Find den rigtige software og tjenester.
Forvandl websteder til skrivebordsapps ved hjælp af WebCatalog Desktop, og få adgang til et væld af eksklusive apps til Mac, Windows. Brug rum til at organisere apps, nemt skifte mellem flere konti og øge din produktivitet som aldrig før.
Aktive læringsværktøjer er specialiserede softwareløsninger, der er udviklet til at øge udviklingen af maskinlæringsmodeller (ML). De opererer inden for en overvåget ramme, der strategisk optimerer dataannotering, mærkning og modeltræning. I modsætning til bredere ML- eller MLOps-platforme er disse værktøjer specielt udviklet til at etablere en iterativ feedback-loop, der direkte informerer modeltræningsprocessen, udpeger kantsager og mindsker etiketkravet. Denne målrettede feedback udnytter modelusikkerhed til at identificere de mest værdifulde data til annotering og forbedrer derved modellens ydeevne med et mindre, men mere relevant datasæt. Afvigende fra konventionel datamærkningssoftware lægger aktive læringsværktøjer primært vægt på annoteringsprocessen samt på styring og udvælgelse af de mest passende data til mærkning. Desuden overskrider de funktionaliteterne af datavidenskab og maskinlæringsplatforme ved ikke blot at implementere modeller, men aktivt forfine dem gennem kontinuerlige læringscyklusser. Disse værktøjer kan prale af unikke funktioner, der automatisk identificerer fejl og afvigelser, giver handlingsorienteret indsigt til modelforbedring og muliggør intelligent dataudvælgelse – afgørende for finjustering af allerede eksisterende modeller, så de passer til specifikke brugstilfælde. Betydningen af aktive læringsværktøjer er vokset med fremkomsten af open source-modeller leveret af AI-organisationer, da de henvender sig til et bredere spektrum af brugere, der søger at tilpasse disse modeller til deres særlige behov. Disse værktøjer tjener både AI-teams, computervisionsspecialister, ML-ingeniører og dataforskere, og hjælper med at skabe effektive aktive læringsløkker, som er markant adskilte fra de bredere ML-rammer eller datalagrings- og sammenkoblingstjenester, der tilbydes af MLOps-platforme. For at et produkt kan komme i betragtning til optagelse i kategorien Active Learning Tools, skal det: 1. Facilitere etableringen af en iterativ løkke mellem dataannotering og modeltræning. 2. Besidde kapaciteter til automatisk at identificere modelfejl, afvigere og kanttilfælde. 3. Tilbyd indsigt i modellens ydeevne og guide annoteringsprocessen for at forbedre den. 4. Aktiver udvælgelse og styring af træningsdata for effektiv modeloptimering.
Indsend ny app
Galileo AI
usegalileo.ai
Galileo AI er et AI-drevet værktøj til design af brugergrænseflader, der hjælper designere med hurtigt at skabe UI-designs baseret på naturlige sprogprompt.
V7
v7labs.com
V7 er en AI-datamotor designet til computervision og generative AI-applikationer. Platformen giver en infrastruktur til virksomhedstræningsdata, der inkluderer mærkning, arbejdsgange, datasæt og har en funktion til menneskelig træning. Det tilbyder flere annoteringsegenskaber for at forbedre kvaliteten af data til AI-modeller. Med funktioner som automatisk annotering, DICOM-annotering til medicinsk billedbehandling, datasætstyring og modelstyring automatiserer og strømliner V7 forskellige opgaver. Dens billed- og videoannoteringsværktøjer er designet til at forbedre præcisionen af datamærkning. Derudover muliggør den opbygning og automatisering af brugerdefinerede datapipelines og har værktøjer til automatisering af optisk tegngenkendelse (OCR) og intelligent dokumentbehandling (IDP) workflows.V7 giver brugerne mulighed for at outsource annoteringsopgaver. Det kan bruges på tværs af forskellige industrier såsom landbrug, bilindustrien, byggeri, energi, mad og drikke, sundhedspleje og meget mere. Den tilbyder samarbejdsfunktioner til teamannotering i realtid og giver analyse af etiketter og modelpræstationer. Ydermere letter V7 også arbejdsgange for annotering og modeltræning for at være mere effektiv gennem en intuitiv brugergrænseflade. Med dens forbedrede AutoAnnotate-funktion accelererer den hastigheden og nøjagtigheden af annoteringer. Platformen integreres med blandt andet AWS, Databricks og Voxel51 og understøtter en række datatyper, herunder video-, billed- og tekstdata.
