En İyi 15 Eğitim Verisi Platformu

Bir model, öğrendiği veri kadar iyidir. Denetimli model'ler, doğru tahminler yapabilmek için doğru, iyi etiketlenmiş örneklere ihtiyaç duyar. Eğitim verisi platformları, ham veri ile kullanılabilir bir dataset arasındaki adımları kapsar: kaynak bulma, etiketleme ve kalite kontrolleri.

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

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

Veri pazar yerleri

Ticari veri sağlayıcıları

Bunlar, satın alınabilecek seçilmiş dataset'ler ve kullanıma hazır dataset'ler sağlar.

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

Açık kaynak veri merkezleri

Genel/paylaşılan dataset'ler sunan topluluk depoları.

• Hugging Face Hub: Makine öğrenimi model'lerinden yararlanmak için açık kaynaklı bir platform ve kütüphane olup, binlerce önceden eğitilmiş model ve kullanıma hazır dataset barındırır. Konuşmalı YZ, doğal dil işleme (NLP) ve bilgisayarlı görü (CV) gibi görevler için YZ entegrasyonunu basitleştirir, entegre ön işleme ve fine-tuning sunar.
• Roboflow Universe: Öncelikle bilgisayarlı görü uygulamaları için 1 milyondan fazla açık kaynak dataset'ten oluşan bir depo sağlayan, topluluk odaklı açık kaynaklı bir veri merkezidir.¹ Dataset barındırma ve sürümlemeyi destekler ve veri keşfi, görselleştirme ve YZ destekli otomatik-etiketleme için entegre araçlar sunar.
• LAION: Açık görüntü-metin dataset'leri yayınlayan ve açık görü modellerini eğitmek için kullanılan kar amacı gütmeyen bir kuruluştur. Orijinal LAION-5B dataset'i, araştırmacıların şüpheli yasa dışı içerikle bağlantılar bulmasının ardından Aralık 2023'te çevrimdışına alındı. LAION, 2024'te çocuk koruma kuruluşlarıyla birlikte oluşturulan, yaklaşık 5,5 milyar çift içeren temizlenmiş bir sürüm olan Re-LAION-5B ile bunu değiştirdi.²
• Kaggle Datasets: Genellikle yarışmalar için genel dataset'ler koleksiyonu barındıran yaygın olarak kullanılan bir platformdur.

Veri etiketleme araçları

Eğitim dataset'leri oluşturmak için genellikle model destekli araçlarla anotasyon iş akışlarına odaklanmıştır.

• Labelbox: Yüksek kaliteli, sektöre özel eğitim verisi üretmek için bir YZ 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 YZ destekli anotasyon araçları ve kalite kontrol sağlar.
• Dataloop: Üretim düzeyinde yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış veri pipeline'ları oluşturmayı destekleyen YZ destekli bir veri anotasyon platformudur. Kapsamlı veri yönetimi, işbirlikçi etiketleme, otomatik-öneriler ve insan geri bildiriminin sorunsuz entegrasyonunu sunar.
• Sama: Yönetilen bir anotasyon iş gücünü yazılım araçlarıyla birleştirir. İnsan dahil kalite inceleme adımıyla görüntü, video ve 3D nokta bulutu verilerini etiketler.
• Surge YZ: RLHF ve dil verisine odaklanmış bir veri etiketleme platformudur. Mühendisler, bir web arayüzü veya Python SDK aracılığıyla anotasyon projeleri oluşturur. Öncü YZ laboratuvarlarıyla çalışır ve API erişimi ve yönetilen hizmet sözleşmeleri aracılığıyla fiyatlandırır.
• Mercor: YZ laboratuvarlarını, uzman anotasyonu ve model puanlaması için titizlikle seçilmiş alan uzmanlarıyla (örneğin doktorlar, avukatlar ve mühendisler) buluşturan bir pazar yeridir. Temel etiketleme yerine uzman değerlendirmesi gerektiren görevleri hedefler.
• CVAT: Computer Vision Annotation Tool, bilgisayarlı görü anotasyonu için lider bir açık kaynak platformdur. Görüntüler, videolar ve 3D veriler için nesne algılama ve segmentasyon gibi görevleri destekleyen geniş bir araç yelpazesi sunar. CVAT ayrıca, büyük görüntü setlerinde manuel çalışmayı azaltan otomatik etiketlemeyi de destekler.
• Label Studio: Eğitim verisi hazırlamak, büyük dil model'lerini (LLM'ler) fine-tune etmek ve YZ model'lerini doğrulamak için esnek bir açık kaynak veri etiketleme platformudur. Metin, ses, görüntü, video, zaman serisi ve çok alanlı uygulamalar dahil olmak üzere geniş bir veri türü yelpazesini destekler, yapılandırılabilir düzenler ve ML destekli etiketleme sunar.

