En İyi 15 Eğitim Verisi Platformu

Bir model, öğrendiği veri kadar iyidir. Denetimli modellerin doğru tahminler yapabilmesi için doğru, iyi etiketlenmiş örneklere ihtiyacı vardır. Eğitim verisi platformları, ham veri ile kullanılabilir bir veri kümesi arasındaki adımları kapsar: kaynak bulma, etiketleme ve kalite kontrolleri.

Veri pazar yerleri ve veri etiketleme araçları olarak ayrılmış ve temel veri işlevlerine göre eşleştirilmiş en iyi eğitim verisi platformlarını görün:

• Ticari veri sağlayıcıları/pazar yerleri
• Açık kaynaklı veri merkezleri
• Veri etiketleme araçları
  

Veri pazar yerleri

Ticari veri sağlayıcıları

Bunlar, satın almak için seçilmiş veri kümeleri ve kullanıma hazır veri kümeleri sunar.

• IBM Data Asset eXchange (DAX): IBM Cloud ve Watson ile entegre, açık lisanslı yüksek kaliteli veri kümeleri sunar ve tamamlayıcı kaynaklar sağlar.  
• Microsoft Azure Open Datasets: Makine öğrenimi iş akışları için optimize edilmiş seçilmiş genel veri kümeleri sağlar ve Azure AI ve ML araçlarıyla entegre olur.
• AWS Data Exchange: ücretsiz ve açık veri ürünleri de dahil olmak üzere 3.500'den fazla üçüncü taraf veri kümesine (tıbbi, uydu, finansal) erişim sunan ticari bir veri pazarıdır. Finansal hizmetler, sağlık ve medya gibi sektörlere hizmet vererek, bulut tabanlı ML işlem hatları için verilere sorunsuz keşif ve abonelik sağlar.
• Snowflake Data Marketplace: Veri sağlayıcılarını tüketicilerle buluşturan bir kanal görevi görür ve canlı veri erişimi ile güvenli veri paylaşımı için Snowflake'in veri bulutuyla sorunsuz bir şekilde entegre olur.

Açık kaynaklı veri merkezleri

Genel/paylaşılan veri kümeleri sunan topluluk depoları.

• Hugging Face Hub: Makine öğrenimi modellerinden yararlanmak için açık kaynaklı bir platform ve kütüphane olup, binlerce önceden eğitilmiş model ve kullanıma hazır veri kümesi barındırır. Sohbet tabanlı yapay zeka, doğal dil işleme (NLP) ve bilgisayarla görme (CV) gibi görevler için yapay zeka entegrasyonunu basitleştirir ve entegre ön işleme ile fine-tuning sunar.
• Roboflow Universe: Öncelikle bilgisayarla görme uygulamaları için 1 milyondan fazla açık kaynaklı veri kümesi deposu sağlayan, topluluk odaklı açık kaynaklı bir veri merkezidir.¹ Veri kümesi barındırma ve sürümlemeyi destekler ve veri keşfi, görselleştirme ve yapay zeka destekli otomatik-etiketleme için entegre araçlar sunar.
• LAION: Açık görme modellerini eğitmek için kullanılan büyük açık görüntü-metin veri kümeleri yayınlayan kâr amacı gütmeyen bir kuruluştur. Orijinal LAION-5B veri kümesi, araştırmacıların şüpheli yasa dışı içeriğe bağlantılar bulmasının ardından Aralık 2023'te çevrimdışına alındı. LAION, 2024 yılında çocuk koruma kuruluşlarıyla birlikte oluşturulan, yaklaşık 5,5 milyar çift içeren temizlenmiş bir sürüm olan Re-LAION-5B ile değiştirdi.²
• Kaggle Datasets: Genellikle yarışmalar için kullanılan, bir genel veri kümesi koleksiyonu barındıran yaygın olarak kullanılan bir platform.

Veri etiketleme araçları

Eğitim veri kümeleri oluşturmak için genellikle model destekli araçlarla, açıklama ekleme iş akışlarına odaklanır.

• Labelbox: Yüksek kaliteli, sektöre özel eğitim verileri üretmek için bir yapay zeka platformu sunar. Görüntü, metin, video, ses ve çok modlu veriler dahil olmak üzere çeşitli veri türleri için etkileşimli iş akışları, otomatik öneriler ve toplu işleme için yapay zeka destekli açıklama ekleme araçları ve kalite kontrolü sağlar.
• Dataloop: Üretim sınıfı yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış veri işlem hatları oluşturmayı destekleyen, yapay zeka destekli bir veri açıklama ekleme platformudur. Kapsamlı veri yönetimi, işbirlikçi etiketleme, otomatik-öneriler ve insan geri bildiriminin sorunsuz entegrasyonunu sunar.
• Sama: Yönetilen bir açıklama ekleme iş gücünü yazılım araçlarıyla birleştirir. Görüntü, video ve 3D nokta bulutu verilerini, insan döngüde kalite inceleme adımıyla etiketler.
• Surge AI: RLHF ve dil verilerine odaklanan bir veri etiketleme platformu. Mühendisler, bir web arayüzü veya bir Python SDK aracılığıyla açıklama ekleme projeleri oluşturur. Öncü yapay zeka laboratuvarlarıyla çalışır ve fiyatlandırmayı API erişimi ve yönetilen hizmet sözleşmeleri üzerinden yapar.
• Mercor: Uzman açıklama ekleme ve model puanlaması için yapay zeka laboratuvarlarını onaylanmış alan uzmanlarıyla (örneğin, doktorlar, avukatlar ve mühendisler) buluşturan bir pazar yeridir. Temel etiketlemeden ziyade uzman değerlendirmesi gerektiren görevleri hedefler.
• CVAT: Computer Vision Annotation Tool, bilgisayarla görme açıklama ekleme için lider bir açık kaynaklı platformdur. Görüntüler, videolar ve 3D veriler için nesne algılama ve segmentasyon gibi görevleri destekleyen çok çeşitli araçlar sunar. CVAT ayrıca büyük görüntü setlerinde manuel çalışmayı azaltan otomatik etiketlemeyi de destekler.
• Label Studio: Eğitim verileri hazırlamak, büyük dil modellerini (LLM'leri) fine-tune etmek ve yapay zeka modellerini doğrulamak için esnek bir açık kaynaklı veri etiketleme platformu. Metin, ses, görüntü, video, zaman serileri ve çok alanlı uygulamalar dahil olmak üzere çok çeşitli veri türlerini destekler, yapılandırılabilir düzenler ve ML destekli etiketleme sunar.