Labelbox
labelbox.com
Labelbox er en platform til dataannotation og træning af AI-modeller, som understøtter samarbejde og tilpasning af mærkningsprocesser.
Modal
modal.com
Modal hjælper folk med at køre kode i skyen. Vi mener, at det er den nemmeste måde for udviklere at få adgang til containeriseret, serverløs computer uden besværet med at administrere deres egen infrastruktur.
Lightly AI
lightly.ai
Lightly hjælper maskinlæringsteams med at bygge bedre modeller gennem bedre data. Det giver virksomheder mulighed for at vælge de rigtige data til modeltræning ved at bruge aktiv læring. Vælg intelligent de bedste prøver til modeltræning gennem avanceret filtrering og aktiv læringsalgoritmer. * Balancer dine klassefordelinger, fjern redundanser og datasætbias. Mærk kun de bedste data til modeltræning, indtil du når din målnøjagtighed. * Analyser kvaliteten og mangfoldigheden af dine datasæt. Forstå dine data bedre med Lightlys holistiske synspunkter fra det store billede ned til de mindste nuancer af dine data. Afdække klassefordelinger, datahuller og repræsentationsforstyrrelser før mærkning for at spare tid og penge. * Overvåg din models ydeevne i produktionen. Spot outliers og fejltilfælde. * Vælg data uden for distribution direkte på kanten eller skyen. Send data tilbage til genoptræning og opdatering af modellen. * Administrer dit datasæt. Spor forskellige versioner, og når dit datasæt er klar, skal du blot dele med mærkning med et klik på en knap. Det er let: Den ende-til-ende aktive læring
Dataloop
dataloop.ai
Dataloop er en AI udviklingsplatform, der hjælper brugere med at administrere, annotere og analysere datasæt til maskinlæring og datalotation.
Cleanlab
cleanlab.ai
Cleanlab er banebrydende på MIT og bevist hos Fortune 500-virksomheder og leverer verdens mest populære Data-Centric AI-software. De fleste AI og Analytics er svækket af dataproblemer (dataindtastningsfejl, forkert mærkning, afvigelser, tvetydighed, næsten dubletter, datadrift, lav kvalitet eller usikkert indhold osv.); Cleanlab-softwaren hjælper dig med automatisk at rette dem i ethvert billede/tekst/tabeldatasæt. Denne kodefri platform kan også automærke store datasæt og give robuste maskinlæringsforudsigelser (via modeller, der er autotrænet på automatisk korrigerede data). Hvad kan jeg få fra Cleanlab-softwaren? 1. Automatiseret validering af dine datakilder (kvalitetssikring for dit datateam). Din virksomheds data er din konkurrencefordel, lad ikke støj udvande dens værdi. 2. Bedre version af dit datasæt. Brug det rensede datasæt produceret af Cleanlab i stedet for dit originale datasæt for at få mere pålidelig ML/Analytics (uden nogen ændring i din eksisterende kode). 3. Bedre ML-implementering (reduceret tid til implementering og mere pålidelige forudsigelser). Lad Cleanlab automatisk håndtere hele ML-stakken for dig! Med blot et par klik kan du implementere mere nøjagtige modeller end finjusterede OpenAI LLM'er til tekstdata og det nyeste inden for tabel-/billeddata. Forvandl rå data til pålidelig AI og Analytics uden alt det manuelle dataforberedende arbejde.
Encord
encord.com
Encord er en platform til annotering og styring af AI-træningsdata, der understøtter samarbejde og effektiv databehandling for modeltræning.
© 2025 WebCatalog, Inc.