Labelbox

labelbox.com

Labelbox عبارة عن منصة ذكاء اصطناعي تتمحور حول البيانات وتسمح للمستخدمين ببناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي واستخدامها. توفر المنصة القدرة على تدريب النماذج وضبطها، بالإضافة إلى أتمتة المهام باستخدام LLMs (نماذج التعلم الآلي من Labelbox). فيما يتعلق بالوظائف، تستخدم Labelbox ملفات تعريف الارتباط لتحسين تجربة المستخدم، وتحليل حركة مرور الموقع، والمساعدة في جهود التسويق، وفهم كيفية تفاعل المستخدمين مع النظام الأساسي. تُستخدم ملفات تعريف الارتباط الضرورية للوظيفة الأساسية مثل التنقل في الصفحة والوصول إلى المناطق الآمنة. تعمل ملفات تعريف الارتباط التفضيلية على تمكين النظام الأساسي من تذكر المعلومات الخاصة بالمستخدم، مثل اللغة أو المنطقة المفضلة. تستخدم شركة Labelbox أيضًا ملفات تعريف الارتباط الإحصائية، والتي تساعد مالكي مواقع الويب على جمع معلومات حول كيفية تفاعل الزوار مع النظام الأساسي. يتم جمع هذه الإحصائيات والإبلاغ عنها بشكل مجهول. علاوة على ذلك، يستخدم Labelbox ملفات تعريف الارتباط الخاصة بمقدمي الخدمات المختلفين لتحسين ميزات ووظائف محددة. يشمل هؤلاء الموفرون Intercom وLinkedIn وYouTube وZoomInfo وCloudflare وBizible وCookiebot وHeap Analytics. تخدم ملفات تعريف الارتباط الخاصة بكل موفر أغراضًا مختلفة، مثل التعرف على الزوار، وإدارة إشعارات الدعم، وموازنة التحميل، والسماح للزوار بتسجيل الدخول من خلال تطبيقات الطرف الثالث. بشكل عام، توفر منصة الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Labelbox للمستخدمين القدرة على إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتدريب النماذج وضبطها وأتمتة المهام باستخدام LLMs. تستخدم المنصة ملفات تعريف الارتباط والإحصائيات لتحسين تجربة المستخدم وفهم تفاعل الزائر. يضمن تكامل ملفات تعريف الارتباط الخاصة بموفري الطرف الثالث وظائف محسنة لجوانب مختلفة من النظام الأساسي.

Modal

modal.com

يساعد Modal الأشخاص على تشغيل التعليمات البرمجية في السحابة. نعتقد أن هذه هي الطريقة الأسهل للمطورين للوصول إلى الحوسبة بدون خادم دون الحاجة إلى إدارة البنية التحتية الخاصة بهم.

V7

v7labs.com

V7 هو محرك بيانات يعمل بالذكاء الاصطناعي مصمم لرؤية الكمبيوتر وتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية. توفر المنصة بنية أساسية لبيانات تدريب المؤسسات التي تتضمن التصنيف وسير العمل ومجموعات البيانات، كما أنها تتمتع بميزة التدريب البشري داخل الحلقة. يوفر خصائص توضيحية متعددة لتحسين جودة البيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي. بفضل ميزات مثل التعليقات التوضيحية التلقائية، والتعليقات التوضيحية DICOM للتصوير الطبي، وإدارة مجموعات البيانات، وإدارة النماذج، يقوم V7 بأتمتة وتبسيط المهام المختلفة. تم تصميم أدوات التعليقات التوضيحية للصور والفيديو لتحسين دقة تصنيف البيانات. بالإضافة إلى ذلك، فهو يتيح إنشاء وأتمتة خطوط أنابيب البيانات المخصصة ويحتوي على أدوات لأتمتة سير عمل التعرف البصري على الأحرف (OCR) ومعالجة المستندات الذكية (IDP). يتيح الإصدار 7 للمستخدمين الاستعانة بمصادر خارجية لمهام التعليقات التوضيحية. ويمكن استخدامه في مختلف الصناعات مثل الزراعة والسيارات والبناء والطاقة والأغذية والمشروبات والرعاية الصحية والمزيد. فهو يوفر ميزات تعاونية للتعليقات التوضيحية للفريق في الوقت الفعلي ويوفر تحليلات أداء المُلصق والنموذج. علاوة على ذلك، يسهل V7 أيضًا سير عمل التعليقات التوضيحية والتدريب النموذجي ليكون أكثر كفاءة من خلال واجهة مستخدم بديهية. بفضل ميزة AutoAnnotate المحسنة، فإنها تعمل على تسريع سرعة ودقة التعليقات التوضيحية. تتكامل المنصة مع AWS وDatabricks وVoxel51 وغيرها، وتدعم مجموعة من أنواع البيانات بما في ذلك بيانات الفيديو والصور والنص.

