Rido Protocol
Rido Protocol est un framework Web3 décentralisé qui permet aux utilisateurs de posséder, contrôler et monétiser leurs données …
Rido Protocol est un framework Web3 décentralisé qui permet aux utilisateurs de posséder, contrôler et monétiser leurs données personnelles. Il active la génération de données programmables et le contrôle d'accès, reliant les données du Web2 à l'écosystème Web3. En fournissant un marché de données et en soutenant des applications d'IA comme les systèmes de recommandation décentralisés et les assistants numériques, Rido vise à créer une économie de données équitable et centrée sur l'utilisateur.
À propos de Plateformes de données
Les Plateformes de données sont des systèmes spécialisés conçus pour gérer l'ensemble du cycle de vie des données pour les applications d'IA et de machine learning. Elles fournissent des outils intégrés pour l'ingestion, le stockage, le versionnement, l'étiquetage et la transformation des données, créant une source de vérité centralisée et fiable pour l'entraînement des modèles. En rationalisant la préparation et la gestion des données, ces plateformes accélèrent le développement et le déploiement de modèles d'IA de haute qualité. En tant que composant crucial de l'Infrastructure IA, elles comblent le fossé entre les données brutes et les systèmes de machine learning prêts pour la production.
Fonctionnalités Clés
- Ingestion et Intégration de Données : Se connecte à diverses sources de données (bases de données, lacs de données, API) pour centraliser les données pour les projets d'IA.
- Versionnement des Données : Suit les modifications des ensembles de données, de la même manière que Git versionne le code, garantissant la reproductibilité des expériences.
- Étiquetage de Données Intégré : Fournit des outils intégrés pour annoter les images, le texte et d'autres données afin de créer des ensembles d'entraînement.
- Magasin de Fonctionnalités (Feature Store) : Un référentiel central pour stocker, gérer, partager et servir des fonctionnalités organisées pour l'entraînement et l'inférence des modèles.
- Gouvernance et Sécurité des Données : Gère l'accès aux données, assure la conformité (par ex., RGPD, HIPAA) et suit la lignée des données.
Cas d'Usage
Les Plateformes de données sont essentielles pour les organisations ayant des initiatives d'IA matures. Elles sont principalement utilisées par les ingénieurs en machine learning, les data scientists et les équipes d'ingénierie des données dans des secteurs comme la technologie, la finance, la santé et les véhicules autonomes pour construire des pipelines de données robustes et évolutifs pour des modèles d'IA complexes.
Comment Choisir
Lors de la sélection d'une Plateforme de données, considérez sa capacité à évoluer pour gérer de grands ensembles de données, son support pour divers types de données (structurées, non structurées) et ses capacités d'intégration avec votre chaîne d'outils MLOps existante (par ex., MLflow, Kubeflow). Évaluez également ses fonctionnalités de collaboration, son cadre de gouvernance des données et si elle est proposée en tant que service géré ou solution auto-hébergée.
Plateformes de donnéesCas d'utilisation
Création d'un Magasin de Fonctionnalités Centralisé pour la Détection de Fraude
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.
Gestion d'Ensembles de Données d'Images à Grande Échelle pour la Conduite Autonome
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.
Assurer la Reproductibilité des Expériences de ML avec le Versionnement des Données
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.
Étiquetage Collaboratif de Données pour l'Analyse d'Imagerie Médicale
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.
Rationalisation des Pipelines de Données pour l'Entraînement de Modèles NLP
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.
Application de la Gouvernance des Données pour les Modèles de Marketing Personnalisé
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.