Veri, makine öğrenimi modellerinin kalitesinin temel bir parçasıdır. Denetimli yapay zeka/makine öğrenimi modelleri , doğru tahminler yapabilmek için yüksek kaliteli verilere ihtiyaç duyar. Eğitim veri platformları, veri toplama ve etiketleme aşamalarından veri hazırlama süreçlerini kolaylaştırarak yapay zeka sistemleri için yüksek kaliteli girdiler sağlar.
Veri pazarları ve veri etiketleme araçlarına göre ayrılmış ve temel veri işlevleriyle eşleştirilmiş en iyi eğitim verisi platformlarını inceleyin:
Veri pazarları
Aletin Adı | Odak | Desteklenen veri türü | Açık Kaynak veya Kapalı Kaynak |
|---|---|---|---|
AWS Veri Değişimi | Üçüncü taraf veri kümeleri | Görseller, Metin | Kapalı |
IBM Veri Varlık Borsası (DAX) | Açık lisanslı yüksek kaliteli veri kümeleri | Görseller, Metin, Video, Ses | Kapalı |
Snowflake Veri Pazarı | Üçüncü taraf veri kümeleri | Görseller, Metin, Ses | Kapalı |
Microsoft Azure Açık Veri Kümeleri | Makine öğrenimi iş akışları için optimize edilmiş halka açık veri kümeleri | Görseller, Metin, Video, Ses | Kapalı |
Sarılma Yüzü Merkezi | Açık veri kümeleri ve modeller | Görseller, Metin, Ses | Açık |
Roboflow Evreni | Veri kümesi barındırma ve sürümleme | Görüntüler, Video | Açık |
LAION | Model eğitimi için görüntü alt yazısı veri kümeleri | Görseller, Altyazılar | Açık |
Kaggle Veri Kümeleri | Herkese açık veri kümeleri | Görseller, Metin, Ses | Açık |
Ticari veri sağlayıcıları
Bu hizmetler, derlenmiş veri kümeleri ve satın alınabilecek kullanıma hazır veri kümeleri sunmaktadır. Daha fazla bilgi edinmek için veri açıklama hizmetlerine göz atın.
- IBM Veri Varlığı Değişim Platformu (DAX): Açık lisanslı, yüksek kaliteli veri kümeleri sunar, IBM Bulut ve Watson ile entegre olup ek kaynaklar sağlar.
- Microsoft Azure Açık Veri Kümeleri: Makine öğrenimi iş akışları için optimize edilmiş ve Azure AI ve ML araçlarıyla entegre olan, derlenmiş genel veri kümeleri sağlar.
- AWS Data Exchange : 3.500'den fazla üçüncü taraf veri setine (tıbbi, uydu, finansal) erişim sağlayan ticari bir veri pazarıdır; bu veri setleri arasında ücretsiz ve açık kaynaklı veri ürünleri de bulunur. Finansal hizmetler, sağlık hizmetleri ve medya gibi sektörlere hizmet vererek, bulut tabanlı makine öğrenimi işlem hatları için verilerin sorunsuz bir şekilde keşfedilmesini ve abone olunmasını sağlar.
- Snowflake Veri Pazaryeri: Veri sağlayıcıları ile tüketicileri birbirine bağlayan bir kanal görevi görür ve canlı veri erişimi ve güvenli veri paylaşımı için Snowflake'in veri bulutuyla sorunsuz bir şekilde entegre olur.
Açık kaynak veri merkezleri
Herkese açık/paylaşımlı veri kümeleri sunan ortak veri depoları.
- Hugging Face Hub : Makine öğrenimi modellerinden yararlanmak için açık kaynaklı bir platform ve kütüphane olup, binlerce önceden eğitilmiş model ve kullanıma hazır veri seti barındırmaktadır. Konuşma yapay zekası, doğal dil işleme (NLP) ve bilgisayar görüşü (CV) gibi görevler için yapay zeka entegrasyonunu basitleştirerek entegre ön işleme ve ince ayar imkanı sunar .
