App Store für Web-Apps
Finden Sie die richtige Software und Services.
Verwandeln Sie mit WebCatalog Desktop-Websites in Desktop-Apps und greifen Sie auf eine Fülle von exklusiven Apps für Mac, Windows. Verwenden Sie Spaces, um Apps zu organisieren, mühelos zwischen mehreren Konten zu wechseln und Ihre Produktivität wie nie zuvor zu steigern.
Software für aktive Lerntools - Beliebteste Apps - Seychellen
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.
Neue App übermitteln
Labelbox
labelbox.com
Labelbox ist eine datenzentrierte KI-Plattform, die es Benutzern ermöglicht, KI-Anwendungen zu erstellen und zu nutzen. Die Plattform bietet die Möglichkeit, Modelle zu trainieren und zu optimieren sowie Aufgaben mithilfe von LLMs (Labelbox Machine Learning Models) zu automatisieren. In Bezug auf die Funktionalität verwendet Labelbox Cookies, um das Benutzererlebnis zu verbessern, den Website-Verkehr zu analysieren, Marketingbemühungen zu unterstützen und zu verstehen, wie Benutzer mit der Plattform interagieren. Notwendige Cookies werden für Grundfunktionen wie Seitennavigation und Zugriff auf sichere Bereiche verwendet. Präferenz-Cookies ermöglichen es der Plattform, sich benutzerspezifische Informationen wie die bevorzugte Sprache oder Region zu merken. Labelbox verwendet außerdem Statistik-Cookies, die Website-Besitzern dabei helfen, Informationen darüber zu sammeln, wie Besucher mit der Plattform interagieren. Diese Statistiken werden anonym erhoben und gemeldet. Darüber hinaus nutzt Labelbox Cookies verschiedener Anbieter, um bestimmte Features und Funktionalitäten zu optimieren. Zu diesen Anbietern gehören Intercom, LinkedIn, YouTube, ZoomInfo, Cloudflare, Bizible, Cookiebot und Heap Analytics. Die Cookies jedes Anbieters dienen unterschiedlichen Zwecken, z. B. der Erkennung von Besuchern, der Verwaltung von Support-Benachrichtigungen, dem Lastausgleich und der Möglichkeit für Besucher, sich über Anwendungen von Drittanbietern anzumelden. Insgesamt bietet die KI-Plattform von Labelbox Benutzern die Möglichkeit, KI-Anwendungen zu erstellen, Modelle zu trainieren und zu optimieren sowie Aufgaben mithilfe von LLMs zu automatisieren. Die Plattform nutzt Cookies und Statistiken, um das Benutzererlebnis zu verbessern und die Besucherinteraktion zu verstehen. Die Integration verschiedener Cookies von Drittanbietern gewährleistet eine optimierte Funktionalität für verschiedene Aspekte der Plattform.
Modal
modal.com
Modal hilft Menschen, Code in der Cloud auszuführen. Wir glauben, dass dies für Entwickler die einfachste Möglichkeit ist, Zugriff auf containerisierte, serverlose Datenverarbeitung zu erhalten, ohne sich um die Verwaltung ihrer eigenen Infrastruktur kümmern zu müssen.
V7
v7labs.com
V7 ist eine KI-Daten-Engine, die für Computer Vision und generative KI-Anwendungen entwickelt wurde. Die Plattform bietet eine Infrastruktur für Unternehmensschulungsdaten, die Beschriftung, Arbeitsabläufe und Datensätze umfasst, und verfügt über eine Funktion für Human-in-the-Loop-Schulungen. Es bietet mehrere Annotationseigenschaften, um die Datenqualität für KI-Modelle zu verbessern. Mit Funktionen wie automatischer Annotation, DICOM-Annotation für medizinische Bildgebung, Datensatzverwaltung und Modellverwaltung automatisiert und rationalisiert V7 verschiedene Aufgaben. Seine Bild- und Videoanmerkungstools sollen die Präzision der Datenkennzeichnung verbessern. Darüber hinaus ermöglicht es den Aufbau und die Automatisierung benutzerdefinierter Datenpipelines und verfügt über Tools zur Automatisierung von Arbeitsabläufen zur optischen Zeichenerkennung (OCR) und intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP). Mit V7 können Benutzer Anmerkungsaufgaben auslagern. Es kann in verschiedenen Branchen wie Landwirtschaft, Automobil, Bauwesen, Energie, Lebensmittel und Getränke, Gesundheitswesen und mehr eingesetzt werden. Es bietet Kollaborationsfunktionen für Teamanmerkungen in Echtzeit und bietet Beschriftungs- und Modellleistungsanalysen. Darüber hinaus erleichtert V7 auch Annotations- und Modelltrainings-Workflows, um durch eine intuitive Benutzeroberfläche effizienter zu sein. Mit seiner erweiterten AutoAnnotate-Funktion beschleunigt es die Geschwindigkeit und Genauigkeit von Anmerkungen. Die Plattform lässt sich unter anderem in AWS, Databricks und Voxel51 integrieren und unterstützt eine Reihe von Datentypen, darunter Video-, Bild- und Textdaten.
