Le 13 migliori piattaforme per la gestione dei dati di formazione
I dati sono un elemento essenziale per la qualità dei modelli di apprendimento automatico. I modelli di IA/ML supervisionati richiedono dati di alta qualità per effettuare previsioni accurate . Le piattaforme per i dati di addestramento semplificano la preparazione dei dati, dalla raccolta all'annotazione, garantendo input di alta qualità per i sistemi di IA.
Scopri le principali piattaforme di dati per l'addestramento, suddivise per marketplace di dati e strumenti di etichettatura dei dati, e mappate in base alle loro funzioni principali relative ai dati:
Mercati dei dati
Nome dello strumento | Messa a fuoco | Tipo di dati supportato | Open source o closed source |
|---|---|---|---|
AWS Data Exchange | Set di dati di terze parti | Immagini, Testo | Chiuso |
IBM Data Asset eXchange (DAX) | Set di dati di alta qualità con licenze aperte | Immagini, testo, video, audio | Chiuso |
Snowflake Mercato dei dati | Set di dati di terze parti | Immagini, testo, audio | Chiuso |
Microsoft Azure Open Datasets | Set di dati pubblici ottimizzati per i flussi di lavoro di apprendimento automatico | Immagini, testo, video, audio | Chiuso |
Hub del viso che abbraccia | Set di dati e modelli aperti | Immagini, testo, audio | Aprire |
Universo Roboflow | Hosting e gestione delle versioni dei set di dati | Immagini, Video | Aprire |
LAIONE | Set di dati di didascalie per immagini per l'addestramento di modelli | Immagini, didascalie | Aprire |
Set di dati di Kaggle | Set di dati pubblici | Immagini, testo, audio | Aprire |
Fornitori di dati commerciali
Questi servizi offrono set di dati selezionati e set di dati pronti all'uso, disponibili per l'acquisto. Per saperne di più, consulta i servizi di annotazione dei dati .
- IBM Data Asset eXchange (DAX): offre set di dati di alta qualità con licenze aperte, integrati con IBM Cloud e Watson, fornendo risorse supplementari.
- Microsoft Azure Open Datasets: fornisce set di dati pubblici selezionati e ottimizzati per i flussi di lavoro di machine learning e si integra con gli strumenti di intelligenza artificiale e machine learning di Azure.
- AWS Data Exchange : un marketplace di dati commerciali che offre accesso a oltre 3.500 set di dati di terze parti (medici, satellitari, finanziari), inclusi prodotti di dati gratuiti e aperti. Si rivolge a settori come i servizi finanziari, la sanità e i media, consentendo una scoperta e una sottoscrizione agevoli ai dati per le pipeline di machine learning native del cloud.
- Mercato dei dati Snowflake: funge da canale di collegamento tra i fornitori di dati e i consumatori, integrandosi perfettamente con il cloud dati 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 set di dati pubblici/condivisi.
- Hugging Face Hub : una piattaforma e libreria open-source per sfruttare i 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 gestito dalla comunità, che fornisce un repository di oltre 100.000 dataset open source principalmente per applicazioni di visione artificiale. Supporta l'hosting e il versioning dei dataset e offre strumenti integrati per l'esplorazione dei dati, la visualizzazione e l'etichettatura automatica assistita dall'IA.
- LAION : Un hub di dati open-source senza scopo di lucro dedicato a fornire enormi risorse per l'apprendimento automatico, inclusi colossali dataset di immagini e testi come LAION-5B (5,85 miliardi di coppie). Fornisce dati di addestramento open-source per la visione artificiale (CV) e supporta la ricerca multimodale sull'intelligenza artificiale, compresa la comprensione di audio e video.
- Kaggle Datasets: una piattaforma ampiamente utilizzata che ospita una raccolta di dataset pubblici, spesso destinati a competizioni.
Strumenti di etichettatura dei dati
Focalizzato sui flussi di lavoro di annotazione, spesso con strumenti assistiti da modelli, per la creazione di set di dati di addestramento. Per saperne di più sugli strumenti di etichettatura dei dati .
- Labelbox : offre una piattaforma di intelligenza artificiale per la generazione di dati di addestramento di alta qualità e specifici per settore. Fornisce flussi di lavoro interattivi, strumenti di annotazione basati sull'IA per suggerimenti automatici ed elaborazione in batch, nonché controllo qualità per vari tipi di dati, tra cui immagini, testo, video, audio e dati multimodali.
- Dataloop : una piattaforma di annotazione dati basata sull'intelligenza artificiale che supporta la creazione di pipeline di dati non strutturati e semi-strutturati di livello professionale. Offre una gestione completa dei dati, etichettatura collaborativa, suggerimenti automatici e una perfetta integrazione del feedback umano.
- Sama : Offre potenti soluzioni di annotazione dati con intervento umano , sfruttando una forza lavoro e una piattaforma basata sull'apprendimento automatico. Fornisce annotazioni di qualità per immagini, video e dati di nuvole di punti 3D.
