Best 1 Quản lý Tập dữ liệu AI tools for Hạ tầng AI

Một kỹ sư ML tại một công ty xe tự hành sử dụng nền tảng quản lý tập dữ liệu để xử lý hàng petabyte dữ liệu cảm biến từ LIDAR, radar và camera. Công cụ này cho phép họ quản lý phiên bản toàn bộ bộ sưu tập nhật ký lái xe, truy vấn các kịch bản cụ thể (ví dụ: 'tìm tất cả các clip ban đêm có người đi bộ') và trực quan hóa phân phối dữ liệu. Quá trình này rất quan trọng để tạo ra các bộ huấn luyện cân bằng và đa dạng, giúp cải thiện trực tiếp độ chính xác và an toàn của mô hình nhận thức bằng cách đảm bảo nó được huấn luyện trên một loạt các điều kiện thực tế.

Một nhóm khoa học dữ liệu tại một bệnh viện nghiên cứu sử dụng công cụ quản lý tập dữ liệu để tổ chức hàng nghìn bản quét bệnh nhân đã được ẩn danh (ví dụ: MRI, CT) để phát triển AI chẩn đoán. Nền tảng này quản lý phiên bản của mỗi phần dữ liệu được sử dụng cho một thí nghiệm, liên kết trực tiếp với kết quả của mô hình đã được huấn luyện. Khả năng truy xuất nguồn gốc này rất quan trọng để tuân thủ quy định (ví dụ: đệ trình FDA) và khả năng tái tạo khoa học. Nó cho phép các nhà nghiên cứu theo dõi chính xác dữ liệu nào đã được sử dụng để đạt được một kết quả cụ thể, tạo điều kiện cho việc bình duyệt và gỡ lỗi các vấn đề về hiệu suất của mô hình.

Một nhóm nghiên cứu NLP của trường đại học sử dụng công cụ quản lý tập dữ liệu để xây dựng một kho văn bản lớn, chất lượng cao từ nhiều nguồn như dữ liệu web và tài liệu công khai. Công cụ này cung cấp một không gian làm việc trung tâm, nơi nhiều nhà nghiên cứu có thể hợp tác làm sạch, lọc và loại bỏ dữ liệu trùng lặp. Mọi thay đổi đều được theo dõi, ngăn chặn các chỉnh sửa xung đột và tạo ra một dấu vết kiểm toán rõ ràng. Môi trường hợp tác này giúp đẩy nhanh việc tạo ra các tập dữ liệu sạch, sẵn sàng để phân tích, đây thường là phần tốn nhiều thời gian nhất trong các dự án nghiên cứu NLP.

Một nhóm kiểm soát chất lượng trong nhà máy sử dụng hệ thống quản lý tập dữ liệu để tổ chức hình ảnh sản phẩm từ dây chuyền lắp ráp. Hệ thống giúp họ phân loại hình ảnh các mặt hàng 'bị lỗi' và 'không bị lỗi', truy vấn các loại lỗi cụ thể (ví dụ: 'vết xước', 'lệch vị trí') và đảm bảo tập dữ liệu được cân bằng. Tập dữ liệu được tuyển chọn này sau đó được sử dụng để huấn luyện mô hình AI cho việc kiểm tra trực quan tự động, giúp tăng đáng kể tốc độ và tính nhất quán của việc kiểm soát chất lượng so với kiểm tra thủ công, giảm thiểu lỗi sản xuất và lãng phí.

Một công ty AgriTech xử lý hàng nghìn hình ảnh đất nông nghiệp từ drone mỗi ngày. Một công cụ quản lý tập dữ liệu được sử dụng để phân loại các hình ảnh này theo vị trí GPS, ngày tháng và loại cây trồng. Nó cho phép các nhà khoa học dữ liệu truy vấn và lấy mẫu hình ảnh một cách hiệu quả để xây dựng các tập dữ liệu nhằm huấn luyện các mô hình phát hiện bệnh cây trồng, ước tính năng suất hoặc xác định các vấn đề về tưới tiêu. Khả năng của nền tảng trong việc xử lý khối lượng lớn dữ liệu không gian địa lý và quản lý phiên bản các tập dữ liệu đảm bảo rằng các cải tiến của mô hình có thể được theo dõi và xác thực một cách đáng tin cậy theo thời gian.

Một nhà khoa học dữ liệu thương mại điện tử cần huấn luyện lại mô hình gợi ý sản phẩm hàng tuần với dữ liệu tương tác người dùng mới. Một công cụ quản lý tập dữ liệu sẽ tự động quản lý phiên bản của tập dữ liệu mỗi khi mô hình được huấn luyện. Nếu một mô hình mới cho thấy hiệu suất giảm đột ngột, nhà khoa học có thể dễ dàng quay lại và so sánh các tập dữ liệu chính xác đã được sử dụng cho mô hình mới và cũ. Điều này giúp họ nhanh chóng xác định xem vấn đề có phải do chất lượng dữ liệu (ví dụ: nhập dữ liệu bị hỏng) hay do lỗi trong chính mô hình, đảm bảo khả năng tái tạo và độ tin cậy của quy trình MLOps.