- Roboflow Universe : Bilgisayar görüşü uygulamaları için ağırlıklı olarak 100.000'den fazla açık kaynaklı veri kümesi içeren bir depo sağlayan, topluluk odaklı bir açık kaynak veri merkezi. Veri kümesi barındırma ve sürümleme desteği sunar ve veri keşfi, görselleştirme ve yapay zeka destekli otomatik etiketleme için entegre araçlar sağlar.
- LAION : LAION-5B (5,85 milyar çift) gibi devasa görüntü-metin veri kümeleri de dahil olmak üzere, büyük makine öğrenimi kaynakları sağlamaya adanmış, kar amacı gütmeyen açık kaynaklı bir veri merkezidir. Açık bilgisayar görüşü (CV) eğitim verilerini destekler ve ses ve video anlama da dahil olmak üzere çok modlu yapay zeka araştırmalarına güç verir.
- Kaggle Veri Kümeleri: Genellikle yarışmalar için kullanılan, herkese açık veri kümelerinden oluşan bir koleksiyona ev sahipliği yapan, yaygın olarak kullanılan bir platform.
Veri etiketleme araçları
Eğitim veri kümeleri oluşturmak için, genellikle model destekli araçlarla birlikte, veri etiketleme iş akışlarına odaklanılmıştır. Veri etiketleme araçları hakkında daha fazla bilgi edinmek için...
- Labelbox : Yüksek kaliteli, sektöre özgü eğitim verileri oluşturmak için bir yapay zeka platformu sunar. Etkileşimli iş akışları, otomatik öneriler ve toplu işleme için yapay zeka destekli açıklama araçları ve görüntüler, metin, video, ses ve çok modlu veriler dahil olmak üzere çeşitli veri türleri için kalite kontrolü sağlar.
- Dataloop : Üretim kalitesinde yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış veri işlem hatları oluşturmayı destekleyen, yapay zeka destekli bir veri etiketleme platformudur. Kapsamlı veri yönetimi, işbirlikçi etiketleme, otomatik öneriler ve insan geri bildiriminin sorunsuz entegrasyonunu sunar.
- Sama : İnsan gücüne dayalı güçlü veri etiketleme çözümleri sunar; bu çözümler, insan gücü ve makine öğrenimi destekli bir platformdan yararlanır. Görüntü, video ve 3 boyutlu nokta bulutu verileri için kaliteli etiketlemeler sağlar.
- CVAT :Bilgisayar Görseli Etiketleme Aracı, bilgisayar görseli etiketleme için önde gelen açık kaynaklı bir platformdur. Görüntüler, videolar ve 3D veriler için geniş bir araç yelpazesi sunarak nesne tespiti ve segmentasyon gibi görevleri destekler. CVAT, otomatik etiketleme özelliğiyle etiketleme sürecini önemli ölçüde hızlandırır.
- Label Studio : Eğitim verilerini hazırlamak, büyük dil modellerini (LLM'ler) ince ayar yapmak ve yapay zeka modellerini doğrulamak için esnek, açık kaynaklı bir veri etiketleme platformudur. Metin, ses , görüntü, video, zaman serileri ve çok alanlı uygulamalar dahil olmak üzere çok çeşitli veri türlerini destekler ve yapılandırılabilir düzenler ve makine öğrenimi destekli etiketleme sunar.
Eğitim verisi platformları nelerdir?
Eğitim verisi platformları, şirketler için aşağıdaki süreçleri otomatikleştiren yazılımlardır:
- Etiket Verileri : Denetimli makine öğrenimi modellerinin eğitimi, görüntü, metin ve ses etiketleme gibi süreçler gerektirir. Eğitim veri platformları, işletmeler için otomatik etiketleme sağlar.
- Teşhis : Eğitim verisi platformları, model hatalarını belirler ve performans eğilimlerini izler; bu da BT ekibinin modelleri izlemesine yardımcı olur.
- Önceliklendirme : Kuruluşların düşük kaliteli verileri etiketlemek için zaman harcaması optimal değildir. Eğitim veri platformları, verilerin en etkili kullanımını belirler.
Eğitim verisi platformları neden önemlidir?
