Le 15 migliori piattaforme di dati per l'addestramento

Un modello è valido quanto i dati da cui apprende. I modelli supervisionati necessitano di esempi accurati e ben etichettati per fare previsioni corrette. Le piattaforme di dati per l'addestramento coprono le fasi tra i dati grezzi e un dataset utilizzabile: sourcing, labeling e controlli di qualità.

Scopri le migliori piattaforme di dati per l'addestramento, suddivise per marketplace di dati e strumenti di data labeling, e mappate in base alle loro funzioni principali sui dati:

• Fornitori/marketplace commerciali di dati
• Hub di dati open source
• Strumenti di data labeling
  

Marketplace di dati

Fornitori commerciali di dati

Questi forniscono dataset curati e dataset pronti all'uso per l'acquisto.

• IBM Data Asset eXchange (DAX): Offre dataset di alta qualità con licenze aperte, integrato con IBM Cloud e Watson, fornendo risorse supplementari.  
• Microsoft Azure Open Datasets: Fornisce dataset pubblici curati ottimizzati per flussi di lavoro di machine learning e si integra con gli strumenti Azure IA e ML.
• AWS Data Exchange: Un marketplace commerciale di dati che offre accesso a oltre 3.500 dataset di terze parti (medici, satellitari, finanziari), inclusi prodotti di dati gratuiti e aperti. Serve settori come i servizi finanziari, la sanità e i media, consentendo la scoperta e la sottoscrizione di dati per pipeline ML cloud-native.
• Snowflake Data Marketplace: Funge da ponte che collega i fornitori di dati con i consumatori, integrandosi perfettamente con il data cloud di Snowflake per l'accesso ai dati in tempo reale e la condivisione sicura dei dati.

Hub di dati open source

Repository comuni che offrono dataset pubblici/condivisi.

• Hugging Face Hub: Una piattaforma e libreria open source per sfruttare modelli di machine learning, che ospita migliaia di modelli pre-addestrati e dataset pronti all'uso. Semplifica l'integrazione dell'IA per compiti come l'IA conversazionale, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la computer vision (CV), offrendo pre-elaborazione e fine-tuning integrati.
• Roboflow Universe: Un hub di dati open source guidato dalla comunità, che fornisce un repository di oltre 1 milione di dataset open source principalmente per applicazioni di computer vision.¹ Supporta l'hosting e il versionamento dei dataset e offre strumenti integrati per l'esplorazione, la visualizzazione e l'etichettatura automatica assistita dall'IA.
• LAION: Un'organizzazione non profit che rilascia grandi dataset aperti di immagini e testo utilizzati per addestrare modelli di visione aperti. Il suo dataset originale LAION-5B è stato rimosso online a dicembre 2023 dopo che i ricercatori hanno trovato collegamenti a contenuti sospetti illegali. LAION lo ha sostituito con Re-LAION-5B nel 2024, una versione pulita con circa 5,5 miliardi di coppie, costruita con organizzazioni per la protezione dei minori.²
• Kaggle Datasets: Una piattaforma ampiamente utilizzata che ospita una raccolta di dataset pubblici, spesso per competizioni.

Strumenti di data labeling

Incentrati su flussi di lavoro di annotazione, spesso con strumenti assistiti da modelli, per la creazione di dataset di addestramento.

• Labelbox: Offre una piattaforma IA per generare dati di addestramento di alta qualità e specifici per il settore. Fornisce flussi di lavoro interattivi, strumenti di annotazione basati sull'IA per suggerimenti automatici e l'elaborazione batch, e il controllo qualità per vari tipi di dati, tra cui immagini, testo, video, audio e dati multimodali.
• Dataloop: Una piattaforma di annotazione dati basata sull'IA che supporta la creazione di pipeline di dati non strutturati e semi-strutturati di livello produttivo. Offre gestione completa dei dati, labeling collaborativo, suggerimenti automatici e integrazione senza soluzione di continuità del feedback umano.
• Sama: Combina una forza lavoro di annotazione gestita con strumenti software. Etichetta dati di immagini, video e nuvole di punti 3D, con una fase di revisione della qualità human-in-the-loop.
• Surge IA: Una piattaforma di data labeling focalizzata su RLHF e dati linguistici. Gli ingegneri creano progetti di annotazione tramite un'interfaccia web o un Python SDK. Collabora con laboratori IA all'avanguardia e i prezzi sono tramite accesso API e contratti di servizi gestiti.
• Mercor: Un marketplace che mette in contatto i laboratori IA con esperti di dominio verificati (ad esempio, medici, avvocati e ingegneri) per annotazioni esperte e scoring di modelli. Si rivolge a compiti che richiedono un giudizio specialistico piuttosto che un labeling di base.
• CVAT: Computer Vision Annotation Tool è una piattaforma open source leader per l'annotazione nella computer vision. Offre un'ampia gamma di strumenti per immagini, video e dati 3D, supportando compiti come il rilevamento di oggetti e la segmentazione. CVAT supporta anche l'etichettatura automatica, che riduce il lavoro manuale su grandi insiemi di immagini.
• Label Studio: Una piattaforma flessibile di data labeling open source per preparare i dati di addestramento, fare il fine-tuning di large language models (LLM) e convalidare i modelli di IA. Supporta un'ampia gamma di tipi di dati, tra cui testo, audio, immagini, video, serie temporali e applicazioni multi-dominio, offrendo layout configurabili e labeling assistito da ML.

