Aktivno učenje - Sveti Vincent i Grenadini | Najbolje aplikacije i softver
Alati za aktivno učenje održavaju angažiranost učenika putem anketa, kvizova, rasprava i interaktivnih vježbi tijekom predavanja i nastave.
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.
Galileo AI
Galileo AI je alat koji iz prirodnih uputa generira UI dizajne, ilustracije i tekst za sučelja, smanjujući vrijeme na ponovljive elemente.
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.