Las 13 mejores plataformas de datos de entrenamiento
Los datos son fundamentales para la calidad de los modelos de aprendizaje automático. Los modelos de IA/ML supervisados requieren datos de alta calidad para realizar predicciones precisas . Las plataformas de datos de entrenamiento optimizan la preparación de datos, desde la recopilación hasta la anotación, garantizando así entradas de alta calidad para los sistemas de IA.
Consulta las principales plataformas de datos de entrenamiento, clasificadas por mercados de datos y herramientas de etiquetado de datos, y relacionadas con sus funciones de datos principales:
- Proveedores/mercados de datos comerciales
- centros de datos de código abierto
- Herramientas de etiquetado de datos
Mercados de datos
Nombre de la herramienta | Enfocar | Tipos de datos admitidos | Código abierto o cerrado |
|---|---|---|---|
Intercambio de datos de AWS | Conjuntos de datos de terceros | Imágenes, Texto | Cerrado |
IBM Intercambio de activos de datos (DAX) | Conjuntos de datos de alta calidad con licencias abiertas. | Imágenes, texto, vídeo, audio | Cerrado |
Mercado de datos Snowflake | Conjuntos de datos de terceros | Imágenes, texto, audio | Cerrado |
Microsoft Conjuntos de datos abiertos de Azure | Conjuntos de datos públicos optimizados para flujos de trabajo de aprendizaje automático. | Imágenes, texto, vídeo, audio | Cerrado |
Hugging Face Hub | Conjuntos de datos y modelos abiertos | Imágenes, texto, audio | Abierto |
Universo Roboflow | Alojamiento y control de versiones de conjuntos de datos | Imágenes, vídeo | Abierto |
LAION | Conjuntos de datos de imágenes y sus leyendas para el entrenamiento de modelos | Imágenes, subtítulos | Abierto |
Conjuntos de datos de Kaggle | conjuntos de datos públicos | Imágenes, texto, audio | Abierto |
Proveedores de datos comerciales
Estos proveedores ofrecen conjuntos de datos seleccionados y conjuntos de datos listos para usar que se pueden adquirir. Para obtener más información, consulte los servicios de anotación de datos .
- IBM Data Asset eXchange (DAX): Ofrece conjuntos de datos de alta calidad con licencias abiertas, integrados con IBM Cloud y Watson, proporcionando recursos suplementarios.
- Microsoft Conjuntos de datos abiertos de Azure: Proporciona conjuntos de datos públicos seleccionados y optimizados para flujos de trabajo de aprendizaje automático, y se integra con las herramientas de IA y ML de Azure.
- AWS Data Exchange : Un mercado de datos comercial que ofrece acceso a más de 3500 conjuntos de datos de terceros (médicos, satelitales, financieros), incluyendo productos de datos abiertos y gratuitos. Presta servicios a sectores como los servicios financieros, la atención médica y los medios de comunicación, facilitando el descubrimiento y la suscripción a datos para canalizaciones de aprendizaje automático nativas de la nube.
- Mercado de datos Snowflake: Sirve como un conducto que conecta a los proveedores de datos con los consumidores, integrándose a la perfección con la nube de datos de Snowflake para el acceso a datos en tiempo real y el intercambio seguro de datos.
centros de datos de código abierto
Repositorios comunitarios que ofrecen conjuntos de datos públicos/compartidos.
- Hugging Face Hub : Una plataforma y biblioteca de código abierto para aprovechar los modelos de aprendizaje automático, que alberga miles de modelos preentrenados y conjuntos de datos listos para usar. Simplifica la integración de la IA para tareas como la IA conversacional, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la visión artificial (VC), ofreciendo preprocesamiento y ajuste fino integrados .
- Roboflow Universe : Un centro de datos de código abierto impulsado por la comunidad, que proporciona un repositorio de más de 100 000 conjuntos de datos de código abierto, principalmente para aplicaciones de visión artificial. Admite el alojamiento y el control de versiones de los conjuntos de datos y ofrece herramientas integradas para la exploración, visualización y etiquetado automático asistido por IA.
- LAION : Un centro de datos de código abierto sin ánimo de lucro dedicado a proporcionar recursos masivos de aprendizaje automático, incluidos conjuntos de datos colosales de imágenes y texto como LAION-5B (5850 millones de pares). Impulsa datos de entrenamiento abiertos para visión artificial y apoya la investigación en IA multimodal, incluida la comprensión de audio y vídeo.
- Conjuntos de datos de Kaggle: Una plataforma muy utilizada que alberga una colección de conjuntos de datos públicos, a menudo para competiciones.
Herramientas de etiquetado de datos
Centrado en flujos de trabajo de anotación, a menudo con herramientas asistidas por modelos, para crear conjuntos de datos de entrenamiento. Para obtener más información sobre herramientas de etiquetado de datos .
- Labelbox : Ofrece una plataforma de IA para generar datos de entrenamiento de alta calidad y específicos para cada sector. Proporciona flujos de trabajo interactivos, herramientas de anotación basadas en IA para sugerencias automáticas y procesamiento por lotes, y control de calidad para diversos tipos de datos, como imágenes, texto, vídeo, audio y datos multimodales.
- Dataloop : Una plataforma de anotación de datos impulsada por IA que permite crear flujos de datos no estructurados y semiestructurados de nivel profesional. Ofrece gestión integral de datos, etiquetado colaborativo, sugerencias automáticas e integración perfecta de comentarios humanos.
