Вопрос или проблема
Кто-нибудь знает платформы открытых данных, управляемые сообществом?
Например, если рассматривать задачу обнаружения объектов, то на ум приходят следующая платформы: Kaggle и Roboflow. Однако, на мой взгляд, у обоих есть значительная проблема, которая затрудняет использование этих платформ в качестве готовых источников данных. Проблема заключается в неспособности участников сообщества делать pull-запросы к существующим наборам данных, что могло бы исправить их проблемы (загрязнение данных обучающей выборки, неточная разметка и так далее).
Кратко: Существует ли какая-либо платформа открытых данных, похожая на GitHub? Была ли она, но потерпела коммерческую неудачу?
Ответ или решение
Вопрос о наличии открытых платформ данных, управляемых сообществом, актуален для многих специалистов, работающих с данными, особенно в таких задачах, как обнаружение объектов. Платформы, такие как Kaggle и Roboflow, предоставляют наборы данных, которые могут быть использованы для обучения моделей машинного обучения. Однако, как вы справедливо заметили, они имеют ограничения, связанные с невозможностью сообщества вносить изменения в существующие наборы данных. Это может негативно сказываться на качестве данных, например, через ошибки в разметке или пересечение данных между тренировочными и тестовыми наборами.
### Теория
Открытые платформы данных, ориентированные на сообщество, представляют собой экосистемы, где пользователи могут не только использовать данные, но и вносить предложения по их улучшению. Это аналогично платформам управления версиями, таким как GitHub, где пользователи могут предлагать изменения через pull request’ы. Преимущества такой системы очевидны: краудсорсинг позволяет быстрее находить и исправлять ошибки, улучшать качество данных и дополнять их новыми атрибутами.
Однако создание такой платформы сопряжено с вызовами. В отличие от кода, данные могут быть гораздо более разнотипными и объемными, требуя дополнительных инструментов для обработки и управления ими. Кроме того, требуется инфраструктура, способная поддерживать версионность данных, что является нетривиальной задачей ввиду их потенциального объема.
### Примеры
Один из примеров успешной реализации моделей коллективного управления данными можно увидеть в таких проектах, как OpenStreetMap. Этот проект по созданию открытых географических данных управляется сообществом и позволяет участникам вносить изменения. Тем не менее, в сфере данных для машинного обучения ситуация сложнее. Примеры подобных платформ, которые бы успешно интегрировали возможности изменения данных пользователями, все еще редки.
Git LFS (Large File Storage) предоставляет возможность управлять большими файлами, в том числе и датасетами, но это более технический инструмент, которым удобно пользоваться специалистам с опытом работы с Git. На нем нет интерфейса, специально оптимизированного для машинообученческих датасетов, и отсутствует специфическая поддержка для управления качеством и разметкой таких данных.
### Применение
Создание действительно успешной платформы для открытых данных, аналогичной GitHub, но предназначенной для датасетов, потребует решения нескольких ключевых вопросов. Во-первых, необходимо внедрение системы управления версиями для датасетов, которая поддерживала бы как размерность данных, так и их разнотипность. Во-вторых, нужно обеспечить возможность коллективной работы над качеством данных, включающей в себя возможность ревью изменений и систему уведомлений о проблемах в данных.
Одним из путей может стать разработка расширенных интерфейсов для существующих систем управления версиями, которые позволят удобнее работать именно с данными. Также возможно создание новых, специализированных сервисов, которые будут предусматривать функции для работы с разметкой, доступа к метаданным и модерации изменений.
В заключение, несмотря на явные преимущества и потребность в платформах совместной работы над открытыми датасетами, такие инструменты пока слабо развиты. Это связано с техническими сложностями и до сих пор не изученной экономической целесообразностью. Однако, по мере увеличения количества проектов, требующих коллаборативной работы с данными, такой инструмент может стать важным шагом в развитии области и обеспечения более качественных наборов данных для исследований и практической работы в области искусственного интеллекта.