Active Learning - Cipar | Najbolje aplikacije i softver
Active learning tools keep students engaged with polls, quizzes, discussions, and interactive exercises during lectures and classroom sessions.
Galileo AI
Galileo AI je alat koji iz prirodnih uputa generira UI dizajne, ilustracije i tekst za sučelja, smanjujući vrijeme na ponovljive elemente.
Labelbox
Labelbox je data‑centrirana AI platforma za izgradnju i korištenje AI aplikacija: treniranje i fino podešavanje modela, automatizacija zadataka pomoću LLM‑ova; koristi kolačiće za poboljšanje iskustva.
Modal
Modal omogućuje pokretanje koda u oblaku, pružajući pristup kontejneriziranim računalnim resursima bez potrebe za upravljanjem vlastitom infrastrukturom.
V7
V7 je AI alat za računalni vid i generativni AI koji omogućuje označavanje i upravljanje slikama, videozapisima i tekstom, auto-annotaciju, OCR, ljudski-in-the-loop i analitiku.
Dataloop
Dataloop je platforma za upravljanje, označavanje i pripremu podataka te integraciju i primjenu modela u projektima strojnog učenja.
Galileo
Galileo je platforma za procjenu, praćenje i zaštitu generativnih AI aplikacija, s metrikama, testiranjem i nadzorom u razvoju i proizvodnji.
Encord
Encord je platforma za pripremu i upravljanje podacima za strojno učenje: označavanje vizualnih podataka, aktivno učenje, evaluacija modela, treniranje i fino podešavanje modela te usluge označavanja.
Deepchecks
DeepChecks evaluira i validira LLM i ML modele: automatski pokreće provjere, otkriva pristranosti, prati performanse i daje izvještaje za CI/CD i produkcijske tokove.
DagsHub
DAGsHub je platforma za otkrivanje, reprodukciju i suradnju na projektima data sciencea; nudi verzioniranje podataka i modela, praćenje eksperimenata, označavanje i vizualizaciju rezultata.
Cleanlab
Cleanlab automatski otkriva i ispravlja pogreške i loše oznake u slikama, tekstu i tabličnim podacima te može automatski označavati podatke i trenirati modele.
Lightly AI
Lightly pomaže timovima za strojno učenje odabrati i označiti najbolje uzorke za treniranje koristeći aktivno učenje; analizira kvalitetu i raznolikost podataka te prati modele i verzije skupova.