- CVAT :Computer Vision Annotation Tool è una piattaforma open-source leader per l'annotazione in visione artificiale. Offre una vasta gamma di strumenti per immagini, video e dati 3D, supportando attività come il rilevamento e la segmentazione di oggetti. CVAT include l'etichettatura automatica, che accelera significativamente il processo di annotazione.
- Label Studio : una piattaforma open-source flessibile per l'etichettatura dei dati, utile per preparare i dati di addestramento, perfezionare modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e validare modelli di intelligenza artificiale. Supporta un'ampia gamma di tipi di dati, tra cui testo, audio , immagini, video, serie temporali e applicazioni multidominio, offrendo layout configurabili ed etichettatura assistita da machine learning.
Che cosa sono le piattaforme di dati di addestramento?
Le piattaforme di dati di training sono software che automatizzano i seguenti processi per le aziende:
- Etichettatura dei dati : l'addestramento di modelli di apprendimento automatico supervisionato richiede processi come l'annotazione di immagini, testo e audio. Le piattaforme di dati di addestramento offrono un'etichettatura automatizzata per le aziende.
- Diagnostica : le piattaforme di dati di addestramento identificano gli errori del modello e tracciano 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 di dati di formazione determinano l'utilizzo più efficace dei dati.
Perché le piattaforme per la raccolta dati di addestramento sono importanti?
McKinsey 1 sostiene che le problematiche relative ai dati rappresentano la sfida maggiore nello sviluppo di modelli di apprendimento automatico efficaci. A questo proposito, le piattaforme di dati di addestramento che consentono l'accesso diretto a dati di alta qualità hanno un impatto diretto sulla competitività delle aziende.
Queste piattaforme risolvono i colli di bottiglia critici:
- Elimina i colli di bottiglia nell'etichettatura : l'etichettatura manuale dei dati può richiedere molto tempo e manodopera. Le funzionalità di annotazione automatica e di etichettatura assistita dall'IA riducono i tempi di elaborazione da settimane a ore.
- Garantire la diversità dei dati : le piattaforme per l'addestramento dei dati facilitano l'accesso a diversi set di dati commerciali e open-source, colmando le lacune di rappresentazione e impedendo ai modelli di ereditare pregiudizi che potrebbero influire sulle prestazioni e sull'equità.
- Riduzione dei costi : una preparazione inefficiente dei dati comporta uno spreco di risorse. Dando priorità ai dati di alta qualità e ottimizzando i flussi di lavoro di etichettatura, queste piattaforme contribuiscono a evitare lo spreco di risorse su campioni inutilizzabili.
FAQ
I marketplace di dati (come AWS Data Exchange e Snowflake Data Marketplace) offrono accesso a dataset preesistenti e curati che è possibile acquistare o a cui è possibile abbonarsi. Si tratta di dataset pronti all'uso raccolti da terze parti. Le piattaforme di etichettatura dei dati (come Labelbox, Scale AI e CVAT) aiutano a creare i propri dataset di training fornendo strumenti e flussi di lavoro per annotare, etichettare e gestire i dati proprietari. Scegliete i marketplace per un accesso rapido a dataset standard; scegliete le piattaforme di etichettatura per dati unici che richiedono annotazioni personalizzate.
I dati sintetici sono dati generati artificialmente che imitano le caratteristiche dei dati reali senza contenere informazioni sensibili. La loro importanza sta diventando cruciale nel 2025, poiché i modelli di intelligenza artificiale consumano i dati di addestramento disponibili più velocemente di quanto sia possibile raccogliere nuovi dati reali. I dati sintetici risolvono problematiche fondamentali: tutelano la privacy eliminando le informazioni di identificazione personale (aspetto cruciale per le applicazioni sanitarie e finanziarie), colmano le lacune laddove i dati reali sono scarsi o difficili da raccogliere (come negli scenari di incidente dei veicoli a guida autonoma) e contribuiscono a creare set di dati più diversificati per ridurre i bias dell'IA. Molte piattaforme leader del settore combinano ormai dati sintetici e reali per migliorare l'addestramento dei modelli, nel rispetto di normative come il GDPR e l'HIPAA.
La scelta dipende da diversi fattori. Optate per piattaforme open source (Hugging Face Hub, CVAT, Label Studio) se disponete di competenze tecniche interne, avete bisogno della massima flessibilità e personalizzazione, avete vincoli di budget o state lavorando a progetti di ricerca. Scegliete piattaforme commerciali (Scale AI, Labelbox, AWS Data Exchange) se necessitate di supporto di livello enterprise e garanzie SLA, richiedete set di dati specializzati o servizi di annotazione esperti, dovete rispettare rigorosi requisiti di conformità (HIPAA, SOC 2, FedRAMP) o avete bisogno di scalare rapidamente senza dover costruire infrastrutture interne. Molte organizzazioni adottano un approccio ibrido, sfruttando piattaforme open source per la sperimentazione e piattaforme commerciali per i carichi di lavoro di produzione.
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