核心概念
クロワッサンは、機械学習ツールやフレームワークでデータを簡単に使えるようにするメタデータフォーマットです。クロワッサンにより、データセットの検索性、移植性、相互運用性が向上し、機械学習のデータ管理と責任あるAIの課題に取り組みます。
要約
本論文では、クロワッサンというメタデータフォーマットを紹介しています。クロワッサンは、機械学習に使用されるデータセットの検索性、移植性、再現性、相互運用性を向上させることを目的としています。
クロワッサンは以下の4つの層で構成されています:
- データセットメタデータ層: データセットの一般情報(名称、説明、ライセンスなど)を記述します。
- リソース層: データセットに含まれるファイルやファイルグループを記述します。
- 構造層: データの構造(レコードセット、フィールド)を記述します。異なるデータ形式(テキスト、バイナリ、表形式、階層構造)を統一的に扱えます。
- セマンティック層: データの意味的な解釈(データ型、トレーニング/テストデータ分割など)を記述します。
クロワッサンは、主要なデータリポジトリ(HuggingFace、Kaggle、OpenML)に統合されており、400,000以上のデータセットがクロワッサン形式で利用可能になっています。また、TensorFlow Datasetsなどのデータローダーとも連携しています。
クロワッサンは、オープンソースで開発されており、機械学習コミュニティの中で進化し続けています。今後は、より高度なML固有のメタデータ記述や、他分野への適用など、さらなる発展が期待されます。
統計
大規模な画像データセットPASSは、ImageNetの代替として開発された。
PASSデータセットには、画像ファイルとメタデータCSVファイルが含まれている。
引用
"クロワッサンは、機械学習ツールやフレームワークでデータを簡単に使えるようにするメタデータフォーマットです。"
"クロワッサンにより、データセットの検索性、移植性、再現性、相互運用性が向上し、機械学習のデータ管理と責任あるAIの課題に取り組みます。"