Ocular AI

Har du ikke WebCatalog Desktop installeret? Download WebCatalog Desktop.

Ocular AI er en dataannoteringsplatform til at mærke, versionere og udrulle multimodale datasæt (billeder, video mv.) til træning af generative AI- og computer vision-modeller.

Skrivebords-app til Mac, Windows (PC)

Brug Ocular AI i et dedikeret, distraktionsfrit vindue med WebCatalog Desktop til macOS og Windows. Forbedr din produktivitet med hurtigere app-skift og mere gnidningsfri multitasking. Administrer nemt og skift mellem flere konti uden at bruge flere browsere.

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

Download WebCatalog Desktop

Ocular AI er en specialiseret dataannoteringsplatform designet til at understøtte udviklingen og træningen af avancerede generative AI-, computervision- og virksomheds-AI-modeller. Det gør det muligt for brugere effektivt at transformere ustrukturerede, multimodale data – såsom billeder og videoer – til præcist mærkede datasæt, der er afgørende for opbygning af pålidelige AI-systemer. Platformen muliggør nøjagtige og skalerbare annoteringsarbejdsgange, som er afgørende for at forbedre ydeevnen af AI-applikationer, der er afhængige af træningsdata af høj kvalitet.

Nøglefunktioner i Ocular AI omfatter robust understøttelse af en række datatyper, intelligente værktøjer til at strømline annoteringsopgaver og skalerbar infrastruktur for at imødekomme krav på virksomhedsniveau. Ved at fokusere på at forbedre konsistensen og nøjagtigheden af datamærkning hjælper Ocular AI med at reducere fejl og accelerere maskinlæringspipelinen. Dette gør det til en praktisk løsning for teams, der arbejder på komplekse visuelle AI-projekter på tværs af brancher som sundhedspleje, bilindustrien og teknologi.

Ocular AI's muligheder er centreret om at levere præcise annoteringsarbejdsgange, der minimerer den manuelle indsats og samtidig maksimerer dataintegriteten, hvilket er grundlæggende for udvikling af AI-løsninger, herunder dem, der analyserer nethindebilleder, opdager øjensygdomme eller driver smarte visuelle applikationer. Dets integrationsvenlige design understøtter problemfri inkorporering i eksisterende AI-udviklingsmiljøer, hvilket letter smidigere modeltræning og valideringsprocesser uden unødvendig kompleksitet.

Platformens applikation til oftalmologi og relaterede områder stemmer overens med AI's voksende rolle i at konvertere øjendata til meningsfuld sundhedsindsigt. Mens Ocular AI selv er fokuseret på dataannotering, understøtter den det bredere AI-økosystem, hvor øjenscanninger og andre billeddata udnyttes til diagnostiske og forudsigelige sundhedsanalyser. Dette gør det muligt for forskere og udviklere at accelerere AI-baserede innovationer inden for medicinsk billeddannelse, computersyn og mere.

Ocular AI er dataanmærkningsmotoren til Generative AI, Computer Vision og Enterprise AI-modeller. Vi hjælper dig med at transformere ustrukturerede, multimodale data til gyldne datasæt til at drive generativ AI, grænsemodeller og computervision. Ocular Foundry er den mest intuitive, datacentrerede og hurtigste platform, der lader dig mærke, kommentere, versionere og implementere dine data til træningsmodeller. Det orkestrerer også dine annoteringsopgaver, hvilket forbedrer samarbejdet med medlemmer og annotatorer. Med Ocular Bolt kan du skifte fra mennesker i løkken til eksperter i løkken for at superlade dine datamærknings- og annoteringsprojekter. Vores globale ekspertarbejdsstyrke sikrer hurtige, præcise resultater – uanset omfanget eller kompleksiteten af dine data. Virksomheder bruger enorme beløb på træningsdata, men Foundry og Bolt er AI-native værktøjer, der sænker omkostningerne, reducerer manuel indsats og fremskynder dataindsamling af høj kvalitet. Vi erstatter forældet, klodset og dyrt datasoftware!

Websted: useocular.com

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