Dataloop

dataloop.ai

Dataloop عبارة عن منصة متطورة لتطوير الذكاء الاصطناعي تعمل على تغيير الطريقة التي تبني بها المؤسسات تطبيقات الذكاء الاصطناعي. تم تصميم منصة Dataloop بدقة لتلبية احتياجات المطورين في قلب عملية تطوير الذكاء الاصطناعي، مما يجعل العمل مع البيانات ونماذج الذكاء الاصطناعي أسهل وأكثر سهولة. يغطي حل Dataloop الشامل دورة حياة تطوير الذكاء الاصطناعي الكاملة، ويقدم الأدوات والوظائف التي تعمل على تبسيط إدارة البيانات والتعليقات التوضيحية واختيار النماذج والنشر. تم تصميم منصة Dataloop مع التركيز على التعاون، مما يسمح للمطورين وعلماء البيانات والمهندسين بالعمل معًا بسلاسة، وكسر الصوامع التقليدية وتعزيز الابتكار. تتضمن الميزات الرئيسية واجهة سحب وإفلات بديهية لإنشاء خطوط أنابيب البيانات، ومكتبة واسعة من عناصر ونماذج الذكاء الاصطناعي المعدة مسبقًا، وإمكانيات قوية لتنظيم البيانات والتعليق عليها. تم تصميم هذه الميزات لتمكين المطورين من إنشاء نماذج أولية لحلول الذكاء الاصطناعي وتكرارها ونشرها بسرعة، لمواكبة متطلبات السوق سريعة التطور. تلتزم Dataloop بتعزيز تطوير الذكاء الاصطناعي من خلال توفير منصة تركز على المطورين وتعالج تعقيدات وتحديات الذكاء الاصطناعي وإدارة البيانات. تتمثل رؤية Dataloop في إضفاء الطابع الديمقراطي على تطوير الذكاء الاصطناعي، وتمكين كل مؤسسة من تسخير قوة الذكاء الاصطناعي ودفع حلولها المبتكرة إلى الأمام.

Encord

encord.com

Encord هو النظام الأساسي الشامل لإلغاء قفل الذكاء الاصطناعي من بياناتك. قم بتطوير واختبار ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي التنبؤية والمولدة على نطاق واسع لإطلاق العنان لقيمة التعلم الآلي. أنشئ بيانات تدريب عالية الجودة، واستفد من مسارات التعلم النشط، وقم بتقييم جودة النموذج، وضبط النماذج بدقة، والمزيد في نظام أساسي واحد سهل الاستخدام. * التعليق التوضيحي - قم بتسمية أي طريقة مرئية بكفاءة وإدارة فرق التعليقات التوضيحية واسعة النطاق باستخدام مسارات عمل قابلة للتخصيص وأدوات مراقبة الجودة. * نشط - اختبار النماذج الخاصة بك والتحقق من صحتها وتقييمها وإظهار البيانات الأكثر قيمة وتنظيمها وتحديد أولوياتها لوضع العلامات لتعزيز أداء النموذج. * Apollo - تدريب نماذج الملكية والأساسية وضبطها وإدارتها على نطاق واسع لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الإنتاجية. * تسريع - خدمات وضع العلامات المتخصصة عند الطلب لمساعدتك على التوسع. تحظى شركة Encord بثقة فرق الذكاء الاصطناعي الرائدة في RapidAI، وTractable، وStanford Medicine، وMemorial، وKing's College London، وNHS، وUHN، وRoyal Navy، وVeo، والعديد من الشركات العالمية الأخرى.

