Veri, makine öğrenimi modellerinin kalitesinin önemli bir parçasıdır. Denetimli AI/ML modelleri, doğru tahminler yapabilmek için yüksek kaliteli veriye ihtiyaç duyar. Eğitim verisi platformları, topluluktan işaretleme aşamasına kadar veri hazırlığını akıcı hale getirerek AI sistemleri için yüksek kaliteli girdiler sağlar.
Veri pazar yerleri ve veri işaretleme araçları olarak ayrılmış ve temel veri işlevlerine göre haritalandırılmış en iyi eğitim verisi platformlarına göz atın:
Veri pazar yerleri
Araç Adı | Odak | Desteklenen veri türü | Açık veya Kapalı Kaynak |
|---|---|---|---|
AWS Data Exchange | Üçüncü taraf veri setleri | Görüntüler, Metin | Kapalı |
IBM Data Asset eXchange (DAX) | Açık lisanslı yüksek kaliteli veri setleri | Görüntüler, Metin, Video, Ses | Kapalı |
Snowflake Data Marketplace | Üçüncü taraf veri setleri | Görüntüler, Metin, Ses | Kapalı |
Microsoft Azure Open Datasets | ML iş akışları için optimize edilmiş halka açık veri setleri | Görüntüler, Metin, Video, Ses | Kapalı |
Hugging Face Hub | Açık veri setleri ve modeller | Görüntüler, Metin, Ses | Açık |
Roboflow Universe | Veri seti barındırma ve sürümleme | Görüntüler, Video | Açık |
LAION | Model eğitimi için görüntü-açıklama veri setleri | Görüntüler, Açıklamalar | Açık |
Kaggle Datasets | Halka açık veri setleri | Görüntüler, Metin, Ses | Açık |
Ticari veri sağlayıcıları
Bu sağlayıcılar, satın alınmak üzere küratörlü veri setleri ve kullanıma hazır veri setleri sağlar. Daha fazla bilgi için veri işaretleme hizmetlerini inceleyin.
- IBM Data Asset eXchange (DAX): Açık lisanslı yüksek kaliteli veri setleri sunar, IBM Cloud ve Watson ile entegre olur ve ek kaynaklar sağlar.
- Microsoft Azure Open Datasets: Makine öğrenimi iş akışları için optimize edilmiş küratörlü halka açık veri setleri sağlar ve Azure AI ve ML araçlarıyla entegre olur.
- AWS Data Exchange: Tıbbi, uydu ve finansal alanlarda 3.500'den fazla üçüncü taraf veri setine erişim sunan ticari bir veri pazarıdır; ücretsiz ve açık veri ürünleri dahil edilir. Finansal hizmetler, sağlık ve medya gibi sektörleri hizmete alır, bulut tabanlı ML iş akışları için verinin keşfedilmesini ve aboneliğini sorunsuz hale getirir.
- Snowflake Data Marketplace: Veri sağlayıcılarını tüketicilerle bağlayan bir köprü görevi görür, canlı veri erişimi ve güvenli veri paylaşımı için Snowflake veri bulutu ile sorunsuz entegre olur.
Açık kaynaklı veri merkezleri
Halka açık/paylaşılan veri setleri sunan topluluk deposu.
- Hugging Face Hub: Makine öğrenimi modellerinden yararlanmak için açık kaynaklı bir platform ve kütüphane, binlerce önceden eğitilmiş model ve kullanıma hazır veri seti barındırır. Konuşma tabanlı AI, doğal dil işleme (NLP) ve bilgisayarlı görü (CV) gibi görevler için AI entegrasyonunu basitleştirir, entegre ön işleme ve ince ayar sunar.
- Roboflow Universe: Topluluk odaklı bir açık kaynaklı veri merkezi, öncelikle bilgisayarlı görü uygulamaları için 100.000'den fazla açık kaynaklı veri seti deposu sağlar. Veri seti barındırma ve sürümlemeyi destekler ve veri keşfi, görselleştirme ve AI destekli auto-işaretleme için entegre araçlar sunar.
