Các công cụ học tập tích cực là các giải pháp phần mềm chuyên dụng được tạo ra để tăng cường phát triển các mô hình học máy (ML). Họ hoạt động trong một khuôn khổ được giám sát, tối ưu hóa một cách chiến lược việc chú thích dữ liệu, ghi nhãn và đào tạo mô hình. Không giống như các nền tảng ML hoặc MLOps rộng hơn, các công cụ này được thiết kế đặc biệt để thiết lập vòng phản hồi lặp lại, thông báo trực tiếp cho quá trình đào tạo mô hình, xác định các trường hợp đặc biệt và giảm bớt yêu cầu về nhãn. Phản hồi có mục tiêu này khai thác tính không chắc chắn của mô hình để xác định dữ liệu có giá trị nhất cho chú thích, từ đó nâng cao hiệu suất của mô hình với tập dữ liệu nhỏ hơn nhưng phù hợp hơn. Khác với phần mềm ghi nhãn dữ liệu thông thường, các công cụ học tập tích cực đặt trọng tâm hàng đầu vào quy trình chú thích cũng như quản lý và lựa chọn dữ liệu phù hợp nhất để ghi nhãn. Hơn nữa, họ vượt qua các chức năng của nền tảng khoa học dữ liệu và máy học bằng cách không chỉ triển khai các mô hình mà còn tích cực tinh chỉnh chúng thông qua các chu kỳ học tập liên tục. Những công cụ này có các tính năng độc đáo tự động xác định lỗi và ngoại lệ, cung cấp thông tin chi tiết hữu ích để nâng cao mô hình và cho phép lựa chọn dữ liệu thông minh—rất quan trọng để tinh chỉnh các mô hình hiện có cho phù hợp với các trường hợp sử dụng cụ thể. Tầm quan trọng của các công cụ học tập tích cực đã phát triển cùng với sự xuất hiện của các mô hình nguồn mở do các tổ chức AI cung cấp, vì chúng phục vụ cho nhiều người dùng đang tìm cách tùy chỉnh các mô hình này cho các yêu cầu riêng biệt của họ. Những công cụ này phục vụ các nhóm AI, chuyên gia thị giác máy tính, kỹ sư ML và nhà khoa học dữ liệu, hỗ trợ tạo ra các vòng học tập tích cực hiệu quả, khác biệt rõ rệt với các khung ML rộng hơn hoặc các dịch vụ lưu trữ và kết nối dữ liệu được cung cấp bởi nền tảng MLOps. Để một sản phẩm được xem xét đưa vào danh mục Công cụ học tập tích cực, sản phẩm đó phải: 1. Tạo điều kiện thuận lợi cho việc thiết lập vòng lặp giữa chú thích dữ liệu và đào tạo mô hình. 2. Sở hữu khả năng tự động xác định các lỗi mô hình, các trường hợp ngoại lệ và các trường hợp khó khăn. 3. Cung cấp thông tin chuyên sâu về hiệu suất của mô hình và hướng dẫn quy trình chú thích để nâng cao hiệu suất của mô hình. 4. Cho phép lựa chọn và quản lý dữ liệu huấn luyện để tối ưu hóa mô hình hiệu quả.

Đề xuất ứng dụng mới

Galileo AI

usegalileo.ai

Galileo AI là ứng dụng hỗ trợ thiết kế giao diện bằng AI, giúp thiết kế UI nhanh chóng từ văn bản tự nhiên và tạo hình ảnh, văn bản cho sản phẩm.

Labelbox

labelbox.com

Labelbox là nền tảng AI tập trung vào dữ liệu, giúp người dùng ghi nhãn dữ liệu, đào tạo mô hình và tự động hóa các nhiệm vụ.

V7

v7labs.com

V7 là nền tảng AI giúp tạo và quản lý dữ liệu cho ứng dụng thị giác máy tính, bao gồm gán nhãn, quản lý tập dữ liệu và tự động hóa quy trình.

Modal

modal.com

Modal giúp người dùng chạy mã trên đám mây, cung cấp khả năng tính toán không máy chủ mà không cần quản lý hạ tầng.

Encord

encord.com

Encord là nền tảng hỗ trợ quản lý và chú thích dữ liệu đào tạo AI, giúp phát triển, kiểm tra và triển khai các mô hình AI hiệu quả.

Dataloop

dataloop.ai

Dataloop là nền tảng phát triển AI giúp quản lý và tối ưu hóa dữ liệu cho các ứng dụng học máy với các công cụ đơn giản và dễ sử dụng.

Lightly AI

lightly.ai

Lightly AI giúp các đội ngũ học máy xây dựng mô hình tốt hơn bằng cách chọn dữ liệu phù hợp cho việc huấn luyện thông qua học chủ động.

Cleanlab

cleanlab.ai

Cleanlab là phần mềm kiểm tra và sửa lỗi dữ liệu tự động, cải thiện chất lượng dữ liệu cho các mô hình máy học và phân tích mà không cần mã hóa.