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Erfahren Sie, wie man Produktions-ML-Anwendungen entwickelt, bereitstellt und iteriert.

📚 Papers & Tech‑Blogs von Unternehmen, die ihre Arbeit zu Data Science & Machine Learning in der Produktion teilen.

Die Open Context Layer für Data und AI. OpenMetadata ist die offene Plattform zum Aufbau von vertrauenswürdigem Datenkontext und Business-Semantik für Menschen, KI-Assistenten und Agenten.

Datenqualitäts-Profiling und explorative Datenanalyse für Pandas- und Spark-DataFrames mit nur 1 Zeile Code.

Wisse immer, was du von deinen Daten erwarten kannst.

Cleanlabs Open-Source-Bibliothek ist das datenzentrierte Standard-AI-Paket für Datenqualität und maschinelles Lernen mit unvollständigen, realen Daten und Labels.

Hochwertige Datensätze und visuelle KI-Modelle verfeinern

Evidently ist ein Open-Source-Framework für ML- und LLM-Observability. Evaluieren, testen und überwachen Sie KI-gestützte Systeme oder Daten-Pipelines. Von tabellarischen Daten bis hin zu Gen AI. Über 100 Metriken.

Das Open-Source-Feature-Store für AI/ML

lakeFS – Datenversionskontrolle für Ihren Data Lake | Git für Daten

Lernen Sie, wie man produktionsbereite ML-Anwendungen entwirft, entwickelt, bereitstellt und iteriert.

Eine Open-Source-Datenprotokollierungsbibliothek für Modelle des maschinellen Lernens und Daten-Pipelines. 📚 Bietet Einblick in Datenqualität und Modellleistung im Zeitverlauf. 🛡️ Unterstützt datenschutzfreundliche Datenerfassung für Sicherheit und Robustheit. 📈

Data-Contracts-Engine für den modernen Data Stack. https://www.soda.io

Der virtuelle Feature Store. Verwandeln Sie Ihre bestehende Dateninfrastruktur in einen Feature Store.

Feathr – Eine skalierbare, vereinheitlichte Daten- und KI-Engineering-Plattform für Unternehmen

Skalierbares Toolkit zur Datenvorverarbeitung und -kuration für LLMs

re_data – Beheben Sie Datenprobleme, bevor Ihre Benutzer oder Ihr CEO sie entdecken 😊

Die erste Open-Source-Plattform zur Datenerkennung und -beobachtbarkeit. Wir erleichtern Datenexperten das Leben, damit Sie sich auf Ihr Geschäft konzentrieren können.

Open-Source-ETL/ELT, das Sie auf Ihren eigenen Servern oder in der Cloud bereitstellen. Basiert auf DuckDB: No-Code/Low-Code visuelle Pipelines oder SQL, 385 Komponenten, dbt, CDC, Datenqualität, Reverse ETL, Lineage, MCP für AI-Agenten. Keine Anbieter-Cloud, keine Abrechnung pro Zeile.

Automatische Fehlersuche in Bilddatensätzen und Anwendung datenzentrierter Computer Vision.

Eine kuratierte, aber unvollständige Liste datenzentrierter KI-Ressourcen.

Heimat des Open Data Contract Standard (ODCS).

📙 Awesome Data Catalogs und Observability Platforms.

Datenverträge durchsetzen

Datenqualitätsprüfung und Metadatenberichte für Data Frames und Datenbanktabellen

Produktionsbereites ML-System zur automatisierten Erkennung von Maßeinheitenfehlern | 88-92% Genauigkeit | 94% Autonomie | KNIME-Workflow

Qualitis ist eine zentrale Datenqualitäts-Managementplattform, die Qualitätsprüfungen, Benachrichtigungen und Verwaltung für verschiedene Datenquellen unterstützt. Sie dient der Lösung verschiedener durch Datenverarbeitung verursachter Datenqualitätsprobleme. https://github.com/WeBankFinTech/Qualitis

Lernen Sie Ihre Daten besser kennen! Datavines ist eine Data-Observability-Plattform der nächsten Generation mit Unterstützung für Metadatenmanagement und Datenqualität.

Sammlung prominenter Praxisbeispiele gescheiterter Machine-Learning-Projekte

Dingo: Ein umfassendes Tool zur Qualitätsbewertung von KI-Daten, -Modellen und -Anwendungen