Software til aktive læringsværktøjer - Mest populære apps
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 i 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 praktisk indsigt til modelforbedring og muliggør intelligent dataudvælgelse – afgørende for finjustering af allerede eksisterende modeller, så de passer til specifikke brugssager. 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 valg og styring af træningsdata for effektiv modeloptimering.
Indsend ny app
Labelbox
labelbox.com
Datamotoren til AI. Datakurering, AI-assisteret mærkning, modeltræning og -diagnostik og mærkningstjenester, alt sammen i én platform, for at bygge bedre AI-produkter, bemærkelsesværdigt hurtigt.
Galileo AI
usegalileo.ai
Galileo AI revolutionerer den måde, UI-design udføres på i en tid med generativ AI. Galileos avancerede AI skaber UI-design af høj kvalitet fra naturligt sprog, hvilket giver folk mulighed for at designe ud over deres fantasi.
V7
v7labs.com
Den fulde infrastruktur til virksomhedstræningsdata, der dækker mærkning, arbejdsgange, datasæt og mennesker i løkken.
Modal
modal.com
Modal bygger bedre infrastruktur til dataingeniører og dataforskere.
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. * Bal...
Encord
encord.com
Alle de værktøjer, du skal bruge for at bygge bedre modeller hurtigere Encord er den førende dataplatform for avancerede computervisionsteams: Strømlin mærkning og RLHF-arbejdsgange, observer og evaluer modeller, og administrer og kurér data for at komme hurtigere til produktions-AI.
Dataloop
dataloop.ai
Endelig en løsning lavet til virksomheder Med Mark AI's omfattende brandguide og AI-tilpasningsfunktioner tilbyder vi en løsning på virksomhedsniveau, der giver dig mulighed for at forme din AI's identitet og budskaber for at imødekomme din virksomheds krav.
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 u...