Croissant: A Metadata Format for ML-Ready Datasets

数据是机器学习（ML）的重要资源，但是处理数据仍然是一个关键的难点。本文介绍了Croissant，一种元数据格式，用于简化ML工具和框架使用数据的方式。Croissant使数据集更易于发现，便于移植和互操作，从而解决了ML数据管理和负责任的AI中的重要挑战。Croissant已经得到了几个流行的数据集仓库的支持，跨越数十万个数据集，准备好加载到最流行的ML框架中。

Croissant试图解决机器学习数据管理和负责任的人工智能中的数据可发现性、可移植性和互操作性问题。

Croissant是一种元数据格式，可使数据集更易于使用机器学习工具和框架。它已经被几个流行的数据集库支持，跨越数十万个数据集，可以加载到最流行的机器学习框架中。

论文介绍了Croissant，这是一种元数据格式，可简化机器学习工具和框架使用数据的方式。实验使用了多个数据集库，并且Croissant已经被支持。这个方法可以帮助解决机器学习数据管理和负责任的人工智能中的数据可发现性、可移植性和互操作性问题。

最近的相关研究包括：1. DVC：一种基于Git的数据版本控制系统。2. MLflow：一种跨平台的开源机器学习平台。3. Kubeflow：一种用于机器学习的开源平台，可在Kubernetes上运行。