תוכנת כלי למידה אקטיביים - האפליקציות הכי פופולריות
כלי למידה אקטיבית הם פתרונות תוכנה מיוחדים שנועדו להגביר את הפיתוח של מודלים של למידת מכונה (ML). הם פועלים במסגרת מפוקחת, מייעלים אסטרטגית הערות נתונים, תיוג והכשרת מודלים. שלא כמו פלטפורמות ML או MLOps רחבות יותר, כלים אלה מתוכננים במיוחד כדי ליצור לולאת משוב איטרטיבית המיידעת ישירות את תהליך האימון של המודל, מציינת מקרי קצה והפחתת דרישת התווית. משוב ממוקד זה רותם את אי הוודאות של המודל כדי לזהות את הנתונים היקרים ביותר להערה, ובכך משפר את ביצועי המודל עם מערך נתונים קטן אך רלוונטי יותר. בהבדל מתוכנות תיוג נתונים קונבנציונליות, כלי למידה פעילים שמים דגש עיקרי על תהליך ההערה, כמו גם על ניהול ובחירת הנתונים המתאימים ביותר לתיוג. יתרה מזאת, הם מתעלים מהפונקציונליות של פלטפורמות מדעי הנתונים ולמידת מכונה על ידי לא רק פריסת מודלים, אלא חידוד פעיל שלהם באמצעות מחזורי למידה מתמשכים. כלים אלה מתהדרים בתכונות ייחודיות המזהות באופן אוטומטי שגיאות וחריגים, מספקות תובנות ניתנות לפעולה לשיפור המודל, ומאפשרות בחירת נתונים חכמה - קריטית לכוונון עדין של מודלים קיימים כדי להתאים למקרי שימוש ספציפיים. המשמעות של כלי למידה אקטיביים התפתחה עם הופעת מודלים של קוד פתוח המסופקים על ידי ארגוני AI, שכן הם נותנים מענה לקשת רחבה יותר של משתמשים המבקשים להתאים מודלים אלה לדרישותיהם הייחודיות. כלים אלה משרתים צוותי AI, מומחי ראיית מחשב, מהנדסי ML ומדעני נתונים כאחד, ומסייעים ביצירת לולאות למידה אקטיביות יעילות, הנבדלות באופן ניכר ממסגרות ה-ML הרחבות יותר או שירותי אחסון נתונים וקישוריות שמציעות פלטפורמות MLOps. כדי שמוצר ייחשב להכללה בקטגוריית כלי למידה פעילים, עליו: 1. להקל על הקמת לולאה איטרטיבית בין הערת נתונים והדרכה במודל. 2. בעל יכולות לזיהוי אוטומטי של שגיאות מודל, חריגים ומקרי קצה. 3. הציעו תובנות לגבי ביצועי המודל והנחו את תהליך ההערות כדי לשפר אותו. 4. אפשר בחירה וניהול של נתוני אימון לאופטימיזציה יעילה של המודל.
הגשת אפליקציה חדשה
Labelbox
labelbox.com
מנוע הנתונים עבור AI. איסוף נתונים, תיוג בסיוע בינה מלאכותית, הדרכה ואבחון מודלים ושירותי תיוג, הכל בפלטפורמה אחת, לבניית מוצרי בינה מלאכותית טובים יותר, במהירות להפליא.
V7
v7labs.com
התשתית המלאה לנתוני הדרכה ארגוניים המכסים תיוג, זרימות עבודה, מערכי נתונים ואנשים במעגל.
Galileo AI
usegalileo.ai
Galileo AI מחולל מהפכה באופן שבו עיצוב ממשק המשתמש נעשה בעידן ה-AI הגנרטיבי. ה-AI המתקדם של גלילאו יוצר עיצובי ממשק משתמש איכותיים משפה טבעית, ומעצים אנשים לעצב מעבר לדמיון שלהם.
Modal
modal.com
Modal בונה תשתית טובה יותר עבור מהנדסי נתונים ומדעני נתונים.
Encord
encord.com
כל הכלים שאתה צריך כדי לבנות מודלים טובים יותר, מהר יותר Encord היא פלטפורמת הנתונים המובילה עבור צוותי ראייה ממוחשבת מתקדמים: ייעול תיוג וזרימות עבודה RLHF, צפייה והערכת מודלים, וניהול ואצור נתונים כדי להגיע ל-AI הייצור מהר יותר.
Dataloop
dataloop.ai
לבסוף, פתרון המיועד לארגונים עם מדריך המותג המקיף של Mark AI ויכולות התאמה אישית של AI, אנו מציעים פתרון ברמה הארגונית המאפשר לך לעצב את הזהות והמסרים של ה-AI שלך כדי לענות על הדרישות של העסק שלך.
Lightly AI
lightly.ai
Lightly עוזר לצוותי למידת מכונה לבנות מודלים טובים יותר באמצעות נתונים טובים יותר. זה מאפשר לחברות לבחור את הנתונים הנכונים להכשרת מודלים באמצעות למידה פעילה. בחר בצורה חכמה את הדוגמאות הטובות ביותר לאימון מודלים באמצעות סינון מתקדם ואלגוריתמים של למידה אקטיבית. * איזון התפלגות הכיתה שלך, הסר יתירו...
Cleanlab
cleanlab.ai
חלוצה ב-MIT והוכחה בחברות Fortune 500, Cleanlab מספקת את תוכנת ה-Data-Centric AI הפופולרית ביותר בעולם. רוב AI ו-Analytics נפגעים כתוצאה מבעיות נתונים (שגיאות בהזנת נתונים, תיוג שגוי, חריגים, אי בהירות, כמעט כפילויות, סחיפה של נתונים, תוכן באיכות נמוכה או לא בטוח וכו'); תוכנת Cleanlab עוזרת לך לתקן...