Travailler avec de grands ensembles de données peut être un défi. Vous devez stocker les données, maintenir leur qualité et veiller à ce qu'elles soient accessibles à tous les membres de votre équipe. Une façon de résoudre ce problème est d'utiliser une plateforme de gestion des ensembles de données d'images. Ces plateformes sont idéales pour stocker de grands lots d'images, mais elles offrent aussi beaucoup plus. Voici quelques éléments à prendre en compte avant d'en choisir une.
Principales caractéristiques d'une plateforme de gestion de données d'images
Vous devriez commencer par répondre à cette question : Quelle est la meilleure façon de stocker et de conserver vos ensembles de données d'images ?
Il existe plusieurs fonctionnalités dont on a besoin pour stocker et maintenir correctement ses ensembles de données.
- - Stockage efficace des images brutes
- - Filtrage et visualisation simples des actifs
- - Outils d'étiquetage intégrés
- - Analyse des données pour un contrôle de santé de vos ensembles de formation
- - Versionnage et congélation des ensembles de données
- - Permissions et rôles des utilisateurs pour assurer la sécurité
Cependant, il existe d'autres éléments à rechercher dans une plateforme de gestion de données, qui conduisent à des avantages de haut niveau et que vous devez prendre en compte pour votre choix final. Ci-dessous, nous allons couvrir 4 de ces éléments clés.
4 éléments clés à rechercher dans une plateforme de gestion de données d'image
Au niveau macro, il y a quelques éléments que vous devez prendre en compte pour vous assurer que vous achetez la plateforme de gestion de données qui correspond le mieux aux besoins de votre entreprise.
1. Coût et modèle de tarification. La gestion de jeux de données d'images peut être coûteuse. Une bonne plateforme de gestion d'ensembles de données peut coûter de 1 000 à 100 000 dollars, en fonction de leur modèle de tarification.
2. Processus d'intégration. La plateforme facilite-t-elle un processus d'intégration transparent pour les nouveaux membres de l'équipe ? Un processus d'intégration solide permettra à tous les membres de votre équipe de se familiariser avec le fonctionnement de la plateforme au moment de leur arrivée. En outre, l'achat d'une plateforme qui reproduit votre travail évitera la perte de données précieuses lorsque quelqu'un quitte votre entreprise, ce qui facilitera votre processus d'intégration.
3. Collaboration. Assurez-vous que la collaboration est disponible à toutes les étapes. Si vous travaillez en équipe ou si vous devez collaborer avec d'autres équipes, vous voudrez une solution qui offre de solides outils de collaboration, et pas seulement de simples services de partage de fichiers.
4. Performance et évolutivité. Vous devrez vous poser quelques questions. Combien de temps faut-il en moyenne pour que vos images soient téléchargées ? Peuvent-elles être téléchargées par lots ? La vitesse aura un impact sur la rapidité avec laquelle votre équipe pourra effectuer des tâches sur la plateforme.
Quelle est la différence entre la tarification par image ou par gigaoctet ?
Les plateformes de gestion de données peuvent être coûteuses, mais selon les besoins de votre entreprise, il peut être intéressant d'investir dans l'une d'elles.
Maintenant, vous vous demandez peut-être quel est le meilleur modèle de tarification pour mon entreprise ?
Si vous souhaitez stocker un grand nombre de données pour un seul projet et que vous ne connaissez pas la quantité d'images qui sera impliquée, la tarification au gigaoctet est la meilleure. Les plates-formes de gestion des données qui utilisent ce modèle de tarification vous permettent généralement d'acheter autant d'espace de stockage que nécessaire, le prix dépendant de la taille de votre ensemble de données.
Toutefois, si vous savez que votre public ne comprendra que quelques images, la tarification par image peut être plus appropriée. Les plateformes de gestion de données dotées de ce système de tarification facturent en fonction de la quantité de ressources utilisées par image.
L'embarquement sur la plate-forme - Est-ce simple ?
Si vous importez beaucoup d'images et d'annotations, vous devez vous assurer que le processus est transparent. Vous ne voulez pas perdre d'informations ou demander aux membres de votre équipe de recréer des données qui ont déjà été collectées.