- LAION: LAION-5B (5,85 milyar çift) gibi devasa görüntü-metin veri setleri de dahil olmak üzere devasa makine öğrenimi kaynakları sağlamaya adanmış kâr amacı gütmeyen bir açık kaynaklı veri merkezidir. Açık bilgisayarlı görü (CV) eğitim verisi sağlar ve ses ve video anlama dahil çok modlu AI araştırmalarını destekler.
- Kaggle Datasets: Genellikle yarışmalar için halka açık veri setleri koleksiyonu barındıran yaygın kullanılan bir platformdur.
Veri işaretleme araçları
Eğitim veri setleri oluşturmak için genellikle model destekli araçlarla işaretleme iş akışlarına odaklanır. Veri işaretleme araçları hakkında daha fazla bilgi edinin.
- Labelbox: Yüksek kaliteli, sektöre özel eğitim verisi oluşturmak için bir AI platformu sunar. Etkileşimli iş akışları, otomatik öneriler ve toplu işleme için AI destekli işaretleme araçları ve görüntüler, metin, video, ses ve çok modlu veri dahil çeşitli veri türleri için kalite kontrolü sağlar.
- Dataloop: Üretim seviyesinde yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış veri iş akışları oluşturmayı destekleyen AI destekli bir veri işaretleme platformudur. Kapsamlı veri yönetimi, işbirlikçi işaretleme, auto-öneriler ve insan geri bildiriminin sorunsuz entegrasyonunu sunar.
- Sama: İş gücü ve ML destekli bir platformdan yararlanan güçlü insan-döngü-içi veri işaretleme çözümleri sağlar. Görüntü, video ve 3D nokta bulutu verisi için kaliteli işaretleme sunar.
- CVAT: Bilgisayarlı Görü İşaretleme Aracı, bilgisayarlı görü işaretleme için önde gelen açık kaynaklı bir platformdur. Nesne algılama ve segmentasyon gibi görevleri destekleyen görüntüler, videolar ve 3D veriler için geniş bir araç yelpazesi sunar. CVAT, otomatik işaretleme özelliği ile işaretleme sürecini önemli ölçüde hızlandırır.
- Label Studio: Eğitim verisi hazırlama, büyük dil modelleri (LLM'ler) ince ayarı ve AI modellerini doğrulama için esnek bir açık kaynaklı veri işaretleme platformudur. Metin, ses, görüntüler, video, zaman serileri ve çoklu alan uygulamaları dahil geniş bir veri türü yelpazesini destekler, yapılandırılabilir düzenler ve ML destekli işaretleme sunar.
Eğitim verisi platformları nedir?
Eğitim verisi platformları, şirketler için aşağıdaki süreçleri otomatikleştiren yazılımlardır:
- Veriyi İşaretler: Denetimli ML modellerini eğitmek için görüntü, metin ve ses işaretleme gibi süreçler gerekir. Eğitim verisi platformları işletmeler için otomatik işaretleme sağlar.
- Teşhis: Eğitim verisi platformları model hatalarını belirler ve performans eğilimlerini takip eder, IT ekibinin modelleri izlemesine yardımcı olur.
- Önceliklendirme: Düşük kaliteli veriye işaretleme için zaman harcamak kuruluşlar için optimal değildir. Eğitim verisi platformları verinin en etkili kullanımını belirler.
Tercih edilen kaynak olarak ekleEğitim verisi platformları neden önemlidir?
McKinsey1 , etkili ML modelleri geliştirmedeki en büyük zorluğun veri ile ilgili sorunlar olduğunu savunmaktadır. Bu bağlamda, yüksek kaliteli veriye doğrudan erişim sağlayan eğitim verisi platformları, şirketlerin rekabet gücünü doğrudan etkiler.
