在 OVHcloud，保护客户和合作伙伴客户的数据是我们运营的核心。通过明智地选择提供商、实施强大的安全措施并保持对数据保护的警惕，的法律框架下保护他们的信息，同时驾驭云环境。 FAIR 数据原则如何应用于机器学习数据和基础设施 在 Hopsworks，科学数据管理和管理的 FAIR 指导原则一直是我们构建更好的机器学习平台方法的基石。
FAIR 原则最初在学
术界和各种研究领域流行起来，旨在确 电话号码库 保不断增长的数据量仍然可用并造福社会，此后它被广泛采用。然而，很少有人在机器学习系统和数据管理的背景下提到它们。然而，这些原则在快速发展的人工智能和法学硕士领域如今更为重要，因为新的立法正在改变游戏规则。 在实施现代机器学习系统时，人工智能专业人员应该考虑道德、数据管理和开放框架问题如何影响他们对工具和机器学习平台的选择。
在 Hopsworks，我们在
设计用于管理机器学习数据和基础设施的平台时遵循 FAIR 原则。 FAIR 的四个核心概念是什么？ 可查找；指使数据易于搜索和查找的机制。基础设施、利益相关者和项目需要易于使用的数据发现功能。 数据需要遵循明确的命名约定，为自由文本搜索建立索引，并具有持久的唯一标识元数据，以清楚、明确地描述数据。
元数据的设计和管
理需要良好的系统支持。 可访问；不仅允许访问数据，还允许访问数据的来源和数据的元数据。 开放、免费、普遍可实施的协议，允许访问数据本身、元数据及其来源， 共享数据时需要访问控制支持。基于角色的访问控制很好，但基于属性的访问控制和/或基于动态角色的访问控制为数据共享和重用提供了更细粒度的支持。
可互操作；数据应
易于在不同的计算机系统之间共享。这是通过 他们贴上一个热门的标记来识别主人 实施开放的数据标准和格式来实现的 用于访问数据的开放且可访问的文件格式和传输协议。 可重复使用；一个系统生成的数据应该易于在下游系统中重复使用，而无需复制数据。为了重复使用数据，重要的是包含与数据许可证、出处、社区标准和自定义元数据相关的元数据，这将允许其他机构、团队或团体重复使用数据。
版本控制、编目、
出处/谱系、数据完整性和自定义元 bwb名录 数据使数据用户更容易决定是否可以使用共享数据。 为什么 FAIR 对 AI 平台和 ML 系统来说具有挑战性 FAIR 的一些原则可直接应用于机器学习系统：有许多开源框架、文件系统和编程语言可用于 AI 产品和服务的运行。不过，由于任何 ML系统的运行方式不同，也确实存在一些非常严峻的挑战。
可查找；虽然应用元
数据和清晰命名法的策略可以应用于操作机器学习系统的背景下，但从业者会发现，在操作此类服务所需的不同数据源和数据库之间创建清晰的集中逻辑是一项挑战；现代 ML 系统可能需要连接到多个源，其中一些可能是实时的，或者是大型语言的矢量数据库。如果没有能够满足不同场景的集中式解决方案，那么为资产和元数据创建清晰的结构将是一项复杂的工作。
