Best 1 Plateformes de données AI tools for Infrastructure d'IA

L'équipe de ML d'une société de services financiers utilise une Plateforme de données pour construire un magasin de fonctionnalités centralisé. Les ingénieurs de données ingèrent des données de transaction en temps réel, et les data scientists créent et valident des fonctionnalités telles que la « fréquence des transactions sur 24 heures » ou le « montant moyen des transactions ». Ces fonctionnalités sont stockées dans la plateforme, garantissant la cohérence entre les données utilisées pour l'entraînement du modèle et celles utilisées pour la détection de fraude en temps réel. Cela réduit considérablement l'écart entre l'entraînement et le service et permet un déploiement rapide des modèles mis à jour.

Une entreprise de technologie automobile utilise une Plateforme de données pour gérer des pétaoctets de données de capteurs provenant de sa flotte de véhicules. La plateforme ingère des données d'images, de LiDAR et de radar, versionne automatiquement chaque ensemble de données et fournit des outils d'étiquetage intégrés pour les annotateurs humains. Cela permet aux ingénieurs en ML d'interroger facilement des scénarios spécifiques (par ex., « conditions de nuit pluvieuse »), de récupérer la version exacte de l'ensemble de données utilisé pour un modèle précédent et de garantir des étiquettes de haute qualité et cohérentes sur des ensembles de données massifs, accélérant ainsi le développement de modèles de perception plus sûrs.

Une équipe de data science dans un institut de recherche utilise une Plateforme de données pour garantir la reproductibilité de ses expériences. Chaque fois qu'ils entraînent un modèle, la plateforme lie automatiquement l'artefact du modèle à la version exacte de l'ensemble de données et au code d'ingénierie des fonctionnalités utilisé. Lorsque les performances d'un modèle chutent de manière inattendue des mois plus tard, un nouveau membre de l'équipe peut facilement récupérer la version historique des données, réexécuter le script d'entraînement original et déboguer le problème avec précision, économisant ainsi des semaines d'efforts pour tenter de reconstruire l'environnement d'origine.

Une startup d'IA dans le domaine de la santé développe un modèle pour détecter les tumeurs dans les scanners IRM. Ils utilisent les outils d'étiquetage intégrés d'une Plateforme de données pour gérer le processus d'annotation. Des radiologues de différents endroits peuvent se connecter, réclamer des lots de scanners et utiliser des outils spécialisés pour dessiner des limites précises autour des tumeurs potentielles. La plateforme suit les progrès, calcule l'accord inter-annotateurs pour garantir la qualité et versionne les ensembles de données étiquetés. Cet environnement collaboratif et contrôlé est crucial pour créer les données d'entraînement de haute qualité et conformes nécessaires aux applications médicales.

Une grande entreprise technologique entraîne un nouveau modèle de langage sur un corpus massif de textes web. Leur équipe d'ingénierie des données utilise une Plateforme de données pour construire un pipeline évolutif. La plateforme ingère des téraoctets de texte brut, exécute des tâches distribuées de nettoyage de données et de tokenisation, et stocke les données traitées dans un format optimisé. Le versionnement des données leur permet d'expérimenter différentes techniques de prétraitement et de revenir facilement en arrière si un changement dégrade les performances du modèle. Cette approche structurée remplace les scripts ad-hoc et accélère considérablement le cycle de préparation des données.

Une entreprise de commerce électronique utilise une Plateforme de données pour gérer les données clients de ses moteurs de personnalisation. Les fonctionnalités de gouvernance de la plateforme leur permettent de marquer les données avec des niveaux de sensibilité (par ex., PII) et de configurer des contrôles d'accès basés sur les rôles. Cela garantit que seuls les data scientists autorisés peuvent accéder aux informations sensibles des clients. La plateforme fournit également une lignée de données complète, traçant comment les données brutes sont transformées en fonctionnalités, ce qui est crucial pour l'audit et la conformité avec des réglementations comme le RGPD et le CCPA.