Toko App untuk App Web
Temukan perangkat lunak dan layanan yang tepat.
Transformasikan situs web menjadi app desktop dengan WebCatalog Desktop, dan akses banyak app eksklusif untuk Mac, Windows. Gunakan ruang untuk mengorganisasi app, beralih di antara beberapa akun dengan mudah, dan meningkatkan produktivitas Anda, seperti belum pernah dilakukan sebelumnya.
Perangkat Lunak Alat Pembelajaran Aktif - App Paling Populer - Korea Utara
Alat pembelajaran aktif adalah solusi perangkat lunak khusus yang dibuat untuk meningkatkan pengembangan model pembelajaran mesin (ML). Mereka beroperasi dalam kerangka kerja yang diawasi, secara strategis mengoptimalkan anotasi data, pelabelan, dan pelatihan model. Tidak seperti platform ML atau MLOps yang lebih luas, alat ini dirancang khusus untuk membentuk putaran umpan balik berulang yang secara langsung menginformasikan proses pelatihan model, menunjukkan kasus-kasus ekstrem, dan mengurangi persyaratan label. Umpan balik yang ditargetkan ini memanfaatkan ketidakpastian model untuk mengidentifikasi data yang paling berharga untuk dianotasi, sehingga meningkatkan performa model dengan kumpulan data yang lebih kecil namun lebih relevan. Berbeda dari perangkat lunak pelabelan data konvensional, alat pembelajaran aktif memberikan penekanan utama pada proses anotasi, serta pengelolaan dan pemilihan data yang paling tepat untuk pelabelan. Selain itu, mereka melampaui fungsionalitas ilmu data dan platform pembelajaran mesin dengan tidak hanya menerapkan model, namun secara aktif menyempurnakannya melalui siklus pembelajaran berkelanjutan. Alat-alat ini memiliki fitur unik yang secara otomatis mengidentifikasi kesalahan dan outlier, memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk penyempurnaan model, dan memungkinkan pemilihan data yang cerdas—penting untuk menyempurnakan model yang sudah ada agar sesuai dengan kasus penggunaan tertentu. Pentingnya alat pembelajaran aktif semakin berkembang dengan munculnya model sumber terbuka yang disediakan oleh organisasi AI, karena mereka melayani spektrum pengguna yang lebih luas yang ingin menyesuaikan model ini untuk kebutuhan mereka yang berbeda-beda. Alat-alat ini melayani tim AI, spesialis visi komputer, insinyur ML, dan ilmuwan data, membantu penciptaan loop pembelajaran aktif yang efisien, yang sangat berbeda dari kerangka kerja ML yang lebih luas atau penyimpanan data dan layanan interkonektivitas yang ditawarkan oleh platform MLOps. Agar suatu produk dipertimbangkan untuk dimasukkan dalam kategori Alat Pembelajaran Aktif, produk tersebut harus: 1. Memfasilitasi pembentukan loop berulang antara anotasi data dan pelatihan model. 2. Memiliki kemampuan untuk secara otomatis mengidentifikasi kesalahan model, outlier, dan kasus tepi. 3. Menawarkan wawasan tentang kinerja model dan memandu proses anotasi untuk menyempurnakannya. 4. Memungkinkan pemilihan dan pengelolaan data pelatihan untuk optimalisasi model yang efektif.
Ajukan App Baru
Labelbox
labelbox.com
Labelbox adalah platform AI berpusat pada data yang memungkinkan pengguna membangun dan memanfaatkan aplikasi AI. Platform ini menyediakan kemampuan untuk melatih dan menyempurnakan model, serta mengotomatisasi tugas menggunakan LLM (Labelbox Machine Learning Models). Dari segi fungsionalitas, Labelbox menggunakan cookie untuk meningkatkan pengalaman pengguna, menganalisis lalu lintas situs, membantu upaya pemasaran, dan memahami bagaimana pengguna berinteraksi dengan platform. Cookie yang diperlukan digunakan untuk fungsi dasar seperti navigasi halaman dan akses ke area aman. Cookie preferensi memungkinkan platform mengingat informasi spesifik pengguna, seperti bahasa atau wilayah pilihan. Labelbox juga menggunakan cookie statistik, yang membantu pemilik situs web mengumpulkan informasi tentang bagaimana pengunjung berinteraksi dengan platform. Statistik ini dikumpulkan dan dilaporkan secara anonim. Selain itu, Labelbox menggunakan cookie berbagai penyedia untuk mengoptimalkan fitur dan fungsi tertentu. Penyedia ini termasuk Intercom, LinkedIn, YouTube, ZoomInfo, Cloudflare, Bizible, Cookiebot, dan Heap Analytics. Cookie setiap penyedia memiliki tujuan berbeda, seperti mengenali pengunjung, mengelola pemberitahuan dukungan, penyeimbangan beban, dan memungkinkan pengunjung masuk melalui aplikasi pihak ketiga. Secara keseluruhan, platform AI Labelbox menawarkan pengguna kemampuan untuk membangun aplikasi AI, melatih dan menyempurnakan model, serta mengotomatisasi tugas menggunakan LLM. Platform ini menggunakan cookie dan statistik untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan memahami interaksi pengunjung. Integrasi cookie berbagai penyedia pihak ketiga memastikan fungsionalitas yang dioptimalkan untuk berbagai aspek platform.