Pekiştirmeli öğrenme ortamları

Çoğu YZ modeli büyük dataset'ler üzerinde eğitilir. Bazıları daha sonra görevleri gerçekleştirdikleri ve sonuçlara göre geri bildirim aldıkları etkileşimli ortamlarda daha da eğitilir.

Bu ortamlar, sonuçların otomatik olarak doğrulanabildiği durumlarda faydalıdır. Örnekler arasında testleri geçmesi gereken kod, bilinen cevapları olan matematik problemleri ve net başarı kriterlerine sahip araç kullanım görevleri bulunur. Bu eğitim yöntemi, doğrulanabilir ödüllerden pekiştirmeli öğrenme (RLVR) olarak bilinir.

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

Eğitim verisi platformları nelerdir?

Eğitim verisi platformları, şirketler için aşağıdaki süreçleri otomatikleştiren yazılımlardır:

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

Eğitim verisi platformları neden önemlidir?

McKinsey³ , veriyle ilgili sorunların etkili ML model'leri geliştirmede en büyük zorluk 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 anotasyon ve YZ destekli etiketleme, manuel çabayı azaltır, ancak kalite güvencesi için hala bir insan inceleme adımı gereklidir.
• Veri çeşitliliğini sağlar: Eğitim verisi platformları, çeşitli ticari ve açık kaynak dataset'lere erişimi kolaylaştırarak temsil boşluklarını giderir ve model'lerin performansı ve adaleti etkileyebilecek önyargıları miras almasını önler.
• Maliyetleri düşürür: Verimsiz veri hazırlığı kaynakları israf eder. Bu platformlar, yüksek kaliteli veriye öncelik vererek ve etiketleme iş akışlarını optimize ederek, kullanılamaz örnekler üzerinde kaynak israfını önlemeye yardımcı olur.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Yeni eğitim verisi nereden geliyor

Yüksek kaliteli insan metni tükeniyor, 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 üretilen sentetik veri kullanıyor.

Sentetik veri, model çöküşü olarak bilinen bir risk taşır. Model'ler çoğunlukla diğer model'lerin çıktıları üzerinde eğitilirse, kalite kayabilir. Yaygın çözüm, sentetik veriyi gerçek insan verisinin yerine geçirmek yerine ona dayalı tutmak ve eğitimden önce üretilen 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 and PhD., Ezgi Arslan,},
  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? | 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

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analisttir. AIMultiple, her ay Fortune 500'ün %60'ı dahil olmak üzere (similarWeb'e göre) yüz binlerce işletmeyi bilgilendirmektedir.

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 uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır.

Cem, kariyeri boyunca teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımlamıştır.

CEO'ya rapor verirken bir telekomünikasyon şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alımını yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde 0'dan 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 yayınları tarafından ele alınmıştır.

Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun olmuş ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Ezgi Arslan, PhD.

Endüstri Analisti

Takip Et

Ezgi, finans alanında uzmanlaştığı İşletme alanında doktora yapmıştır ve AIMultiple'da Endüstri Analisti olarak görev yapmaktadır. Teknoloji ve iş dünyasının kesiştiği noktada araştırma ve içgörüler üretmekte olup; sürdürülebilirlik, anket ve duygu analizi, finansta AI agent uygulamaları, cevap motoru optimizasyonu, firewall yönetimi ve satın alma teknolojileri gibi alanlarda uzmanlığa 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