Best 1 Nền tảng dữ liệu AI tools for Hạ tầng AI

Đội ngũ ML của một công ty dịch vụ tài chính sử dụng Nền tảng dữ liệu để xây dựng một kho đặc trưng tập trung. Các kỹ sư dữ liệu thu thập dữ liệu giao dịch thời gian thực, và các nhà khoa học dữ liệu tạo và xác thực các đặc trưng như 'tần suất giao dịch trong 24 giờ' hoặc 'số tiền giao dịch trung bình'. Các đặc trưng này được lưu trữ trên nền tảng, đảm bảo tính nhất quán giữa dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình và dữ liệu được sử dụng để phát hiện gian lận thời gian thực. Điều này làm giảm đáng kể sự chênh lệch giữa quá trình huấn luyện và phục vụ, đồng thời cho phép triển khai nhanh chóng các mô hình được cập nhật.

Một công ty công nghệ ô tô sử dụng Nền tảng dữ liệu để quản lý hàng petabyte dữ liệu cảm biến từ đội xe của mình. Nền tảng này thu thập dữ liệu hình ảnh, LiDAR và radar, tự động quản lý phiên bản cho mỗi tập dữ liệu và cung cấp các công cụ gán nhãn tích hợp cho người chú thích. Điều này cho phép các kỹ sư ML dễ dàng truy vấn các kịch bản cụ thể (ví dụ: 'điều kiện đêm mưa'), truy xuất phiên bản chính xác của tập dữ liệu đã được sử dụng cho một mô hình trước đó và đảm bảo nhãn chất lượng cao, nhất quán trên các tập dữ liệu khổng lồ, từ đó đẩy nhanh việc phát triển các mô hình nhận thức an toàn hơn.

Một nhóm khoa học dữ liệu tại một viện nghiên cứu sử dụng Nền tảng dữ liệu để đảm bảo các thử nghiệm của họ có thể tái tạo được. Mỗi khi họ huấn luyện một mô hình, nền tảng sẽ tự động liên kết sản phẩm mô hình với phiên bản chính xác của tập dữ liệu và mã kỹ thuật đặc trưng đã được sử dụng. Khi hiệu suất của một mô hình bất ngờ giảm sút sau nhiều tháng, một thành viên mới của nhóm có thể dễ dàng kiểm tra phiên bản dữ liệu lịch sử, chạy lại kịch bản huấn luyện ban đầu và gỡ lỗi vấn đề một cách chính xác, tiết kiệm hàng tuần nỗ lực cố gắng tái tạo lại môi trường ban đầu.

Một công ty khởi nghiệp AI trong lĩnh vực y tế đang phát triển một mô hình để phát hiện các khối u trong ảnh quét MRI. Họ sử dụng các công cụ gán nhãn tích hợp của Nền tảng dữ liệu để quản lý quy trình chú thích. Các bác sĩ X-quang từ các địa điểm khác nhau có thể đăng nhập, nhận các lô ảnh quét và sử dụng các công cụ chuyên dụng để vẽ ranh giới chính xác xung quanh các khối u tiềm năng. Nền tảng theo dõi tiến độ, tính toán sự đồng thuận giữa những người chú thích để đảm bảo chất lượng và quản lý phiên bản các tập dữ liệu đã được gán nhãn. Môi trường cộng tác và được kiểm soát này rất quan trọng để tạo ra dữ liệu huấn luyện chất lượng cao, tuân thủ quy định cần thiết cho các ứng dụng y tế.

Một công ty công nghệ lớn đang huấn luyện một mô hình ngôn ngữ mới trên một kho văn bản web khổng lồ. Đội ngũ kỹ thuật dữ liệu của họ sử dụng Nền tảng dữ liệu để xây dựng một đường ống có khả năng mở rộng. Nền tảng này thu thập hàng terabyte văn bản thô, chạy các công việc làm sạch và mã hóa dữ liệu phân tán, và lưu trữ dữ liệu đã xử lý ở định dạng tối ưu. Quản lý phiên bản dữ liệu cho phép họ thử nghiệm các kỹ thuật tiền xử lý khác nhau và dễ dàng hoàn nguyên nếu một thay đổi làm giảm hiệu suất mô hình. Cách tiếp cận có cấu trúc này thay thế các kịch bản tạm thời và tăng tốc đáng kể chu kỳ chuẩn bị dữ liệu.

Một công ty thương mại điện tử sử dụng Nền tảng dữ liệu để quản lý dữ liệu khách hàng cho các công cụ cá nhân hóa của mình. Các tính năng quản trị của nền tảng cho phép họ gắn thẻ dữ liệu với các mức độ nhạy cảm (ví dụ: PII) và thiết lập kiểm soát truy cập dựa trên vai trò. Điều này đảm bảo rằng chỉ những nhà khoa học dữ liệu được ủy quyền mới có thể truy cập thông tin khách hàng nhạy cảm. Nền tảng cũng cung cấp một dòng dõi dữ liệu hoàn chỉnh, theo dõi cách dữ liệu thô được chuyển đổi thành các đặc trưng, điều này rất quan trọng cho việc kiểm toán và tuân thủ các quy định như GDPR và CCPA.