ابحث عن البرامج والخدمات المناسبة.
حوِّل المواقع الإلكترونية إلى تطبيقات سطح مكتب مع WebCatalog Desktop، وتمكَّن من الوصول إلى مجموعة وفيرة من التطبيقات الحصرية لأنظمة تشغيل Mac وWindows. استخدم الحاويات لتنظيم التطبيقات، والتبديل بين عدة حسابات بسهولة، وتعزيز إنتاجيتك أكثر من أي وقتٍ مضى.
أدوات التعلم النشط هي حلول برمجية متخصصة تم تصميمها لزيادة تطوير نماذج التعلم الآلي (ML). إنهم يعملون ضمن إطار خاضع للإشراف، ويعملون على تحسين شرح البيانات ووضع العلامات والتدريب النموذجي بشكل استراتيجي. على عكس منصات ML أو MLOps الأوسع، تم تصميم هذه الأدوات خصيصًا لإنشاء حلقة تعليقات متكررة تُعلم بشكل مباشر عملية تدريب النموذج، وتحديد حالات الحافة، وتقليل متطلبات التسمية. تعمل هذه التعليقات المستهدفة على تسخير عدم اليقين في النموذج لتحديد البيانات الأكثر قيمة للتعليق التوضيحي، وبالتالي تعزيز أداء النموذج باستخدام مجموعة بيانات أصغر ولكنها أكثر صلة. تختلف أدوات التعلم النشط عن برامج تصنيف البيانات التقليدية، حيث تركز بشكل أساسي على عملية التعليق التوضيحي، وكذلك على إدارة واختيار البيانات الأكثر ملاءمة لوضع العلامات. علاوة على ذلك، فإنها تتجاوز وظائف علم البيانات ومنصات التعلم الآلي من خلال ليس فقط نشر النماذج، ولكن تحسينها بشكل فعال من خلال دورات التعلم المستمر. تتميز هذه الأدوات بميزات فريدة تحدد الأخطاء والقيم المتطرفة تلقائيًا، وتوفر رؤى قابلة للتنفيذ لتحسين النموذج، وتمكين الاختيار الذكي للبيانات - وهو أمر بالغ الأهمية لضبط النماذج الموجودة مسبقًا لتناسب حالات استخدام محددة. تزايدت أهمية أدوات التعلم النشط مع ظهور نماذج مفتوحة المصدر تقدمها مؤسسات الذكاء الاصطناعي، لأنها تلبي احتياجات مجموعة واسعة من المستخدمين الذين يسعون إلى تخصيص هذه النماذج لمتطلباتهم المميزة. تخدم هذه الأدوات فرق الذكاء الاصطناعي، ومتخصصي رؤية الكمبيوتر، ومهندسي تعلم الآلة، وعلماء البيانات على حد سواء، مما يساعد في إنشاء حلقات تعلم نشطة فعالة، والتي تختلف بشكل ملحوظ عن أطر تعلم الآلة الأوسع أو خدمات تخزين البيانات والربط البيني التي تقدمها منصات MLOps. لكي يتم النظر في إدراج المنتج في فئة أدوات التعلم النشط، يجب أن: 1. تسهيل إنشاء حلقة تكرارية بين شرح البيانات والتدريب النموذجي. 2. تمتلك القدرة على تحديد أخطاء النموذج والقيم المتطرفة وحالات الحافة تلقائيًا. 3. تقديم رؤى حول أداء النموذج وتوجيه عملية التعليق التوضيحي لتحسينه. 4. تمكين اختيار وإدارة بيانات التدريب لتحسين النموذج الفعال.
إرسال تطبيق جديد
Galileo AI
usegalileo.ai
تطبيق جاليليو AI هو مساعد ذكي لتصميم واجهات المستخدم يساعد المصممين على إنشاء تصاميم UI عالية الجودة بسرعة من خلال استخدام نماذج لغة متطورة.
Labelbox
labelbox.com
Labelbox هو منصة تعتمد على البيانات لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي، تمكّن المستخدمين من تدريب النماذج وأتمتة المهام باستخدام نماذج التعلم الآلي.
V7
v7labs.com
V7 هو محرك بيانات يعتمد على الذكاء الاصطناعي مصمم لتطبيقات الرؤية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي التوليدي. يقدم منصة لتدريب البيانات وتحسين جودة البيانات.
Modal
modal.com
تساعد تطبيق مودال الناس على تشغيل الأكواد في السحابة، مما يوفر وصولاً سهلاً لحساب بدون خوادم دون الحاجة لإدارة البنية التحتية.
Encord
encord.com
Encord هو منصة شاملة لتطوير وإدارة بيانات الذكاء الاصطناعي، تسمح بتعليق البيانات، تقييم النماذج، وتحسين أدائها بشكل فعال.
Dataloop
dataloop.ai
Dataloop هو منصة متكاملة لإدارة البيانات والنماذج في تطوير ذكاء اصطناعي، تدعم المستخدمين في إنشاء وتحليل مجموعات البيانات.
Lightly AI
lightly.ai
Lightly AI يساعد فرق تعلم الآلة في تحسين نماذجهم من خلال اختيار البيانات المناسبة لتدريب النماذج باستخدام التعلم النشط وتحليل جودة وتنوع البيانات.
Cleanlab
cleanlab.ai
Cleanlab هو تطبيق لتحسين جودة البيانات في التعلم الآلي عبر تصحيح الأخطاء وتسهيل التحليل ودعم الفرق في إدارة البيانات.
© 2025 WebCatalog, Inc.