Dataloop
dataloop.ai
Dataloop ist eine hochmoderne KI-Entwicklungsplattform, die die Art und Weise verändert, wie Unternehmen KI-Anwendungen erstellen. Die Plattform von Dataloop wurde sorgfältig entwickelt, um Entwicklern gerecht zu werden, die im Mittelpunkt des KI-Entwicklungsprozesses stehen, und die Arbeit mit Daten und KI-Modellen einfacher und intuitiver zu gestalten. Die umfassende Lösung von Dataloop deckt den gesamten KI-Entwicklungslebenszyklus ab und bietet Tools und Funktionen, die die Datenverwaltung, Annotation, Modellauswahl und Bereitstellung optimieren. Die Plattform von Dataloop ist auf Zusammenarbeit ausgelegt und ermöglicht Entwicklern, Datenwissenschaftlern und Ingenieuren eine nahtlose Zusammenarbeit, das Aufbrechen traditioneller Silos und die Förderung von Innovationen. Zu den Hauptfunktionen gehören eine intuitive Drag-and-Drop-Schnittstelle zum Aufbau von Datenpipelines, eine umfangreiche Bibliothek vorgefertigter KI-Elemente und -Modelle sowie robuste Datenkurations- und Anmerkungsfunktionen. Diese Funktionen sollen Entwickler in die Lage versetzen, KI-Lösungen schnell zu prototypisieren, zu iterieren und bereitzustellen und so mit den sich schnell entwickelnden Anforderungen des Marktes Schritt zu halten. Dataloop setzt sich dafür ein, die KI-Entwicklung voranzutreiben, indem es eine entwicklerorientierte Plattform bereitstellt, die sich den Komplexitäten und Herausforderungen von KI und Datenmanagement widmet. Die Vision von Dataloop besteht darin, die KI-Entwicklung zu demokratisieren und es jeder Organisation zu ermöglichen, die Leistungsfähigkeit der KI zu nutzen und ihre innovativen Lösungen voranzutreiben.
Encord
encord.com
Encord ist die End-to-End-Plattform, um KI aus Ihren Daten zu erschließen. Entwickeln, testen und implementieren Sie prädiktive und generative KI-Systeme sicher im großen Maßstab, um den Wert des maschinellen Lernens auszuschöpfen. Erstellen Sie hochwertige Trainingsdaten, nutzen Sie aktive Lernpipelines, bewerten Sie die Modellqualität, optimieren Sie Modelle und vieles mehr – alles auf einer benutzerfreundlichen Plattform. * Kommentieren – Beschriften Sie jede visuelle Modalität effizient und verwalten Sie große Anmerkungsteams mit anpassbaren Arbeitsabläufen und Qualitätskontrolltools. * Aktiv – Testen, validieren und bewerten Sie Ihre Modelle und ermitteln, kuratieren und priorisieren Sie die wertvollsten Daten für die Kennzeichnung, um die Modellleistung zu steigern. * Apollo – Trainieren, optimieren und verwalten Sie proprietäre Modelle und Basismodelle im großen Maßstab für KI-Produktionsanwendungen. * Beschleunigen – Spezialisierte Etikettierungsdienste auf Abruf, die Sie bei der Skalierung unterstützen. Encord genießt das Vertrauen wegweisender KI-Teams bei RapidAI, Tractable, Stanford Medicine, Memorial, dem King’s College London, dem NHS, der UHN, der Royal Navy, Veo und vielen weiteren globalen Unternehmen.
