Інструменти активного навчання – це спеціалізовані програмні рішення, створені для покращення розробки моделей машинного навчання (ML). Вони працюють у контрольованій системі, стратегічно оптимізуючи анотації даних, маркування та навчання моделей. На відміну від більш широких платформ ML або MLOps, ці інструменти спеціально розроблені для встановлення ітераційного циклу зворотного зв’язку, який безпосередньо інформує процес навчання моделі, точно визначаючи крайові випадки та зменшуючи вимоги до міток. Цей цільовий зворотний зв’язок використовує невизначеність моделі для визначення найбільш цінних даних для анотації, тим самим підвищуючи ефективність моделі за допомогою меншого, але релевантнішого набору даних. На відміну від звичайного програмного забезпечення для маркування даних, інструменти активного навчання роблять основний акцент на процесі анотації, а також на управлінні та виборі найбільш відповідних даних для маркування. Крім того, вони виходять за рамки функціональних можливостей платформ науки про дані та машинного навчання, не просто розгортаючи моделі, але й активно вдосконалюючи їх за допомогою безперервних циклів навчання. Ці інструменти мають унікальні функції, які автоматично виявляють помилки та викиди, надають практичну інформацію для покращення моделі та забезпечують інтелектуальний вибір даних — критично важливий для точного налаштування вже існуючих моделей відповідно до конкретних випадків використання. Значення інструментів активного навчання зросло з появою моделей з відкритим вихідним кодом, наданих організаціями ШІ, оскільки вони обслуговують ширший спектр користувачів, які прагнуть налаштувати ці моделі відповідно до своїх конкретних потреб. Ці інструменти обслуговують команди штучного інтелекту, спеціалістів з комп’ютерного бачення, інженерів ML та дослідників даних, допомагаючи створювати ефективні цикли активного навчання, які помітно відрізняються від ширших фреймворків ML або служб зберігання даних і взаємозв’язку, які пропонують платформи MLOps. Щоб продукт розглядався для включення до категорії засобів активного навчання, він повинен: 1. Сприяти встановленню ітераційного циклу між анотацією даних і навчанням моделі. 2. Володіти можливостями для автоматичного визначення помилок моделі, викидів і граничних випадків. 3. Пропонуйте уявлення про продуктивність моделі та керуйте процесом анотації, щоб покращити її. 4. Увімкніть вибір і керування навчальними даними для ефективної оптимізації моделі.

Запит на новий застосунок

Galileo AI

usegalileo.ai

Galileo AI — це додаток, який допомагає дизайнерам швидко створювати інтерфейси, генеруючи дизайни з текстових запитів та адаптуючи стилі.

Labelbox

labelbox.com

Labelbox - це платформа для анотації даних, що дозволяє створювати і управляти наборами даних для навчання моделей штучного інтелекту.

V7

v7labs.com

V7 - це AI-платформа для комп'ютерного зору, що забезпечує аннотацію, управління даними та автоматизацію робочих процесів для тренування моделей.

Modal

modal.com

Modal допомагає розробникам виконувати код у хмарі, надаючи доступ до контейнеризованих безсерверних обчислень без управління інфраструктурою.

Encord

encord.com

Encord – це платформа для анотації даних і управління навчаннням AI, яка допомагає розробляти та тестувати моделі машинного навчання.

Dataloop

dataloop.ai

Dataloop - платформа для управління даними в процесах машинного навчання, яка забезпечує анотацію, зберігання та аналіз наборів даних.

Lightly AI

lightly.ai

Lightly допомагає командам машинного навчання обирати найкращі дані для моделювання, покращуючи якість наборів даних та моніторячи їх продуктивність.

Cleanlab

cleanlab.ai

Cleanlab - платформа для автоматичного виправлення помилок у даних та покращення якості наборів даних для машинного навчання без кодування.