Nền tảng dữ liệu AI

Định nghĩa

Nền tảng dữ liệu AI là một môi trường phần mềm cung cấp các công cụ để lưu trữ, sắp xếp, chuẩn bị và truy cập dữ liệu trong suốt vòng đời phát triển AI. Nền tảng này tích hợp các hoạt động thu thập, làm sạch, gắn nhãn, giám sát và quản trị dữ liệu.

Mục đích

Mục đích là cung cấp cho các nhóm một hệ thống thống nhất để quản lý hiệu quả các đường ống dữ liệu. Hệ thống này cho phép các dự án AI mở rộng quy mô bằng cách cải thiện sự cộng tác, chất lượng dữ liệu và tính tuân thủ.

Tầm quan trọng

• Tập trung quản trị và tuân thủ cho các tập dữ liệu nhạy cảm.
• Cho phép cộng tác trên quy mô lớn giữa các nhóm.
• Cải thiện khả năng tái tạo của thí nghiệm.
• Giảm thiểu sự dư thừa và kém hiệu quả trong quy trình làm việc.

Quy trình triển khai

1. Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn có cấu trúc và không có cấu trúc.
2. Lưu trữ dữ liệu an toàn bằng siêu dữ liệu và quản lý phiên bản.
3. Cung cấp các công cụ để dọn dẹp, chuyển đổi và chú thích.
4. Cho phép tìm kiếm và giám sát chất lượng và độ trôi.
5. Kết nối với các khuôn khổ ML để đào tạo và triển khai.

Ví dụ (Thực tế)

• Databricks Lakehouse: nền tảng thống nhất cho kỹ thuật dữ liệu và AI.
• Snowflake tích hợp ML: nền tảng dữ liệu đám mây dành cho phân tích và AI.
• AWS SageMaker Data Wrangler: môi trường chuẩn bị dữ liệu cho ML.

Tài liệu tham khảo / Đọc thêm

• Nền tảng dữ liệu lớn và AI — Cộng đồng dữ liệu lớn IEEE.
• Nền tảng dữ liệu đám mây dành cho AI — Gartner Research.
• Quản lý siêu dữ liệu ML — Google AI.