要約:
- AIは複雑であり、「乱雑(messy)」と表現できる。
- AIのデータストリームは複雑であり、非構造化データとなっている。
- 非構造化データの処理は課題であり、AIエンジニアはその取り組みが欠けている。
- Iterative社のDataChainは非構造化データの処理を行うツールであり、AIワークフローの効率化を図っている。
- DataChainは人気のあるAIベースの分析機能を民主化し、データの前処理を支援する。
- DataChainはPythonオブジェクト応答を保存し、最新のデータモデルスキーマを使用して構造化することができる。
- データはしばしば非構造化であり、少し乱雑で時折汚れている。
考察:
AIの進化に伴いデータの複雑性が増しており、非構造化データの処理が重要性を増しています。Iterative社のDataChainのようなツールの登場は、AIエンジニアがより効率的にデータを前処理し、適切にカテゴリ化することを支援しています。しかし、全ての非構造化データを綺麗に整理し、AIモデル開発者が完全にクリーンな情報ストリームからデータを抽出するのは容易ではないでしょう。今後は、このようなツールの更なる発展と産業界における普及が注目されます。