IBM Data Asset eXchange (DAX)

Продукт

Разработчики:	IBM
Дата премьеры системы:	июль 2019 г
Технологии:	Средства разработки приложений

2019: Запуск портала

16 июля 2019 года IBM запустила портал с бесплатными наборами данных для машинного обучения в компания. Компания называет IBM Data Asset eXchange (DAX) уникальным проектом для корпоративных клиентов, несмотря на присутствие в интернете (например, на GitHub) большого количества открытых массивов данных.

Как заявляют в IBM, DAX является коллекцией «тщательно отобранных бесплатных и открытых наборов данных», которые поставляются с «четко определёнными лицензиями». Все записи и метаданные представлены в стандартизированном формате, поэтому их проще использовать для тренировки алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта.

IBM запустила портал с бесплатными наборами данных для машинного обучения в компаниях

Аналитик Даг Хеншен (Doug Henschen) из Constellation Research сообщил изданию SiliconANGLE о том, что наборы данных, предлагаемые IBM, все же должны быть проверены разработчиками, поскольку им нужно убедиться в соответствии определенным средам. В целом эксперт похвалил данный проект.

Приятно слышать, что эти источники данных специально отобраны, открыты, стандартизированы с точки зрения форматов и метаданных, а также адресованы определённым отраслям. В этом их ценность, особенно на ранней стадии разработки приложений, — сказал Хенш

ен.

В репозитории DAX можно встретить уникальные массивы данных, которыми пользуются в IBM и IBM Research: например, Finance Proposition Bank и Contracts Proposition Bank, предназначенные для улучшения понимания естественного языка решениями IBM.Профессиональные дисплеи для медучреждений: как цифровые технологии улучшают качество обслуживания пациентов и работу медперсонала 2.2 т

IBM позиционирует DAX как дополнение к хранилищу IBM Model Asset eXchange (MAX), в котором специалисты по обработке данных и разработчики могут получить бесплатные модели машинного и глубокого обучения с открытым исходным кодом.

IBM хочет облегчить использование данных DAX и MAX в сочетании со своими ИИ-продуктами, а также гибридными и многооблачными инструментами, говорится в блоге компании.^[1]