Aktive læringsværktøjer er specialiserede softwareløsninger, der er udviklet til at øge udviklingen af ​​maskinlæringsmodeller (ML). De opererer inden for en overvåget ramme, der strategisk optimerer dataannotering, mærkning og modeltræning. I modsætning til bredere ML- eller MLOps-platforme er disse værktøjer specielt udviklet til at etablere en iterativ feedback-loop, der direkte informerer modeltræningsprocessen, udpeger kantsager og mindsker etiketkravet. Denne målrettede feedback udnytter modelusikkerhed til at identificere de mest værdifulde data til annotering og forbedrer derved modellens ydeevne med et mindre, men mere relevant datasæt. Afvigende fra konventionel datamærkningssoftware lægger aktive læringsværktøjer primært vægt på annoteringsprocessen samt på styring og udvælgelse af de mest passende data til mærkning. Desuden overskrider de funktionaliteterne af datavidenskab og maskinlæringsplatforme ved ikke blot at implementere modeller, men aktivt forfine dem gennem kontinuerlige læringscyklusser. Disse værktøjer kan prale af unikke funktioner, der automatisk identificerer fejl og afvigelser, giver handlingsorienteret indsigt til modelforbedring og muliggør intelligent dataudvælgelse – afgørende for finjustering af allerede eksisterende modeller, så de passer til specifikke brugstilfælde. Betydningen af ​​aktive læringsværktøjer er vokset med fremkomsten af ​​open source-modeller leveret af AI-organisationer, da de henvender sig til et bredere spektrum af brugere, der søger at tilpasse disse modeller til deres særlige behov. Disse værktøjer tjener både AI-teams, computervisionsspecialister, ML-ingeniører og dataforskere, og hjælper med at skabe effektive aktive læringsløkker, som er markant adskilte fra de bredere ML-rammer eller datalagrings- og sammenkoblingstjenester, der tilbydes af MLOps-platforme. For at et produkt kan komme i betragtning til optagelse i kategorien Active Learning Tools, skal det: 1. Facilitere etableringen af ​​en iterativ løkke mellem dataannotering og modeltræning. 2. Besidde kapaciteter til automatisk at identificere modelfejl, afvigere og kanttilfælde. 3. Tilbyd indsigt i modellens ydeevne og guide annoteringsprocessen for at forbedre den. 4. Aktiver udvælgelse og styring af træningsdata for effektiv modeloptimering.

Indsend ny app

Galileo AI

usegalileo.ai

Galileo AI er et AI-drevet værktøj til design af brugergrænseflader, der hjælper designere med hurtigt at skabe UI-designs baseret på naturlige sprogprompt.

Labelbox

labelbox.com

Labelbox er en platform til dataannotation og træning af AI-modeller, som understøtter samarbejde og tilpasning af mærkningsprocesser.

V7

v7labs.com

V7 er en AI-datóengine til billed- og videodata, der tilbyder automatisering af annotering, datasætstyring og modeladministration for forskellige industrier.

Modal

modal.com

Modal hjælper udviklere med at køre kode i skyen uden at skulle håndtere egen infrastruktur.

Encord

encord.com

Encord er en platform til annotering og styring af AI-træningsdata, der understøtter samarbejde og effektiv databehandling for modeltræning.

Dataloop

dataloop.ai

Dataloop er en AI udviklingsplatform, der hjælper brugere med at administrere, annotere og analysere datasæt til maskinlæring og datalotation.

Lightly AI

lightly.ai

Lightly AI hjælper maskinlæringsteam med at forbedre modeller ved at vælge det rigtige data gennem aktiv læring og avanceret filtrering.

Cleanlab

cleanlab.ai

Cleanlab er en platform, der automatisk identificerer og retter dataproblemer i datasæt, hvilket forbedrer datakvalitet og ML-prediktioner.