在機器學習和人工智慧領域，元數據對於建立準確、值得信賴的模型至關重要。透過提供資料周圍的上下文，元資料支援高效的資料發現、追蹤和驗證，這對於創建可重複且可靠的模型至關重要。隨著模型變得越來越複雜，元資料的數量和複雜性也隨之增加，因此強大的元資料管理變得至關重要。
這篇文章示範了lakeFS（一個可擴展
的資料版本控制系統）如何透過提供統一的方法來管理資料和元資料來解決關鍵的元資料管理挑戰。我們將探討 LakeFS 與傳統 AI 元資料管理平台相比脫穎而出的具體用例。
元數據在機器學習和人工智慧中的作用
元資料在機器學習和人工智慧中至關重要，因為它為資料添加了上下文和結構，使有效建構、管理和最佳化模型變得更加容易。以下是元資料如何支援 ML 開發中的關鍵任務：
數據發現
透過回答有關可用資料集、最新資產和處理歷史記錄的關鍵問題，簡化資料的尋找、理解和組織。
數據選擇
支援基於元資料的快速查詢
來檢索相關訓練數據，從而減少手動過濾所花費的時間。
提高數據品質和背景
增加上下文資訊（例如位置、語言、來源），幫助模型更準確地解釋數據。這對於 GenAI 任務尤其有價值，例如，元資料使模型 沙特阿拉伯 WhatsApp 號碼數據 能夠區分客戶支援對話和產品評論，從而產生更有針對性的回應和改進的建議。
功能和快速工程透過識別資料類型
關係和品質指標，使特徵和提示與模型目標保持一致，支援創建相關特徵和有效提示。
血統追蹤
追蹤資料和模型沿襲 – 起源、轉換和依賴關係 – 回答有關模型建立過程的問題（例如，誰創建了模型，使用了哪些資料集）。這種透明度可以比較實驗結果、識別最佳模型並在需要時回滾。
監理合規性維護資料歷史記錄
和審計跟踪，降低不合規和法律問題的風險。
資料管理與治理
元資料透過定義資料所有權、保留 新冠疫情期間，科技如何協助學生？ 策略、與特定項目或預算的一致性以及存取控制等屬性來促進資料治理。它可以使用 RBAC 管理誰可以存取或修改數據，從而增強資料安全性。此外，元資料支援標記敏感訊息，例如 PII，這有助於組織遵守資料隱私法規並嚴格遵守組織政策
人工智慧元資料管理的挑戰
隨著機器學習和人工智慧系統變得越來越複雜，管理元資料變得越來越具有挑戰性。關鍵問題包括：
數量和多樣性：來自不同資料來源的大量元資料使得追蹤和組織變得困難。
缺乏標準化：不一致的元資料結構使跨來源的整合和查詢變得複雜。
元資料版本控制：元資料版本 日本數據 控制對於再現性和故障排除至關重要，但維護準確的版本具有挑戰性。
品質控制：確保元資料的準確性至關重要，因為元資料品質不佳可能會導致模型訓練不良。
可擴展的查詢和過濾：大規模查詢和過濾元資料很困難，特別是在手動操作不切實際的大型資料湖中。
LakeFS如何解決AI元資料管理
LakeFS 是一個可擴展的資料版本控制系統，可讓您像程式碼一樣管理資料。 LakeFS 將您的物件儲存轉換為類似 git 的儲存庫，支援版本控制操作，例如建立分支、提交和合併資料。 LakeFS 可實現資料協作、安全實驗、故障排除和即時錯誤恢復，並提供一種簡單的方法來實現資料湖的寫入-審核-發布模式。使用 LakeFS 進行元資料管理適用於資料但元資料的相同最佳實踐，提供類似的好處。
在探索 LakeFS 的 AI 元資料管理功
能之前，有必要了解其處理資料和元資料的方法。與支援各種實體類型（例如表格、檢視、流程、文件集合、儀表板）的傳統元資料平台不同，lakeFS 在物件層級管理大規模資料湖，支援物件層級元資料。這種對物件的關注與資料湖的結構保持一致，其中資料集儲存為物件的集合，使得 LakeFS 與格式無關並且適用於任何資料集結構。