Galileo AI

usegalileo.ai

Galileo AI هو مساعد طيار يعتمد على الذكاء الاصطناعي لتصميم الواجهة ويساعد المصممين على إنشاء تصميمات مبهجة لواجهة المستخدم في لحظة. ومن خلال الاستفادة من نماذج اللغة الكبيرة، فإنه قادر على فهم السياقات المعقدة وإنشاء تصميمات عالية الدقة من مطالبات اللغة الطبيعية. بفضل تدريبه على الآلاف من التصميمات المتميزة، يستطيع Galileo AI إنشاء تصميمات معقدة لواجهة المستخدم باستخدام الرسوم التوضيحية والصور التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي لتتناسب مع النمط المطلوب، بالإضافة إلى ملء نسخة المنتج بدقة. يمكّن تطبيق التعلم الآلي هذا المصممين من توفير الوقت في أنماط واجهة المستخدم المتكررة والتعديلات المرئية الصغيرة، بدلاً من التركيز على إنشاء حلول أكثر إبداعًا. يمكن أيضًا استخدام الأداة لإنشاء صفحة ملف شخصي لتطبيق قراءة الكتب الذي يضم مؤلفًا محددًا وقائمة كتبه، وصفحة إعدادات للمستخدمين لتعديل أسمائهم وأرقام هواتفهم وكلمات المرور الخاصة بهم.

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، والغموض، والتكرارات القريبة، وانجراف البيانات، والمحتوى المنخفض الجودة أو غير الآمن، وما إلى ذلك)؛ يساعدك برنامج Cleanlab على إصلاحها تلقائيًا في أي مجموعة بيانات صورة/نص/جدول. يمكن لهذه المنصة التي لا تحتاج إلى تعليمات برمجية أيضًا أن تقوم بتسمية مجموعات البيانات الكبيرة تلقائيًا وتوفير تنبؤات قوية للتعلم الآلي (عبر نماذج يتم تدريبها تلقائيًا على البيانات المصححة تلقائيًا). ما الذي يمكنني الحصول عليه من برنامج Cleanlab؟ 1. التحقق الآلي من مصادر البيانات الخاصة بك (ضمان الجودة لفريق البيانات الخاص بك). إن بيانات شركتك هي ميزتك التنافسية، فلا تدع الضوضاء تقلل من قيمتها. 2. نسخة أفضل من مجموعة البيانات الخاصة بك. استخدم مجموعة البيانات المنظفة التي تنتجها Cleanlab بدلاً من مجموعة البيانات الأصلية للحصول على تحليلات/تعلم أكثر موثوقية (دون أي تغيير في التعليمات البرمجية الموجودة لديك). 3. نشر أفضل لتعلم الآلة (تقليل وقت النشر وتوقعات أكثر موثوقية). اسمح لـ Cleanlab بالتعامل تلقائيًا مع حزمة ML الكاملة نيابةً عنك! من خلال بضع نقرات فقط، يمكنك نشر نماذج أكثر دقة من OpenAI LLMs المضبوطة بدقة للبيانات النصية وأحدث البيانات الجدولية/الصورية. قم بتحويل البيانات الأولية إلى ذكاء اصطناعي وتحليلات موثوقة، دون الحاجة إلى كل الأعمال اليدوية لإعداد البيانات.

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 والتحيز في مجموعة البيانات. قم بتسمية أفضل البيانات فقط للتدريب النموذجي حتى تصل إلى الدقة المستهدفة. * تحليل جودة وتنوع مجموعات البيانات الخاصة بك. افهم بياناتك بشكل أفضل من خلال وجهات نظر Lightly الشاملة بدءًا من الصورة الكبيرة وصولاً إلى أصغر الفروق الدقيقة في بياناتك. اكتشف التوزيعات الطبقية والفجوات في مجموعة البيانات وتحيزات التمثيل قبل التصنيف لتوفير الوقت والمال. * مراقبة أداء النموذج الخاص بك في الإنتاج. اكتشاف القيم المتطرفة وحالات الفشل. * حدد البيانات خارج التوزيع مباشرة على الحافة أو السحابة. إرسال البيانات مرة أخرى لإعادة تدريب النموذج وتحديثه. * إدارة مجموعة البيانات الخاصة بك. تتبع الإصدارات المختلفة، وبمجرد أن تصبح مجموعة البيانات الخاصة بك جاهزة، ما عليك سوى مشاركتها مع التصنيف بنقرة زر واحدة. هذا بخفة: التعلم النشط الشامل