Si vous devez importer à partir d'un stockage existant comme AWS S3 ou GCP, recherchez un fournisseur qui propose une API ou un SDK Python. Le processus sera ainsi plus rapide et comportera moins d'erreurs.
Un autre élément à prendre en compte est la facilité avec laquelle vous pouvez migrer vos données sur la plateforme. Si vous partez de zéro et construisez votre ensemble de données à partir de rien, cela n'aura probablement pas autant d'importance que si vous disposez déjà de nombreux ensembles de données, mais cela vaut tout de même la peine de vérifier.
Outre l'importation des données brutes, vous devez absolument vous pencher sur le processus d'importation des annotations. Serez-vous obligé de formater vos étiquettes d'une manière différente de la normale ou pourrez-vous simplement pousser vos annotations brutes ? Cela vous fera certainement gagner du temps !
Le dernier point (mais non le moindre !) à prendre en compte concernant l'onboarding sur la plateforme est votre temps d'efficacité pour les nouveaux collaborateurs. En d'autres termes, le temps que vous devrez consacrer au processus d'onboarding de votre nouvelle organisation sur la plateforme de gestion des données. Le moyen le plus simple d'évaluer cet aspect est de vérifier la qualité de la documentation, de la visite guidée et des didacticiels disponibles en ligne.
Collaboration - Une seule plateforme pour toute votre équipe
Il est probable que de nombreuses personnes au sein de votre organisation soient impliquées au niveau des données. Vous devez donc chercher à obtenir une plateforme qui puisse être gérée et utilisée par des équipes pluridisciplinaires. Cela implique de disposer de plusieurs niveaux de fonctionnalités dédiées aux différents niveaux de compétences en science des données.
En outre, vous devriez envisager une collaboration entre les ingénieurs ML et les experts de terrain, afin de construire des ensembles de données de grande qualité. Ceci est particulièrement important dans les projets de vision par ordinateur, lorsque l'on travaille avec des cas d'utilisation très industriels qui nécessitent une expertise dans le processus d'annotation.
Votre plateforme de gestion des ensembles de données doit être collaborative afin d'apporter une source unique de vérité à votre organisation. Vous devez disposer d'un outil d'étiquetage collaboratif avec des autorisations appropriées et des fonctions de chat activées. Ces outils permettent de suivre, d'étiqueter, de partager et de visualiser des ensembles de données dans plusieurs départements, voire dans tout un écosystème d'entreprise. Ils offrent également une puissante fonctionnalité de recherche afin que les utilisateurs puissent trouver facilement des données par mots-clés ou par valeur de métadonnées.
Chez Picsellia, nous proposons une plateforme MLOps complète où vos équipes peuvent travailler sur les mêmes ensembles de données et collaborer à vos annotations et expériences par des commentaires, des retours et des notifications.
Performance et évolutivité de la plateforme
En fonction de la taille de votre entreprise, vous aurez peut-être besoin d'une plate-forme conçue pour des millions d'images. Dans ce cas, assurez-vous qu'elle est conçue pour répondre aux exigences de votre entreprise et qu'elle est capable d'évoluer avec vous.
Vous devez également vous demander si la plate-forme est exempte de bogues. Lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données, les bogues peuvent devenir un problème. La dernière chose que vous souhaitez est de rencontrer des problèmes de performance ou des bogues lors de l'utilisation de votre plateforme de gestion de données.
Informations clés
Vous devriez maintenant avoir une bonne vue d'ensemble des éléments clés que vous devez prendre en compte concernant une plateforme de gestion de données. La plupart des plates-formes partagent les mêmes caractéristiques, mais les principales différences tiennent davantage à la philosophie qui les sous-tend.
Commencer dès le départ avec une plateforme énorme et robuste peut être un choix judicieux. Cependant, ces plateformes ont tendance à être rigides, de sorte que l'ajout d'une fonctionnalité supplémentaire qui n'était pas incluse à l'origine dans la plateforme peut être difficile, voire impossible.
En conclusion, il n'existe pas de réponse unique à la question de savoir quelle plateforme de gestion de données fonctionne le mieux, car chaque organisation a ses propres besoins spécifiques. Vous devez donc vraiment identifier vos propres besoins et poser les bonnes questions pour trouver la solution la mieux adaptée à vos activités de gestion de données ML.