Modal
modal.com
Modal membantu orang menjalankan kode di cloud. Menurut kami ini adalah cara termudah bagi pengembang untuk mendapatkan akses ke komputasi tanpa server dalam container tanpa perlu repot mengelola infrastruktur mereka sendiri.
V7
v7labs.com
V7 adalah mesin data AI yang dirancang untuk visi komputer dan aplikasi AI generatif. Platform ini menyediakan infrastruktur untuk data pelatihan perusahaan yang mencakup pelabelan, alur kerja, kumpulan data, dan memiliki fitur untuk pelatihan human-in-the-loop. Ia menawarkan beberapa properti anotasi untuk meningkatkan kualitas data untuk model AI. Dengan fitur seperti anotasi otomatis, anotasi DICOM untuk pencitraan medis, manajemen kumpulan data, dan manajemen model, V7 mengotomatiskan dan menyederhanakan berbagai tugas. Alat anotasi gambar dan videonya dirancang untuk meningkatkan ketepatan pelabelan data. Selain itu, ini memungkinkan pembuatan dan otomatisasi jalur data khusus dan memiliki alat untuk mengotomatisasi pengenalan karakter optik (OCR) dan alur kerja pemrosesan dokumen cerdas (IDP). V7 memungkinkan pengguna untuk melakukan outsourcing tugas anotasi. Ini dapat digunakan di berbagai industri seperti pertanian, otomotif, konstruksi, energi, makanan & minuman, perawatan kesehatan, dan banyak lagi. Ia menawarkan fitur kolaborasi untuk anotasi tim secara real-time dan menyediakan pelabelan dan analisis kinerja model. Lebih lanjut, V7 juga memfasilitasi alur kerja anotasi dan pelatihan model agar lebih efisien melalui antarmuka pengguna yang intuitif. Dengan fitur AutoAnnotate yang ditingkatkan, ini mempercepat kecepatan dan keakuratan anotasi. Platform ini terintegrasi antara lain dengan AWS, Databricks, dan Voxel51, dan mendukung berbagai tipe data termasuk data video, gambar, dan teks.
Dataloop
dataloop.ai
Dataloop adalah Platform Pengembangan AI mutakhir yang mengubah cara organisasi membangun aplikasi AI. Platform Dataloop dibuat dengan cermat untuk melayani pengembang di jantung proses pengembangan AI, menjadikannya lebih sederhana dan intuitif untuk bekerja dengan data dan model AI. Solusi komprehensif Dataloop mencakup seluruh siklus pengembangan AI, menawarkan alat dan fungsi yang menyederhanakan manajemen data, anotasi, pemilihan model, dan penerapan. Platform Dataloop dibangun dengan fokus pada kolaborasi, memungkinkan pengembang, ilmuwan data, dan insinyur untuk bekerja sama dengan lancar, menghilangkan silo tradisional dan mendorong inovasi. Fitur utama mencakup antarmuka seret dan lepas yang intuitif untuk membangun saluran data, perpustakaan luas elemen dan model AI yang telah dibuat sebelumnya, serta kemampuan kurasi dan anotasi data yang kuat. Fitur-fitur ini dirancang untuk memberdayakan pengembang agar dapat dengan cepat membuat prototipe, melakukan iterasi, dan menerapkan solusi AI, mengimbangi permintaan pasar yang berkembang pesat. Dataloop berkomitmen untuk memajukan pengembangan AI dengan menyediakan platform yang berpusat pada pengembang yang mengatasi kompleksitas dan tantangan AI dan manajemen data. Visi Dataloop adalah mendemokratisasi pengembangan AI, memungkinkan setiap organisasi memanfaatkan kekuatan AI dan memajukan solusi inovatif mereka.
Encord
encord.com
Encord adalah platform ujung ke ujung untuk membuka kunci AI dari data Anda. Kembangkan, uji, dan terapkan sistem AI prediktif dan generatif dengan aman dalam skala besar untuk membuka manfaat pembelajaran mesin. Buat data pelatihan berkualitas tinggi, manfaatkan alur pembelajaran aktif, menilai kualitas model, menyempurnakan model, dan banyak lagi, semuanya dalam satu platform yang mudah digunakan. * Anotasi - Beri label pada modalitas visual apa pun secara efisien dan kelola tim anotasi berskala besar dengan alur kerja yang dapat disesuaikan dan alat kontrol kualitas. * Aktif - Uji, validasi, dan evaluasi model Anda serta tampilkan, kurasi, dan prioritaskan data paling berharga untuk diberi label guna meningkatkan performa model. * Apollo - Melatih, menyempurnakan, dan mengelola model kepemilikan dan fondasi dalam skala besar untuk aplikasi AI produksi. * Mempercepat - Layanan pelabelan khusus sesuai permintaan untuk membantu Anda meningkatkan skala. Encord dipercaya oleh tim AI perintis di RapidAI, Tractable, Stanford Medicine, Memorial, King’s College London, NHS, UHN, Royal Navy, Veo, dan banyak lagi perusahaan global lainnya.