Galileo AI
usegalileo.ai
Galileo AI ist ein KI-gesteuerter Copilot für Interface-Design, der Designern hilft, im Handumdrehen ansprechende UI-Designs zu erstellen. Durch die Nutzung großer Sprachmodelle ist es in der Lage, komplexe Zusammenhänge zu verstehen und aus Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache hochauflösende Designs zu generieren. Basierend auf Tausenden herausragender Designs kann Galileo AI komplexe UI-Designs mit KI-generierten Illustrationen und Bildern generieren, die dem gewünschten Stil entsprechen, und Produkttexte präzise ausfüllen. Diese Implementierung des maschinellen Lernens ermöglicht es Designern, Zeit bei sich wiederholenden UI-Mustern und kleinen visuellen Optimierungen zu sparen und sich stattdessen auf die Entwicklung kreativerer Lösungen zu konzentrieren. Das Tool kann auch verwendet werden, um eine Profilseite für eine Buchlese-App mit einem bestimmten Autor und einer Liste seiner Bücher sowie eine Einstellungsseite zu erstellen, auf der Benutzer ihre Namen, Telefonnummern und Passwörter bearbeiten können.
Cleanlab
cleanlab.ai
Cleanlab wurde am MIT entwickelt und hat sich bei Fortune-500-Unternehmen bewährt. Es bietet die weltweit beliebteste datenzentrierte KI-Software. Die meisten KI- und Analysefunktionen werden durch Datenprobleme beeinträchtigt (Dateneingabefehler, falsche Beschriftung, Ausreißer, Mehrdeutigkeiten, Beinahe-Duplikate, Datendrift, minderwertige oder unsichere Inhalte usw.); Mit der Cleanlab-Software können Sie sie automatisch in jedem Bild-/Text-/Tabellendatensatz beheben. Diese No-Code-Plattform kann auch große Datensätze automatisch kennzeichnen und robuste Vorhersagen für maschinelles Lernen liefern (über Modelle, die automatisch auf automatisch korrigierten Daten trainiert werden). Was kann ich von der Cleanlab-Software bekommen? 1. Automatisierte Validierung Ihrer Datenquellen (Qualitätssicherung für Ihr Datenteam). Die Daten Ihres Unternehmens sind Ihr Wettbewerbsvorteil. Lassen Sie nicht zu, dass Lärm ihren Wert schmälert. 2. Bessere Version Ihres Datensatzes. Verwenden Sie den von Cleanlab erstellten bereinigten Datensatz anstelle Ihres Originaldatensatzes, um zuverlässigere ML/Analytics zu erhalten (ohne Änderungen an Ihrem vorhandenen Code). 3. Bessere ML-Bereitstellung (kürzere Zeit bis zur Bereitstellung und zuverlässigere Vorhersagen). Lassen Sie Cleanlab automatisch den gesamten ML-Stack für Sie verwalten! Stellen Sie mit nur wenigen Klicks genauere Modelle als fein abgestimmte OpenAI-LLMs für Textdaten und den neuesten Stand der Technik für Tabellen-/Bilddaten bereit. Verwandeln Sie Rohdaten in zuverlässige KI und Analysen, ohne den gesamten manuellen Datenvorbereitungsaufwand.
Lightly AI
lightly.ai
Lightly hilft Teams für maschinelles Lernen, bessere Modelle durch bessere Daten zu erstellen. Es ermöglicht Unternehmen, durch aktives Lernen die richtigen Daten für das Modelltraining auszuwählen. Wählen Sie mithilfe fortschrittlicher Filter- und aktiver Lernalgorithmen intelligent die besten Beispiele für das Modelltraining aus. * Gleichen Sie Ihre Klassenverteilungen aus, beseitigen Sie Redundanzen und Datensatzverzerrungen. Kennzeichnen Sie nur die besten Daten für das Modelltraining, bis Sie Ihre Zielgenauigkeit erreicht haben. * Analysieren Sie die Qualität und Vielfalt Ihrer Datensätze. Verstehen Sie Ihre Daten besser mit den ganzheitlichen Ansichten von Lightly vom Gesamtbild bis hin zu den kleinsten Nuancen Ihrer Daten. Decken Sie Klassenverteilungen, Datensatzlücken und Darstellungsverzerrungen vor der Kennzeichnung auf, um Zeit und Geld zu sparen. * Überwachen Sie die Leistung Ihres Modells in der Produktion. Erkennen Sie Ausreißer und Fehlerfälle. * Wählen Sie Daten außerhalb der Verteilung direkt am Edge oder in der Cloud aus. Senden Sie Daten zur erneuten Schulung und Aktualisierung des Modells zurück. * Verwalten Sie Ihren Datensatz. Verfolgen Sie verschiedene Versionen, und sobald Ihr Datensatz fertig ist, können Sie ihn einfach per Knopfdruck mit der Beschriftung teilen. Das ist Lightly: Das durchgängige aktive Lernen