برامج أدوات التعلم النشط - التطبيقات الأكثر شعبية
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 حالة 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، حيث تلبي احتياجات مجموعة واسعة من المستخدمين الذين يسعون إلى تخصيص هذه النماذج لمتطلباتهم المميزة. تخدم هذه الأدوات فرق الذكاء الاصطناعي، ومتخصصي رؤية الكمبيوتر، ومهندسي التعلم الآلي، 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
Labelbox
labelbox.com
محرك البيانات للذكاء الاصطناعي. تنظيم البيانات، ووضع العلامات بمساعدة الذكاء الاصطناعي، والتدريب على النماذج والتشخيصات، وخدمات وضع العلامات، كل ذلك في نظام أساسي واحد، لبناء منتجات ذكاء اصطناعي أفضل، وبسرعة ملحوظة.
V7
v7labs.com
البنية التحتية الكاملة لبيانات تدريب المؤسسات التي تغطي وضع العلامات وسير العمل ومجموعات البيانات والبشر في الحلقة.
Galileo AI
usegalileo.ai
يُحدث Galileo AI ثورة في الطريقة التي يتم بها تصميم واجهة المستخدم في عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي. يقوم الذكاء الاصطناعي المتطور الخاص بجاليليو بإنشاء تصميمات عالية الجودة لواجهة المستخدم من اللغة الطبيعية، مما يمكّن الأشخاص من تصميم يفوق خيالهم.
Modal
modal.com
تقوم Modal ببناء بنية تحتية أفضل لمهندسي البيانات وعلماء البيانات.
Encord
encord.com
جميع الأدوات التي تحتاجها لبناء نماذج أفضل وأسرع Encord هي منصة البيانات الرائدة لفرق الرؤية الحاسوبية المتقدمة: تبسيط عملية وضع العلامات وسير عمل RLHF، ومراقبة النماذج وتقييمها، وإدارة البيانات وتنظيمها للوصول إلى الذكاء الاصطناعي للإنتاج بشكل أسرع.
Dataloop
dataloop.ai
وأخيرًا، حل مصمم للمؤسسات من خلال دليل العلامة التجارية الشامل الخاص بـ Mark AI وإمكانيات تخصيص الذكاء الاصطناعي، نقدم حلاً على مستوى المؤسسة يسمح لك بتشكيل هوية الذكاء الاصطناعي الخاص بك ورسائله لتلبية متطلبات عملك.
Lightly AI
lightly.ai
يساعد Lightly فرق التعلم الآلي على بناء نماذج أفضل من خلال بيانات أفضل. فهو يسمح للشركات باختيار البيانات المناسبة للتدريب النموذجي باستخدام التعلم النشط. اختر بذكاء أفضل العينات للتدريب النموذجي من خلال التصفية المتقدمة وخوارزميات التعلم النشط. * تحقيق التوازن بين توزيعات صفك، وإزالة التكرار والتح...
Cleanlab
cleanlab.ai
تقدم شركة Cleanlab، الرائدة في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) والتي أثبتت كفاءتها في شركات Fortune 500، برامج الذكاء الاصطناعي الأكثر شيوعًا في العالم والتي تركز على البيانات. معظم الذكاء الاصطناعي والتحليلات تتضرر بسبب مشكلات البيانات (أخطاء إدخال البيانات، والتسمية الخاطئة، والقيم المتطرفة، وا...