Bu platformlar kritik darboğazları çözer:
- İşaretleme darboğazlarını ortadan kaldırır: Manuel veri işaretleme zaman alıcı ve emek yoğun olabilir. Otomatik işaretleme ve AI destekli işaretleme özellikleri, işleme süresini haftalardan saatlere indirir.
- Veri çeşitliliğini sağlar: Eğitim verisi platformları, çeşitli ticari ve açık kaynaklı veri setlerine erişimi kolaylaştırarak temsil açıklarını çözer ve modellerin performans ve adaleti etkileyebilecek önyargıları miras almasını engeller.
- Maliyetleri düşürür: Verimsiz veri hazırlığı kaynak israfına yol açar. Yüksek kaliteli veriye öncelik vererek ve işaretleme iş akışlarını optimize ederek, bu platformlar kullanılamaz örnekler üzerinde israf edilen kaynakların önüne geçer.
SSS'ler
Veri pazar yerleri (AWS Data Exchange ve Snowflake Data Marketplace gibi), satın alabileceğiniz veya abonelik yapabileceğiniz önceden var olan, küratörlü veri setlerine erişim sağlar. Bunlar üçüncü taraflar tarafından toplanan kullanıma hazır veri setleridir. Veri işaretleme platformları (Labelbox, Labelbox, Scale AI ve CVAT gibi), özel verinizi işaretleme, etiketleme ve yönetme için araçlar ve iş akışları sağlayarak kendi eğitim veri setlerinizi oluşturmanıza yardımcı olur. Standart veri setlerine hızlı erişim için pazar yerlerini seçin; özel işaretleme gerektiren benzersiz veriler için işaretleme platformlarını seçin.
Sentetik veri, gerçek kişisel bilgileri içermeyen ancak gerçek dünya veri özelliklerini taklit eden yapay olarak oluşturulmuş veridir. 2025'te kritik hale geliyor çünkü AI modelleri, yeni gerçek dünya verileri toplanabildiğinden daha hızlı mevcut eğitim verisini tüketiyor. Sentetik veri, temel zorlukları çözer: kişisel tanımlayıcı bilgileri ortadan kaldırarak gizliliği korur (sağlık ve finans uygulamaları için kritik), gerçek verinin az olduğu veya toplanmasının zor olduğu alanları (örneğin otonom araç kaza senaryoları) doldurur ve AI önyargısını azaltmak için daha çeşitli veri setleri oluşturulmasına yardımcı olur. Birçok önde gelen platform, GDPR ve HIPAA gibi düzenlemelere uyarak model eğitimini geliştirmek için sentetik ve gerçek veriyi birleştiriyor.
Seçiminiz birkaç faktöre bağlıdır. İçeride teknik uzmanlığınız varsa, maksimum esneklik ve özelleştirme ihtiyacınız varsa, bütçe kısıtlamalarınız varsa veya araştırma projeleri üzerinde çalışıyorsanız açık kaynaklı platformları (Hugging Face Hub, CVAT, Label Studio) seçin. Kurumsal düzeyde destek ve SLA garantilerine ihtiyacınız varsa, özel veri setleri veya uzman işaretleme hizmetleri gerektiriyorsa, sıkı uyumluluk gereksinimlerini (HIPAA, SOC 2, FedRAMP) karşılamalıysanız veya iç altyapı oluşturmadan hızlı ölçeklenmeye ihtiyacınız varsa ticari platformları (Scale AI, Labelbox, AWS Data Exchange) seçin. Birçok kuruluş, denemeler için açık kaynaklı platformları ve üretim iş yükleri için ticari platformları kullanarak hibrit bir yaklaşım benimser.
Veri kalitenizi iyileştirecek doğru satıcıyı seçmenize yardımcı olmamızı istiyorsanız, bizimle iletişime geçin:
Doğru Satıcıları BulunBu araştırmayı kaynak gösterin
Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
title = {{En İyi 13 Eğitim Verisi Platformu}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/training-data-platforms}},
note = {AIMultiple. Erişim tarihi: 17 Haziran 2026}
}Referans Linkleri
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.