Aktive Lerntools sind spezielle Softwarelösungen, die die Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen (ML) unterstützen sollen. Sie arbeiten in einem überwachten Rahmen und optimieren strategisch die Datenanmerkung, Kennzeichnung und Modellschulung. Im Gegensatz zu breiteren ML- oder MLOps-Plattformen sind diese Tools speziell darauf ausgelegt, eine iterative Rückkopplungsschleife einzurichten, die direkt in den Modelltrainingsprozess einfließt, Randfälle lokalisiert und den Etikettenbedarf verringert. Dieses gezielte Feedback nutzt die Modellunsicherheit, um die wertvollsten Daten für die Annotation zu identifizieren und so die Modellleistung mit einem kleineren, aber relevanteren Datensatz zu verbessern. Im Gegensatz zu herkömmlicher Datenkennzeichnungssoftware legen aktive Lerntools den Schwerpunkt auf den Annotationsprozess sowie auf die Verwaltung und Auswahl der am besten geeigneten Daten für die Kennzeichnung. Darüber hinaus gehen sie über die Funktionalitäten von Plattformen für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen hinaus, indem sie nicht nur Modelle bereitstellen, sondern diese durch kontinuierliche Lernzyklen aktiv verfeinern. Diese Tools verfügen über einzigartige Funktionen, die Fehler und Ausreißer automatisch identifizieren, umsetzbare Erkenntnisse zur Modellverbesserung liefern und eine intelligente Datenauswahl ermöglichen – entscheidend für die Feinabstimmung bereits vorhandener Modelle für bestimmte Anwendungsfälle. Die Bedeutung aktiver Lernwerkzeuge hat mit dem Aufkommen von Open-Source-Modellen, die von KI-Organisationen bereitgestellt werden, zugenommen, da sie sich an ein breiteres Spektrum von Benutzern richten, die diese Modelle an ihre jeweiligen Anforderungen anpassen möchten. Diese Tools dienen KI-Teams, Computer-Vision-Spezialisten, ML-Ingenieuren und Datenwissenschaftlern gleichermaßen und helfen bei der Schaffung effizienter aktiver Lernschleifen, die sich deutlich von den umfassenderen ML-Frameworks oder Datenspeicher- und Interkonnektivitätsdiensten unterscheiden, die von MLOps-Plattformen angeboten werden. Damit ein Produkt für die Aufnahme in die Kategorie „Active Learning Tools“ in Betracht gezogen wird, muss es: 1. Erleichtern Sie die Einrichtung einer iterativen Schleife zwischen Datenannotation und Modelltraining. 2. Verfügen Sie über Funktionen zur automatischen Identifizierung von Modellfehlern, Ausreißern und Grenzfällen. 3. Bieten Sie Einblicke in die Modellleistung und steuern Sie den Annotationsprozess, um ihn zu verbessern. 4. Ermöglichen Sie die Auswahl und Verwaltung von Trainingsdaten für eine effektive Modelloptimierung.

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Galileo AI

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Galileo AI ist ein KI-gesteuertes Tool zur Gestaltung von Benutzeroberflächen, das komplexe Designs aus natürlichen Spracheingaben erstellt.

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Labelbox ist eine AI-Plattform zur Erstellung und Nutzung von KI-Anwendungen, die Daten annotiert, Modelle trainiert und Aufgaben automatisiert.

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v7labs.com

V7 ist eine KI-Datenplattform für Computer Vision und generative KI, die Datenannotation, Workflows und Modellmanagement bietet.

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Modal ermöglicht es Entwicklern, Code in der Cloud auszuführen, indem es containerisierte, serverlose Rechenressourcen bereitstellt, ohne eigene Infrastruktur verwalten zu müssen.

Encord

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Encord ist eine Plattform zur effizienten Erstellung, Verwaltung und Annotation von KI-Trainingsdaten, die kollaborative Workflows und Qualitätskontrolle unterstützt.

Dataloop

dataloop.ai

Dataloop ist eine Plattform zur Verwaltung und Annotation von Datensätzen für KI-Anwendungen, die Entwicklern hilft, Daten effizient zu verarbeiten und Modelle zu integrieren.

Lightly AI

lightly.ai

Lightly unterstützt maschinelles Lernen, indem es Unternehmen hilft, relevante Daten auszuwählen, um Modelle effizienter zu trainieren und deren Leistung zu überwachen.

Cleanlab

cleanlab.ai

Cleanlab ist eine Plattform zur automatischen Korrektur von Datenfehlern in Datensätzen. Sie verbessert die Datenqualität für maschinelles Lernen und Analysen.