Le 15 migliori piattaforme per i dati di addestramento

Un modello è valido tanto quanto i dati da cui apprende. I modelli supervisionati necessitano di esempi accurati e ben etichettati per fare previsioni corrette. Le piattaforme per i dati di addestramento coprono i passaggi tra i dati grezzi e un dataset utilizzabile: approvvigionamento, etichettatura e controlli di qualità.

Vedi le migliori piattaforme per i dati di addestramento, suddivise per marketplace di dati e strumenti di etichettatura dei dati, e mappate alle loro funzioni principali sui dati:

• Fornitori di dati commerciali/marketplace
• Hub di dati open-source
• Strumenti di etichettatura dei dati
  

Marketplace di dati

Fornitori di dati commerciali

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 di dati commerciale che offre accesso a oltre 3.500 dataset di terze parti (medici, satellitari, finanziari), inclusi prodotti di dati gratuito e aperti. Serve settori come servizi finanziari, sanità e media, consentendo la scoperta e l'abbonamento ai dati per pipeline ML native del cloud.
• Snowflake Data Marketplace: Funge da canale 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 attività come l'IA conversazionale, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la visione artificiale (CV), offrendo pre-elaborazione e fine-tuning integrati.
• Roboflow Universe: Un hub di dati open-source guidato dalla community, che offre un repository di oltre 1 milione di dataset open-source principalmente per applicazioni di visione artificiale.¹ Supporta l'hosting e il versionamento dei dataset e offre strumenti integrati per l'esplorazione, la visualizzazione dei dati e l'etichettatura auto assistita dall'IA.
• LAION: Un'organizzazione no-profit che rilascia ampi dataset aperti di immagini-testo utilizzati per addestrare modelli di visione aperti. Il suo dataset originale LAION-5B è stato rimosso dalla rete a dicembre 2023 dopo che i ricercatori hanno trovato collegamenti a presunti contenuti illegali. LAION lo ha sostituito con Re-LAION-5B nel 2024, una versione ripulita con circa 5.5 miliardi di coppie, realizzata 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 etichettatura dei dati

Concentrati su flussi di lavoro di annotazione, spesso con strumenti assistiti dal modello, per creare dataset di addestramento.

• Labelbox: Offre una piattaforma di intelligenza artificiale per generare dati di addestramento di alta qualità e specifici per settore. Fornisce flussi di lavoro interattivi, strumenti di annotazione basati sull'IA per suggerimenti automatici e elaborazione in batch, e controllo di 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 una gestione completa dei dati, etichettatura collaborativa, suggerimenti auto e integrazione perfetta del feedback umano.
• Sama: Combina una forza lavoro di annotazione gestita con strumenti software. Etichetta immagini, video e dati di nuvole di punti 3D, con un passaggio di revisione della qualità human-in-the-loop.
• Surge IA: Una piattaforma di etichettatura dei dati focalizzata su RLHF e dati linguistici. Gli ingegneri creano progetti di annotazione tramite un'interfaccia web o un SDK Python. Collabora con laboratori di intelligenza artificiale all'avanguardia e i prezzi sono basati sull'accesso API e contratti di servizio gestito.
• Mercor: Un marketplace che mette in contatto i laboratori di intelligenza artificiale con esperti di dominio verificati (ad esempio, medici, avvocati e ingegneri) per l'annotazione esperta e la valutazione dei modelli. Si rivolge a compiti che richiedono giudizio specialistico piuttosto che etichettatura di base.
• CVAT: Computer Vision Annotation Tool è una piattaforma open-source leader per l'annotazione di visione artificiale. Offre una vasta gamma di strumenti per immagini, video e dati 3D, supportando attività come il rilevamento di oggetti e la segmentazione. CVAT supporta anche l'etichettatura automatizzata, che riduce il lavoro manuale su grandi insiemi di immagini.
• Label Studio: Una piattaforma di etichettatura dati open-source flessibile per preparare dati di addestramento, fare fine-tuning di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e convalidare modelli di intelligenza artificiale. Supporta un'ampia gamma di tipi di dati, tra cui testo, audio, immagini, video, serie temporali e applicazioni multi-dominio, offrendo layout configurabili ed etichettatura assistita da ML.

Ambienti di apprendimento per rinforzo

La maggior parte dei modelli di IA vengono addestrati su grandi dataset. Alcuni vengono poi ulteriormente addestrati in ambienti interattivi in cui 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 criteri di successo chiari. Questo metodo di addestramento è noto come apprendimento per rinforzo da ricompense verificabili (RLVR).

Le piattaforme di dati di addestramento supportano sempre più ambienti per la codifica, l'uso del browser, l'uso del computer e la chiamata di strumenti. Questi ambienti vengono utilizzati sia per l'addestramento che per la valutazione dei modelli. Framework open-source come Gymnasium e PettingZoo sono comunemente utilizzati per costruire e testare ambienti di apprendimento per rinforzo.

Cosa sono le piattaforme per i dati di addestramento?

Le piattaforme per i dati di 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 per i dati di addestramento forniscono etichettatura automatizzata per le imprese.
• Diagnostica: Le piattaforme per i dati di addestramento identificano gli errori del modello e monitorano le tendenze delle prestazioni, aiutando il team IT a monitorare i modelli.
• Dare priorità: Non è ottimale per le organizzazioni dedicare tempo all'etichettatura di dati di scarsa qualità. Le piattaforme per i dati di addestramento determinano l'uso più efficace dei dati.

Perché le piattaforme per i dati di addestramento sono importanti?

McKinsey³ sostiene che i problemi legati ai dati sono la principale difficoltà nello sviluppo di modelli ML efficaci. A questo proposito, le piattaforme per i dati di addestramento che consentono l'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 dell'etichettatura: L'etichettatura manuale è lenta e richiede molta manodopera. L'annotazione automatica e l'etichettatura assistita dall'IA riducono lo sforzo manuale, sebbene sia ancora necessario un passaggio di revisione umana per la garanzia di qualità.
• Garantire la diversità dei dati: Le piattaforme per i dati di addestramento facilitano l'accesso a dataset commerciali e open-source diversificati, 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 etichettatura, queste piattaforme aiutano a evitare lo spreco di risorse su campioni inutilizzabili.

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Da dove provengono i nuovi dati di addestramento

Il testo umano di alta qualità scarseggia, quindi i laboratori pagano per l'accesso. 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, che vengono generati artificialmente per colmare le lacune e proteggere la privacy.

I dati sintetici comportano un rischio noto chiamato 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.

FAQ

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@misc{dilmegani2026,
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Collegamenti di riferimento

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

Analista principale

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Cem è l'analista principale di AIMultiple dal 2017. AIMultiple informa centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb) compreso il 60% delle Fortune 500 ogni mese.

Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali tra cui Business Insider, Forbes, Washington Post, aziende globali come Deloitte, HPE e ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea.

Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente di tecnologia e imprenditore tecnologico. Ha consigliato aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un rapporto McKinsey sulla digitalizzazione.

Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha anche 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 0 in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato trattato da importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.

Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato in ingegneria informatica all'Università Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.

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Ricercato da

Ezgi Arslan, PhD.

Analista di Settore

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Ezgi ha conseguito un dottorato in Economia Aziendale con specializzazione in finanza e ricopre il ruolo di Analista di Settore presso AIMultiple. Guida la ricerca e gli approfondimenti all'intersezione tra tecnologia e business, con competenze che spaziano dalla sostenibilità, ai sondaggi e all'analisi del sentiment, alle applicazioni degli agenti AI nella finanza, all'ottimizzazione per i motori di risposta, alla gestione dei firewall e alle tecnologie di procurement.

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