-Tools integrieren.
• AWS Data Exchange: Ein kommerzieller Datenmarktplatz, der Zugang zu über 3.500 Datensätzen von Drittanbietern (Medizin, Satellit, Finanzen) bietet, einschließlich kostenloser und offener Datenprodukte. Er bedient Branchen wie Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Medien und ermöglicht die nahtlose Entdeckung und das Abonnieren von Daten für cloud-native ML-Pipelines.
• Snowflake Data Marketplace: Dient als Bindeglied zwischen Datenanbietern und -konsumenten und lässt sich nahtlos in die Snowflake-Datenwolke integrieren, um Live-Datenzugriff und sichere Datenfreigabe zu ermöglichen.

Open-Source-Daten-Hubs

Gemeinschaftliche Repositorien, 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 gebrauchsfertiger 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 getriebener Open-Source-Daten-Hub, 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 die Datenerkundung, Visualisierung und KI-gestützte automatisch-Kennzeichnung.
• LAION: Eine gemeinnützige Organisation, die große offene Bild-Text-Datensätze veröffentlicht, die zum Trainieren offener Vision-Modelle verwendet werden. Ihr ursprünglicher LAION-5B-Datensatz wurde im Dezember 2023 offline genommen, nachdem Forscher Links zu mutmaßlich 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, häufig für Wettbewerbe.

Datenkennzeichnungswerkzeuge

Fokussiert auf Annotations-Workflows, oft mit modellgestützten Werkzeugen, um Trainingsdatensätze zu erstellen.

• Labelbox: Bietet eine KI-Plattform zur Erstellung hochwertiger, branchenspezifischer Trainingsdaten. Es bietet interaktive Workflows, KI-gestützte Annotationstools für automatische Vorschläge und Stapelverarbeitung sowie Qualitätskontrolle für verschiedene Datentypen, darunter Bilder, Text, Video, Audio und multimodale Daten.
• Dataloop: Eine KI-gestützte Datenannotationsplattform, die den Aufbau produktionsreifer 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 Annotations-Belegschaft mit Software-Tools. Es kennzeichnet Bild-, Video- und 3D-Punktwolkendaten mit einem Human-in-the-Loop-Qualitätsprüfungsschritt.
• Surge KI: Eine Datenkennzeichnungsplattform mit Schwerpunkt auf RLHF und Sprachdaten. Ingenieure erstellen Annotationsprojekte über eine Weboberfläche oder ein Python-SDK. Es 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. Es zielt auf Aufgaben ab, die fachkundige Beurteilung statt grundlegender Kennzeichnung erfordern.
• CVAT: Das Computer Vision Annotation Tool ist eine führende Open-Source-Plattform für die Computer-Vision-Annotation. Es bietet eine breite Palette von Werkzeugen für Bilder, Videos und 3D-Daten und unterstützt Aufgaben wie Objekterkennung und Segmentierung. CVAT unterstützt auch automatisierte Kennzeichnung, was den manuellen Aufwand bei großen Bildsätzen reduziert.
• Label Studio: Eine flexible Open-Source-Datenkennzeichnungsplattform zur Aufbereitung von Trainingsdaten, zur Feinabstimmung von Large Language Models (LLMs) und zur Validierung von KI-Modellen. Es unterstützt eine breite Palette von Datentypen, darunter Text, Audio, Bilder, Video, Zeitreihen und domänenübergreifende Anwendungen, und bietet konfigurierbare Layouts und ML-unterstützte Kennzeichnung.

Reinforcement-Learning-Umgebungen

Die meisten KI-Modelle werden mit großen Datensätzen trainiert. Einige werden dann in interaktiven Umgebungen weiter trainiert, in denen sie Aufgaben ausführen und Rückmeldungen 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.

Daten-Trainingsplattformen unterstützen zunehmend Umgebungen für Codierung, Browser-Nutzung, Computer-Nutzung und Werkzeugaufrufe. Diese Umgebungen werden sowohl zum Training als auch zur Evaluierung von Modellen eingesetzt. Open-Source-Frameworks wie Gymnasium und PettingZoo werden häufig verwendet, um Reinforcement-Learning-Umgebungen zu erstellen und zu testen.