Ambienti di reinforcement learning

La maggior parte dei modelli di IA viene addestrata su grandi dataset. Alcuni vengono poi ulteriormente addestrati in ambienti interattivi dove eseguono compiti e ricevono feedback in base ai risultati.

Questi ambienti sono utili quando i risultati possono essere verificati automaticamente. Esempi includono codice che deve superare test, problemi matematici con risposte note e compiti di utilizzo di strumenti con chiari criteri di successo. Questo metodo di addestramento è noto come reinforcement learning from verifiable rewards (RLVR).

Le piattaforme di addestramento dati supportano sempre più ambienti per coding, uso del browser, uso del computer e chiamate di strumenti. Questi ambienti sono utilizzati sia per l'addestramento che per la valutazione dei modelli. Framework open source come Gymnasium e PettingZoo sono comunemente usati per costruire e testare ambienti di reinforcement learning.

Cosa sono le piattaforme di dati per l'addestramento?

Le piattaforme di dati per l'addestramento sono software che automatizzano i seguenti processi per le aziende:

• Etichetta i dati: L'addestramento di modelli ML supervisionati richiede processi come annotazioni di immagini, testo e audio. Le piattaforme di dati per l'addestramento forniscono labeling automatizzato per le imprese.
• Diagnostica: Le piattaforme di dati per l'addestramento identificano gli errori del modello e tracciano le tendenze delle prestazioni, aiutando il team IT a monitorare i modelli.
• Assegna priorità: Per le organizzazioni non è ottimale dedicare tempo all'etichettatura di dati di scarsa qualità. Le piattaforme di dati per l'addestramento determinano l'uso più efficace dei dati.

Perché le piattaforme di dati per l'addestramento sono importanti?

McKinsey³ sostiene che i problemi legati ai dati sono la sfida più grande nello sviluppo di modelli ML efficaci. A questo proposito, le piattaforme di dati per l'addestramento che consentono un accesso diretto a dati di alta qualità influiscono direttamente sulla competitività delle aziende.

Queste piattaforme risolvono colli di bottiglia critici:

• Eliminare i colli di bottiglia del labeling: Il labeling manuale è lento e richiede molta manodopera. L'etichettatura automatica e quella assistita dall'IA riducono lo sforzo manuale, anche se è ancora necessaria una fase di revisione umana per la garanzia della qualità.
• Garantire la diversità dei dati: Le piattaforme di dati per l'addestramento facilitano l'accesso a diversi dataset commerciali e open source, risolvendo le lacune di rappresentazione e impedendo ai modelli di ereditare pregiudizi che potrebbero influire sulle prestazioni e sull'equità.
• Ridurre i costi: Una preparazione inefficiente dei dati spreca risorse. Dando priorità ai dati di alta qualità e ottimizzando i flussi di lavoro di labeling, queste piattaforme aiutano a evitare sprechi di risorse su campioni inutilizzabili.

Scopri altri nostri benchmark e approfondimenti basati sui dati nella Ricerca Google.

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Da dove provengono i nuovi dati di addestramento

Il testo umano di alta qualità sta scarseggiando, quindi i laboratori pagano per accedervi. Reddit ha concesso in licenza i suoi contenuti a Google, e News Corp ha firmato un accordo con OpenAI.⁴ Allo stesso tempo, i laboratori utilizzano dati sintetici, generati artificialmente per colmare le lacune e proteggere la privacy.

I dati sintetici comportano un rischio noto come collasso del modello. Se i modelli si addestrano principalmente sugli output di altri modelli, la qualità può degradarsi. La soluzione comune è mantenere i dati sintetici ancorati a dati umani reali anziché sostituirli, e filtrare i campioni generati prima dell'addestramento.

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Collegamenti di riferimento

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

Analista principale

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Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017. AIMultiple fornisce informazioni a centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb), tra cui il 55% delle aziende Fortune 500, ogni mese. Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali come Business Insider, Forbes, Washington Post, società globali come Deloitte e HPE, ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione Europea. È possibile consultare l'elenco di altre aziende e risorse autorevoli che hanno citato AIMultiple. Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, responsabile acquisti tecnologici e imprenditore nel settore tecnologico. Ha fornito consulenza alle aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un report di McKinsey sulla digitalizzazione. Ha guidato la strategia tecnologica e gli acquisti di un'azienda di telecomunicazioni, riportando direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in soli 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato oggetto di articoli su importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider. Cem partecipa regolarmente come relatore a conferenze internazionali di settore. Si è laureato in ingegneria informatica presso l'Università di Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.

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