Dataloop

Har du ikke WebCatalog Desktop installeret? Download WebCatalog Desktop.

Dataloop er en AI udviklingsplatform, der hjælper brugere med at administrere, annotere og analysere datasæt til maskinlæring og datalotation.

Forbedr din oplevelse med skrivebordsappen til Dataloop på WebCatalog Desktop til Mac, Windows.

Kør apps i distraktionsfrie vinduer med mange forbedringer.
Administrer og skift nemt mellem flere konti og apps uden at skifte browser.

Download WebCatalog Desktop

Dataloop er en avanceret AI-udviklingsplatform, der transformerer den måde, organisationer bygger AI-applikationer på. Dataloops platform er omhyggeligt udformet til at imødekomme udviklere i hjertet af AI -udviklingsprocessen, hvilket gør det enklere og mere intuitivt at arbejde med data og AI -modeller. Dataloops omfattende løsning spænder over den fulde AI -udviklingslivscyklus, der tilbyder værktøjer og funktionaliteter, der strømline datastyring, annotation, modeludvælgelse og implementering. Dataloops platform er bygget med fokus på samarbejde, der gør det muligt for udviklere, dataforskere og ingeniører at arbejde sammen problemfrit, nedbryde traditionelle siloer og fremme innovation. Nøglefunktioner inkluderer en intuitiv træk-og-slip-grænseflade til konstruktion af datarørledninger, et enormt bibliotek med forudbyggede AI-elementer og modeller og robuste datakuration og annotationsfunktioner. Disse funktioner er designet til at styrke udviklere til hurtigt at prototype, iterere og implementere AI-løsninger og holde trit med de hurtigt udviklende krav på markedet. Dataloop er forpligtet til at fremme AI-udvikling ved at tilvejebringe en udvikler-centreret platform, der adresserer kompleksiteten og udfordringerne ved AI og datastyring. Dataloops vision er at demokratisere AI -udvikling, hvilket gør det muligt for enhver organisation at udnytte kraften i AI og drive deres innovative løsninger fremad.

Dataloop er en omfattende platform designet til at administrere og optimere datasæt til forskellige applikationer, især inden for maskinlæring og datalotation. Det tilbyder et robust sæt værktøjer til at oprette, administrere og analysere datasæt effektivt. Brugere kan gemme data i Dataloops interne opbevaring eller integrere med eksterne cloud -tjenester som AWS, Azure og Google Cloud Storage. Platformen understøtter en lang række datatyper, herunder billeder, videoer, lydfiler og tekstdokumenter.

Nøglefunktioner i Dataloop inkluderer kloning, sammenlægning og omdøbning af datasæt, fusion og omdøbning samt muligheden for at udtrække indlejringer fra datasæt ved hjælp af for-trænede modeller. Det letter også oprettelsen af brugerdefinerede metadata og giver brugerne mulighed for at eksportere datasæt i formater som Coco, Yolo og VOC, som ofte bruges i computervisionsopgaver. Derudover understøtter Dataloop integrationen af uddannede modeller til forudsigelsesopgaver, hvilket gør det muligt for brugere at generere indsigt fra deres data.

Platformen er designet til at strømline datastyringsprocesser, hvilket gør det lettere at organisere, kommentere og bruge datasæt til maskinlæringsprojekter. Det giver en brugervenlig grænseflade til styring af opgaver og arbejdsgange, så brugerne kan oprette og styre mærkningsopgaver og integrere med funktioner-as-a-service (FAAS) eller rørledninger til automatiseret databehandling. Generelt tilbyder Dataloop et alsidigt og kraftfuldt værktøjssæt for dataforskere og forskere, der ønsker at administrere og udnytte deres datasæt effektivt.

Denne beskrivelse blev genereret af AI (kunstig intelligens). AI kan lave fejl. Tjek vigtige oplysninger.

Kategorier:

Productivity

Software til aktive læringsværktøjer

Software til datamærkning

Data Science og Machine Learning platforme

Software til billedgenkendelse

MLOps platforme

Machine Learning Software

Aktiv læringssoftware

Websted: dataloop.ai

Ansvarsfraskrivelse: WebCatalog er ikke tilknyttet, associeret med, autoriseret af, godkendt af eller på nogen måde officielt forbundet med Dataloop. Alle produktnavne, logoer og mærker tilhører deres respektive ejere.