Galileo AI
usegalileo.ai
Galileo AI adalah kopilot berbasis AI untuk desain antarmuka yang membantu desainer membuat desain UI yang menarik dalam sekejap. Dengan memanfaatkan model bahasa yang besar, ia mampu memahami konteks yang kompleks dan menghasilkan desain dengan ketelitian tinggi dari perintah bahasa alami. Dilatih dalam ribuan desain luar biasa, Galileo AI dapat menghasilkan desain UI yang kompleks dengan ilustrasi dan gambar yang dihasilkan AI agar sesuai dengan gaya yang diinginkan, serta mengisi salinan produk secara akurat. Implementasi pembelajaran mesin ini memungkinkan desainer menghemat waktu pada pola UI yang berulang dan perubahan visual kecil, alih-alih berfokus pada penciptaan solusi yang lebih kreatif. Alat ini juga dapat digunakan untuk membuat halaman profil untuk aplikasi membaca buku yang menampilkan penulis tertentu dan daftar buku mereka, serta halaman pengaturan bagi pengguna untuk mengedit nama, nomor telepon, dan kata sandi mereka.
Cleanlab
cleanlab.ai
Dipelopori di MIT dan terbukti di perusahaan-perusahaan Fortune 500, Cleanlab menyediakan perangkat lunak AI Data-Centric yang paling populer di dunia. Sebagian besar AI dan Analytics terganggu oleh masalah data (kesalahan entri data, kesalahan pelabelan, outlier, ambiguitas, hampir duplikat, penyimpangan data, konten berkualitas rendah atau tidak aman, dll); Perangkat lunak Cleanlab membantu Anda memperbaikinya secara otomatis di kumpulan data gambar/teks/tabel apa pun. Platform tanpa kode ini juga dapat memberi label otomatis pada kumpulan data besar dan memberikan prediksi pembelajaran mesin yang kuat (melalui model yang dilatih secara otomatis pada data yang dikoreksi otomatis). Apa yang bisa saya dapatkan dari perangkat lunak Cleanlab? 1. Validasi otomatis sumber data Anda (jaminan kualitas untuk tim data Anda). Data perusahaan Anda adalah keunggulan kompetitif Anda, jangan biarkan kebisingan melemahkan nilainya. 2. Versi kumpulan data Anda yang lebih baik. Gunakan kumpulan data bersih yang dihasilkan oleh Cleanlab sebagai pengganti kumpulan data asli Anda untuk mendapatkan ML/Analytics yang lebih andal (tanpa perubahan apa pun pada kode yang ada). 3. Penerapan ML yang lebih baik (mengurangi waktu penerapan & prediksi yang lebih andal). Biarkan Cleanlab secara otomatis menangani tumpukan ML lengkap untuk Anda! Hanya dengan beberapa klik, terapkan model yang lebih akurat dibandingkan OpenAI LLM yang telah disempurnakan untuk data teks dan teknologi canggih untuk data tabel/gambar. Ubah data mentah menjadi AI & Analisis yang andal, tanpa semua persiapan data manual.
Lightly AI
lightly.ai
Lightly membantu tim pembelajaran mesin membuat model yang lebih baik melalui data yang lebih baik. Hal ini memungkinkan perusahaan memilih data yang tepat untuk pelatihan model dengan menggunakan pembelajaran aktif. Pilih secara cerdas sampel terbaik untuk pelatihan model melalui pemfilteran tingkat lanjut dan algoritme pembelajaran aktif. * Seimbangkan distribusi kelas Anda, hilangkan redundansi dan bias kumpulan data. Beri label hanya pada data terbaik untuk pelatihan model hingga Anda mencapai akurasi target. * Analisis kualitas dan keragaman kumpulan data Anda. Pahami lebih baik data Anda dengan pandangan holistik Lightly mulai dari gambaran besar hingga detail terkecil dari data Anda. Temukan distribusi kelas, kesenjangan kumpulan data, dan bias representasi sebelum memberi label untuk menghemat waktu dan uang. * Pantau kinerja model Anda dalam produksi. Temukan outlier dan kasus kegagalan. * Pilih data di luar distribusi langsung di edge atau cloud. Kirim kembali data untuk pelatihan ulang dan pembaruan model. * Kelola kumpulan data Anda. Lacak versi yang berbeda, dan setelah kumpulan data Anda siap, cukup bagikan pelabelan dengan mengklik tombol. Itu Ringan: Pembelajaran aktif menyeluruh