McKinsey 1 kaynak, etkili makine öğrenimi modelleri geliştirmenin önündeki en büyük engelin veriyle ilgili sorunlar olduğunu savunmaktadır. Bu bağlamda, yüksek kaliteli verilere doğrudan erişim sağlayan eğitim veri platformları, şirketlerin rekabet gücünü doğrudan etkilemektedir.
Bu platformlar kritik darboğazları çözüyor:
- Etiketleme darboğazlarını ortadan kaldırın : Manuel veri etiketleme zaman alıcı ve emek yoğun olabilir. Otomatik açıklama ve yapay zeka destekli etiketleme özellikleri, işlem süresini haftalardan saatlere indirir.
- Veri çeşitliliğini sağlayın : Eğitim veri platformları, çeşitli ticari ve açık kaynaklı veri kümelerine erişimi kolaylaştırarak temsil eksikliklerini giderir ve modellerin performansı ve adaleti etkileyebilecek önyargıları devralmasını önler.
- Maliyetleri düşürün : Verimsiz veri hazırlığı kaynak israfına yol açar. Bu platformlar, yüksek kaliteli verilere öncelik vererek ve etiketleme iş akışlarını optimize ederek, kullanılamaz örnekler üzerinde kaynak israfını önlemeye yardımcı olur.
SSS'ler
Veri pazaryerleri (AWS Data Exchange ve Snowflake Data Marketplace gibi) satın alabileceğiniz veya abone olabileceğiniz önceden var olan, derlenmiş veri kümelerine erişim sağlar. Bunlar, üçüncü taraflarca toplanan kullanıma hazır veri kümeleridir. Veri etiketleme platformları (Labelbox, Scale AI ve CVAT gibi) kendi özel verilerinizi etiketlemek, açıklamak ve yönetmek için araçlar ve iş akışları sağlayarak kendi eğitim veri kümelerinizi oluşturmanıza yardımcı olur. Standart veri kümelerine hızlı erişim için pazaryerlerini; özel açıklama gerektiren benzersiz veriler için etiketleme platformlarını tercih edin.
Sentetik veri, gerçek dünyadaki verilerin özelliklerini taklit eden ancak gerçek hassas bilgiler içermeyen yapay olarak oluşturulmuş veridir. Yapay zeka modelleri, mevcut eğitim verilerini yeni gerçek dünya verilerinin toplanmasından daha hızlı tükettiği için 2025 yılında kritik önem kazanmaktadır. Sentetik veri, önemli zorluklara çözüm getirir: Kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri ortadan kaldırarak gizliliği korur (sağlık ve finans uygulamaları için çok önemlidir), gerçek verilerin az veya toplanmasının zor olduğu boşlukları doldurur (örneğin otonom araç kaza senaryoları) ve yapay zeka önyargısını azaltmak için daha çeşitli veri kümeleri oluşturmaya yardımcı olur. Birçok önde gelen platform, GDPR ve HIPAA gibi düzenlemelere uyarken model eğitimini geliştirmek için sentetik ve gerçek verileri bir araya getiriyor.
Seçiminiz çeşitli faktörlere bağlıdır. Şirket içinde teknik uzmanlığınız varsa, maksimum esneklik ve özelleştirmeye ihtiyacınız varsa, bütçe kısıtlamalarınız varsa veya araştırma projeleri üzerinde çalışıyorsanız açık kaynaklı platformları (Hugging Face Hub, CVAT, Label Studio) tercih edin. Kurumsal düzeyde destek ve SLA garantilerine ihtiyacınız varsa, özel veri kümelerine veya uzman açıklama hizmetlerine ihtiyacınız varsa, katı uyumluluk gereksinimlerini (HIPAA, SOC 2, FedRAMP) karşılamanız gerekiyorsa veya dahili altyapı kurmadan hızlı bir şekilde ölçeklendirmeniz gerekiyorsa ticari platformları (Scale AI, Labelbox, AWS Data Exchange) tercih edin. Birçok kuruluş, deneyler için açık kaynaklı platformlardan ve üretim iş yükleri için ticari platformlardan yararlanan hibrit bir yaklaşım kullanmaktadır.
Veri kalitenizi artıracak doğru tedarikçiyi seçme konusunda yardıma ihtiyacınız varsa, bizimle iletişime geçin:
Doğru Tedarikçileri Bulun
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.