Pekiştirmeli öğrenme ortamları

Çoğu yapay zeka modeli büyük veri kümeleri üzerinde eğitilir. Bazıları daha sonra görevleri yerine getirdikleri ve sonuçlara göre geri bildirim aldıkları etkileşimli ortamlarda daha ileri düzeyde eğitilir.

Bu ortamlar, sonuçlar otomatik olarak doğrulanabildiğinde kullanışlıdır. Örnekler arasında testleri geçmesi gereken kod, cevapları bilinen matematik problemleri ve net başarı kriterleri olan araç kullanım görevleri bulunur. Bu eğitim yöntemi, doğrulanabilir ödüllerden pekiştirmeli öğrenme (RLVR) olarak bilinir.

Veri eğitim platformları, kodlama, tarayıcı kullanımı, bilgisayar kullanımı ve araç çağırma için ortamları giderek daha fazla desteklemektedir. Bu ortamlar modelleri hem eğitmek hem değerlendirmek için kullanılır. Gymnasium ve PettingZoo gibi açık kaynaklı framework'ler, pekiştirmeli öğrenme ortamlarını oluşturmak ve test etmek için yaygın olarak kullanılır.

Eğitim verisi platformları nedir?

Eğitim verisi platformları, şirketler için aşağıdaki süreçleri otomatikleştiren yazılımlardır:

• Verileri Etiketler: Denetimli ML modellerini eğitmek, görüntü, metin ve ses açıklamaları gibi süreçleri gerektirir. Eğitim verisi platformları, kuruluşlar için otomatik etiketleme sağlar.
• Teşhis: Eğitim verisi platformları, model hatalarını belirler ve performans eğilimlerini izleyerek BT ekibinin modelleri izlemesine yardımcı olur.
• Önceliklendir: Kuruluşların düşük kaliteli verileri etiketlemek için zaman harcaması optimal değildir. Eğitim verisi platformları, verinin en etkili kullanımını belirler.

Eğitim verisi platformları neden önemlidir?

McKinsey³ , etkili ML modelleri geliştirmede en büyük zorluğun veriyle ilgili sorunlar olduğunu savunuyor. Bu bağlamda, yüksek kaliteli veriye doğrudan erişim sağlayan eğitim verisi platformları, şirketlerin rekabet gücünü doğrudan etkiler.

Bu platformlar kritik darboğazları çözer:

• Etiketleme darboğazlarını ortadan kaldırır: Manuel etiketleme yavaş ve emek yoğundur. Otomatik açıklama ekleme ve yapay zeka destekli etiketleme, manuel çabayı azaltır, ancak kalite güvencesi için hala bir insan inceleme adımına ihtiyaç vardır.
• Veri çeşitliliğini sağlar: Eğitim verisi platformları, çeşitli ticari ve açık kaynaklı veri kümelerine erişimi kolaylaştırarak temsil boşluklarını çözer ve modellerin performansı ve adaleti etkileyebilecek önyargıları miras almasını önler.
• Maliyetleri azaltır: Verimsiz veri hazırlama kaynakları israf eder. Yüksek kaliteli verilere öncelik vererek ve etiketleme iş akışlarını optimize ederek, bu platformlar kullanılamaz örnekler üzerinde kaynak israfını önlemeye yardımcı olur.

Google Arama'da daha fazla kıyaslamamızı ve veri odaklı içgörülerimizi görün.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Yeni eğitim verisi nereden geliyor

Yüksek kaliteli insan metni azalıyor, bu yüzden laboratuvarlar erişim için ödeme yapıyor. Reddit, içeriğini Google'a lisansladı ve News Corp, OpenAI ile bir anlaşma imzaladı.⁴ Aynı zamanda laboratuvarlar, boşlukları doldurmak ve gizliliği korumak için yapay olarak oluşturulan sentetik veri kullanır.

Sentetik veri, model çöküşü adı verilen bilinen bir risk taşır. Modeller çoğunlukla diğer modellerin çıktıları üzerinde eğitilirse, kalite sapabilir. Yaygın çözüm, sentetik veriyi değiştirmek yerine gerçek insan verisine dayandırmak ve eğitimden önce oluşturulan örnekleri filtrelemektir.

SSS'ler

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{En İyi 15 Eğitim Verisi Platformu}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/training-data-platforms}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 17 Haziran 2026}
}

Referans Linkleri

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

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. Cem'in çalışmaları, Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder