Alat pembelajaran aktif adalah solusi perangkat lunak khusus yang dibuat untuk meningkatkan pengembangan model pembelajaran mesin (ML). Mereka beroperasi dalam kerangka kerja yang diawasi, secara strategis mengoptimalkan anotasi data, pelabelan, dan pelatihan model. Tidak seperti platform ML atau MLOps yang lebih luas, alat ini dirancang khusus untuk membentuk putaran umpan balik berulang yang secara langsung menginformasikan proses pelatihan model, menunjukkan kasus-kasus ekstrem, dan mengurangi persyaratan label. Umpan balik yang ditargetkan ini memanfaatkan ketidakpastian model untuk mengidentifikasi data yang paling berharga untuk dianotasi, sehingga meningkatkan performa model dengan kumpulan data yang lebih kecil namun lebih relevan. Berbeda dari perangkat lunak pelabelan data konvensional, alat pembelajaran aktif memberikan penekanan utama pada proses anotasi, serta pengelolaan dan pemilihan data yang paling tepat untuk pelabelan. Selain itu, mereka melampaui fungsionalitas ilmu data dan platform pembelajaran mesin dengan tidak hanya menerapkan model, namun secara aktif menyempurnakannya melalui siklus pembelajaran berkelanjutan. Alat-alat ini memiliki fitur unik yang secara otomatis mengidentifikasi kesalahan dan outlier, memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk penyempurnaan model, dan memungkinkan pemilihan data yang cerdas—penting untuk menyempurnakan model yang sudah ada agar sesuai dengan kasus penggunaan tertentu. Pentingnya alat pembelajaran aktif semakin berkembang dengan munculnya model sumber terbuka yang disediakan oleh organisasi AI, karena mereka melayani spektrum pengguna yang lebih luas yang ingin menyesuaikan model ini untuk kebutuhan mereka yang berbeda-beda. Alat-alat ini melayani tim AI, spesialis visi komputer, insinyur ML, dan ilmuwan data, membantu penciptaan loop pembelajaran aktif yang efisien, yang sangat berbeda dari kerangka kerja ML yang lebih luas atau penyimpanan data dan layanan interkonektivitas yang ditawarkan oleh platform MLOps. Agar suatu produk dipertimbangkan untuk dimasukkan dalam kategori Alat Pembelajaran Aktif, produk tersebut harus: 1. Memfasilitasi pembentukan loop berulang antara anotasi data dan pelatihan model. 2. Memiliki kemampuan untuk secara otomatis mengidentifikasi kesalahan model, outlier, dan kasus tepi. 3. Menawarkan wawasan tentang kinerja model dan memandu proses anotasi untuk menyempurnakannya. 4. Memungkinkan pemilihan dan pengelolaan data pelatihan untuk optimalisasi model yang efektif.

Ajukan App Baru

Galileo AI

usegalileo.ai

Galileo AI adalah alat desain antarmuka yang membantu desainer membuat desain UI dengan cepat menggunakan AI untuk menghasilkan ilustrasi dan teks.

Labelbox

labelbox.com

Labelbox adalah platform AI yang memungkinkan pembuatan aplikasi AI, pelatihan model, dan otomatisasi tugas dengan mendukung anotasi data untuk pembelajaran mesin.

V7

v7labs.com

V7 adalah mesin data AI untuk aplikasi visi komputer dan AI generatif, menyediakan anotasi, manajemen dataset, dan otomatisasi alur kerja.

Modal

modal.com

Modal membantu pengguna menjalankan kode di cloud dengan cara yang sederhana, tanpa perlu mengelola infrastruktur sendiri.

Encord

encord.com

Encord adalah platform untuk anotasi dan manajemen data pelatihan AI yang efisien, mendukung kolaborasi dan memastikan kualitas data.

Dataloop

dataloop.ai

Dataloop adalah platform pengembangan AI yang mengelola dataset, memungkinkan anotasi, pembuatan model, dan integrasi untuk aplikasi pembelajaran mesin.

Lightly AI

lightly.ai

Lightly membantu tim machine learning memilih data terbaik untuk pelatihan model melalui pembelajaran aktif dan analisis kualitas dataset.

Cleanlab

cleanlab.ai

Cleanlab adalah aplikasi yang membantu memperbaiki kesalahan data dalam set data, memastikan kualitas data untuk keakuratan model machine learning.