Was sind Trainingsdatenplattformen?

Trainingsdatenplattformen sind Software, die folgende Prozesse für Unternehmen automatisiert:

• Daten kennzeichnen: Das Training überwachter ML-Modelle erfordert Prozesse wie Bild-, Text- und Audioannotationen. Trainingsdatenplattformen bieten automatisierte Kennzeichnung für Unternehmen.
• Diagnose: Trainingsdatenplattformen identifizieren Modellfehler und verfolgen Leistungstrends, um dem IT-Team bei der Überwachung von Modellen zu helfen.
• Priorisierung: Es ist für Unternehmen nicht optimal, Zeit mit der Kennzeichnung minderwertiger Daten zu verbringen. Trainingsdatenplattformen ermitteln den effektivsten Einsatz von Daten.

Warum sind Trainingsdatenplattformen wichtig?

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

Diese Plattformen lösen kritische Engpässe:

• Kennzeichnungs-Engpässe beseitigen: Manuelle Kennzeichnung ist langsam und arbeitsintensiv. Automatische Annotation und KI-unterstützte Kennzeichnung reduzieren den manuellen Aufwand, wobei ein menschlicher Überprüfungsschritt zur Qualitätssicherung weiterhin erforderlich ist.
• Datenvielfalt sicherstellen: Trainingsdatenplattformen erleichtern den Zugang zu vielfältigen kommerziellen und Open-Source-Datensätzen, schließen Repräsentationslücken und verhindern, dass Modelle Verzerrungen übernehmen, die Leistung und Fairness beeinträchtigen könnten.
• Kosten senken: Ineffiziente Datenaufbereitung verschwendet Ressourcen. Durch die Priorisierung hochwertiger Daten und die Optimierung von Kennzeichnungsworkflows helfen diese Plattformen, verschwendete Ressourcen für unbrauchbare Proben zu vermeiden.

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Woher neue Trainingsdaten kommen

Hochwertiger, von Menschen erstellter Text wird knapp, daher bezahlen Labore für den Zugang. Reddit lizenzierte seine Inhalte an Google, und News Corp schloss einen Vertrag mit OpenAI.⁴ Gleichzeitig nutzen Labore synthetische Daten, die künstlich generiert werden, um Lücken zu füllen und die Privatsphäre zu schützen.

Synthetische Daten bergen ein bekanntes Risiko, das als Modellkollaps bezeichnet wird. Wenn Modelle hauptsächlich mit den Ausgaben anderer Modelle trainiert werden, kann die Qualität abweichen. Die übliche Lösung besteht darin, synthetische Daten an echten menschlichen Daten zu verankern, anstatt sie zu ersetzen, und die generierten Proben 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 and PhD., Ezgi Arslan,},
  title  = {{Top 15 Trainingsdatenplattformen}},
  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? | Datasets | 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 60% der Fortune 500.

Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen zitiert, darunter Business Insider, Forbes, Washington Post, globalen Unternehmen wie Deloitte, HPE und NGOs wie dem World Economic Forum sowie supranationalen Organisationen wie der European Commission.

Während seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen über ein Jahrzehnt lang bei McKinsey & Company und Altman Solon in Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte auch einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.

Er leitete die Technologiestrategie und Beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Zudem führte er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos an, das innerhalb von 2 Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung anwuchs. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.

Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er schloss sein Studium an der Bogazici University als Computer-Ingenieur ab und hat einen MBA von der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Ezgi Arslan, PhD.

Branchenanalystin

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Ezgi hat einen Doktortitel in Betriebswirtschaftslehre mit Spezialisierung auf Finanzen und arbeitet als Branchenanalystin bei AIMultiple. Sie treibt Forschung und Erkenntnisse an der Schnittstelle von Technologie und Wirtschaft voran, mit Fachkenntnissen in den Bereichen Nachhaltigkeit, Umfrage- und Sentimentanalyse, KI-Agenten-Anwendungen im Finanzwesen, Antwortmaschinenoptimierung, Firewall-Management und Beschaffungstechnologien.

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