- Sama : Proporciona potentes soluciones de anotación de datos con intervención humana , aprovechando un equipo de trabajo y una plataforma basada en aprendizaje automático. Ofrece anotaciones de calidad para imágenes, vídeos y nubes de puntos 3D.
- CVAT (Computer Vision Annotation Tool) es una plataforma de código abierto líder para la anotación en visión artificial. Ofrece una amplia gama de herramientas para imágenes, vídeos y datos 3D, y permite realizar tareas como la detección y segmentación de objetos. CVAT incorpora etiquetado automático, lo que acelera significativamente el proceso de anotación.
- Label Studio : Una plataforma flexible de código abierto para el etiquetado de datos, que permite preparar datos de entrenamiento, ajustar modelos de lenguaje complejos (LLM) y validar modelos de IA. Admite una amplia variedad de tipos de datos, como texto, audio , imágenes, vídeo, series temporales y aplicaciones multidominio, ofreciendo diseños configurables y etiquetado asistido por aprendizaje automático.
¿Qué son las plataformas de datos de entrenamiento?
Las plataformas de datos de formación son programas informáticos que automatizan los siguientes procesos para las empresas:
- Datos de etiquetas : El entrenamiento de modelos de aprendizaje automático supervisado requiere procesos como anotaciones de imágenes, texto y audio. Las plataformas de datos de entrenamiento proporcionan etiquetado automatizado para las empresas.
- Diagnóstico : Las plataformas de datos de entrenamiento identifican errores en los modelos y realizan un seguimiento de las tendencias de rendimiento, lo que ayuda al equipo de TI a supervisar los modelos.
- Priorizar : No es óptimo que las organizaciones dediquen tiempo a etiquetar datos de baja calidad. Las plataformas de datos de entrenamiento determinan el uso más eficaz de los datos.
¿Por qué son importantes las plataformas de datos de entrenamiento?
McKinsey 1 sostiene que los problemas relacionados con los datos constituyen el mayor obstáculo para el desarrollo de modelos de aprendizaje automático eficaces. En este sentido, las plataformas de datos de entrenamiento que permiten el acceso directo a datos de alta calidad impactan directamente en la competitividad de las empresas.
Estas plataformas solucionan cuellos de botella críticos:
- Elimine los cuellos de botella en el etiquetado : El etiquetado manual de datos puede ser lento y laborioso. Las funciones de etiquetado automático y asistido por IA reducen el tiempo de procesamiento de semanas a horas.
- Garantizar la diversidad de datos : Las plataformas de datos de entrenamiento facilitan el acceso a conjuntos de datos diversos, tanto comerciales como de código abierto, lo que resuelve las deficiencias de representación y evita que los modelos hereden sesgos que podrían afectar al rendimiento y la equidad.
- Reducción de costes : La preparación ineficiente de datos supone un desperdicio de recursos. Al priorizar los datos de alta calidad y optimizar los flujos de trabajo de etiquetado, estas plataformas ayudan a evitar el desperdicio de recursos en muestras inutilizables.
Preguntas frecuentes
Los mercados de datos (como AWS Data Exchange y Data Marketplace) ofrecen acceso a conjuntos de datos preexistentes y seleccionados que se pueden comprar o suscribir. Estos conjuntos de datos, recopilados por terceros, están listos para usar. Las plataformas de etiquetado de datos (como Labelbox, Scale AI y CVAT) ayudan a crear conjuntos de datos de entrenamiento propios, proporcionando herramientas y flujos de trabajo para anotar, etiquetar y gestionar los datos. Elija los mercados para acceder rápidamente a conjuntos de datos estándar; utilice plataformas de etiquetado para datos únicos que requieran anotaciones personalizadas.
Los datos sintéticos son datos generados artificialmente que imitan las características de los datos del mundo real sin contener información confidencial. Su importancia se agudizará en 2025, ya que los modelos de IA consumen los datos de entrenamiento disponibles a un ritmo mayor que la capacidad de recopilar nuevos datos reales. Los datos sintéticos resuelven desafíos clave: protegen la privacidad al eliminar la información de identificación personal (fundamental para aplicaciones sanitarias y financieras), cubren las carencias donde los datos reales son escasos o difíciles de recopilar (como en escenarios de accidentes de vehículos autónomos) y contribuyen a crear conjuntos de datos más diversos para reducir el sesgo de la IA. Muchas plataformas líderes combinan ahora datos sintéticos y reales para optimizar el entrenamiento de los modelos, cumpliendo al mismo tiempo con normativas como el RGPD y la HIPAA.
Tu elección depende de varios factores. Opta por plataformas de código abierto (Hugging Face Hub, CVAT, Label Studio) si cuentas con experiencia técnica interna, necesitas máxima flexibilidad y personalización, tienes limitaciones presupuestarias o trabajas en proyectos de investigación. Elige plataformas comerciales (Scale AI, Labelbox, AWS Data Exchange) si necesitas soporte de nivel empresarial y garantías de SLA, requieres conjuntos de datos especializados o servicios de anotación de expertos, debes cumplir con estrictos requisitos de cumplimiento (HIPAA, SOC 2, FedRAMP) o necesitas escalar rápidamente sin crear infraestructura interna. Muchas organizaciones utilizan un enfoque híbrido, aprovechando las plataformas de código abierto para la experimentación y las plataformas comerciales para las cargas de trabajo de producción.
Si necesita ayuda para elegir el proveedor adecuado que mejore la calidad de sus datos, póngase en contacto con nosotros:
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