Aktive læringsverktøy er spesialiserte programvareløsninger laget for å forsterke utviklingen av maskinlæringsmodeller (ML). De opererer innenfor et overvåket rammeverk, og optimaliserer strategisk datakommentarer, merking og modellopplæring. I motsetning til bredere ML- eller MLOps-plattformer, er disse verktøyene spesifikt utviklet for å etablere en iterativ tilbakemeldingssløyfe som direkte informerer modellopplæringsprosessen, identifiserer kantsaker og reduserer etikettkravet. Denne målrettede tilbakemeldingen utnytter modellusikkerhet for å identifisere de mest verdifulle dataene for merknader, og forbedrer dermed modellens ytelse med et mindre, men mer relevant datasett. Avvikende fra konvensjonell datamerkingsprogramvare, legger aktive læringsverktøy hovedvekt på merknadsprosessen, samt på å administrere og velge de mest passende dataene for merking. Videre overskrider de funksjonaliteten til datavitenskap og maskinlæringsplattformer ved ikke bare å distribuere modeller, men aktivt foredle dem gjennom kontinuerlige læringssykluser. Disse verktøyene har unike funksjoner som automatisk identifiserer feil og uteliggere, gir handlingskraftig innsikt for modellforbedring og muliggjør intelligent datavalg – avgjørende for å finjustere eksisterende modeller for å passe til spesifikke brukstilfeller. Betydningen av aktive læringsverktøy har vokst frem med fremveksten av åpen kildekode-modeller levert av AI-organisasjoner, ettersom de imøtekommer et bredere spekter av brukere som ønsker å tilpasse disse modellene for deres distinkte krav. Disse verktøyene betjener AI-team, datasynsspesialister, ML-ingeniører og dataforskere, og hjelper til med å skape effektive aktive læringsløkker, som er markant forskjellige fra de bredere ML-rammeverkene eller datalagrings- og sammenkoblingstjenester som tilbys av MLOps-plattformer. For at et produkt skal vurderes for inkludering i kategorien Aktive læringsverktøy, må det: 1. Tilrettelegge for etablering av en iterativ sløyfe mellom dataannotering og modelltrening. 2. Ha muligheter for automatisk å identifisere modellfeil, uteliggere og kanttilfeller. 3. Gi innsikt i modellens ytelse og veiledning i merknadsprosessen for å forbedre den. 4. Aktiver valg og administrasjon av treningsdata for effektiv modelloptimalisering.

Send inn ny app

Galileo AI

usegalileo.ai

Galileo AI er et AI-drevet verktøy for grensesnittdesign som hjelper designere med å lage brukervennlige UI-design raskt og effektivt.

Labelbox

labelbox.com

Labelbox er en plattform for merkedatabaser som muliggjør trening og finjustering av AI-modeller og automatisering av oppgaver for maskinlæring.

V7

v7labs.com

V7 er en AI-data motor for datalabling, databehandling og modelltrening, som støtter ulike bransjer med annoterings- og arbeidsflytverktøy.

Modal

modal.com

Modal hjelper folk med å kjøre kode i skyen, og gir utviklere enkel tilgang til containerbasert, serverløs databehandling uten å administrere egen infrastruktur.

Encord

encord.com

Encord er en plattform for merknad av treningsdata og AI-modellhåndtering, som støtter effektiv merknad og kvalitetssikring av ulike datatyper.

Dataloop

dataloop.ai

Dataloop er en AI-plattform for utvikling som gjør det lettere å administrere datasett og bygge AI-applikasjoner med verktøy for datahåndtering og merkingsoppgaver.

Lightly AI

lightly.ai

Lightly hjelper maskinlæringsteam med seleksjon av data for modelltrening ved hjelp av aktiv læring og avanserte filtreringsmetoder.

Cleanlab

cleanlab.ai

Cleanlab er en plattform for datakvalitet som automatiserer feilretting i datasett og forbedrer maskinlæring ved å levere rensede data.