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Gli strumenti di apprendimento attivo sono soluzioni software specializzate realizzate per aumentare lo sviluppo di modelli di machine learning (ML). Operano all'interno di un quadro supervisionato, ottimizzando strategicamente l'annotazione dei dati, l'etichettatura e l'addestramento dei modelli. A differenza delle piattaforme ML o MLOps più ampie, questi strumenti sono progettati specificamente per stabilire un ciclo di feedback iterativo che informa direttamente il processo di training del modello, individuando casi limite e diminuendo i requisiti di etichetta. Questo feedback mirato sfrutta l'incertezza del modello per identificare i dati più preziosi per l'annotazione, migliorando così le prestazioni del modello con un set di dati più piccolo ma più pertinente. Diversamente dai tradizionali software di etichettatura dei dati, gli strumenti di apprendimento attivo pongono un'enfasi primaria sul processo di annotazione, nonché sulla gestione e selezione dei dati più appropriati per l'etichettatura. Inoltre, trascendono le funzionalità delle piattaforme di data science e machine learning non semplicemente distribuendo modelli, ma perfezionandoli attivamente attraverso cicli di apprendimento continui. Questi strumenti vantano funzionalità uniche che identificano automaticamente errori e valori anomali, forniscono informazioni utili per il miglioramento del modello e consentono una selezione intelligente dei dati, fondamentale per mettere a punto i modelli preesistenti per adattarli a casi d'uso specifici. L’importanza degli strumenti di apprendimento attivo è cresciuta con l’emergere di modelli open source forniti dalle organizzazioni di intelligenza artificiale, poiché si rivolgono a uno spettro più ampio di utenti che cercano di personalizzare questi modelli per le loro esigenze specifiche. Questi strumenti servono allo stesso modo team di intelligenza artificiale, specialisti di visione artificiale, ingegneri di machine learning e data scientist, aiutando nella creazione di efficienti cicli di apprendimento attivo, che sono nettamente distinti dai più ampi framework di machine learning o dai servizi di archiviazione e interconnettività dei dati offerti dalle piattaforme MLOps. Affinché un prodotto possa essere considerato per l'inclusione nella categoria Strumenti di apprendimento attivo, deve: 1. Facilitare la creazione di un ciclo iterativo tra l'annotazione dei dati e l'addestramento del modello. 2. Possedere funzionalità per identificare automaticamente errori del modello, valori anomali e casi limite. 3. Offrire approfondimenti sulle prestazioni del modello e guidare il processo di annotazione per migliorarlo. 4. Abilitare la selezione e la gestione dei dati di addestramento per un'ottimizzazione efficace del modello.
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Galileo AI
usegalileo.ai
Galileo AI è un copilota basato sull'intelligenza artificiale per la progettazione dell'interfaccia che aiuta i progettisti a creare deliziosi progetti di interfaccia utente in un istante. Sfruttando modelli linguistici di grandi dimensioni, è in grado di comprendere contesti complessi e generare progetti ad alta fedeltà da istruzioni in linguaggio naturale. Addestrato su migliaia di progetti eccezionali, Galileo AI può generare progetti di interfaccia utente complessi con illustrazioni e immagini generate dall'intelligenza artificiale per abbinare lo stile desiderato, nonché compilare accuratamente la copia del prodotto. Questa implementazione dell'apprendimento automatico consente ai progettisti di risparmiare tempo su modelli di interfaccia utente ripetitivi e piccole modifiche visive, concentrandosi invece sulla creazione di soluzioni più creative. Lo strumento può anche essere utilizzato per generare una pagina del profilo per un'app di lettura di libri con un autore specifico e un elenco dei suoi libri, nonché una pagina delle impostazioni in cui gli utenti possono modificare nomi, numeri di telefono e password.
V7
v7labs.com
V7 è un motore di dati AI progettato per la visione artificiale e le applicazioni di intelligenza artificiale generativa. La piattaforma fornisce un'infrastruttura per i dati di formazione aziendale che include etichettatura, flussi di lavoro, set di dati e dispone di una funzionalità per la formazione human-in-the-loop. Offre molteplici proprietà di annotazione per migliorare la qualità dei dati per i modelli AI. Con funzionalità come l'annotazione automatica, l'annotazione DICOM per l'imaging medico, la gestione dei set di dati e la gestione dei modelli, V7 automatizza e semplifica varie attività. I suoi strumenti di annotazione di immagini e video sono progettati per migliorare la precisione dell'etichettatura dei dati. Inoltre, consente la creazione e l'automazione di pipeline di dati personalizzate e dispone di strumenti per automatizzare i flussi di lavoro di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e di elaborazione intelligente dei documenti (IDP). La V7 consente agli utenti di esternalizzare le attività di annotazione. Può essere utilizzato in vari settori come l'agricoltura, l'automotive, l'edilizia, l'energia, il settore alimentare e delle bevande, la sanità e altro ancora. Offre funzionalità di collaborazione per l'annotazione del team in tempo reale e fornisce analisi delle prestazioni dell'etichettatore e del modello. Inoltre, V7 facilita anche i flussi di lavoro di annotazione e formazione del modello per essere più efficienti attraverso un'interfaccia utente intuitiva. Con la sua funzionalità AutoAnnotate migliorata, accelera la velocità e la precisione delle annotazioni. La piattaforma si integra con AWS, Databricks e Voxel51, tra gli altri, e supporta una gamma di tipi di dati tra cui video, immagini e dati di testo.
Labelbox
labelbox.com
Labelbox è una piattaforma AI incentrata sui dati che consente agli utenti di creare e utilizzare applicazioni AI. La piattaforma offre la possibilità di addestrare e perfezionare i modelli, nonché di automatizzare le attività utilizzando LLM (Labelbox Machine Learning Models). In termini di funzionalità, Labelbox utilizza i cookie per migliorare l'esperienza dell'utente, analizzare il traffico del sito, assistere nelle attività di marketing e comprendere come gli utenti interagiscono con la piattaforma. I cookie necessari vengono utilizzati per funzioni di base come la navigazione della pagina e l'accesso alle aree protette. I cookie delle preferenze consentono alla piattaforma di ricordare informazioni specifiche dell'utente, come la lingua o la regione preferita. Labelbox utilizza anche cookie statistici, che aiutano i proprietari dei siti web a raccogliere informazioni su come i visitatori interagiscono con la piattaforma. Queste statistiche vengono raccolte e riportate in forma anonima. Inoltre Labelbox utilizza cookie di diversi fornitori per ottimizzare caratteristiche e funzionalità specifiche. Questi fornitori includono Intercom, LinkedIn, YouTube, ZoomInfo, Cloudflare, Bizible, Cookiebot e Heap Analytics. I cookie di ciascun fornitore hanno scopi diversi, come riconoscere i visitatori, gestire le notifiche di supporto, bilanciare il carico e consentire ai visitatori di accedere tramite applicazioni di terze parti. Nel complesso, la piattaforma AI di Labelbox offre agli utenti la possibilità di creare applicazioni AI, addestrare e perfezionare modelli e automatizzare le attività utilizzando LLM. La piattaforma utilizza cookie e statistiche per migliorare l'esperienza dell'utente e comprendere l'interazione dei visitatori. L'integrazione di cookie di vari fornitori di terze parti garantisce funzionalità ottimizzate per diversi aspetti della piattaforma.
Modal
modal.com
Modal aiuta le persone a eseguire il codice nel cloud. Riteniamo che sia il modo più semplice per gli sviluppatori di accedere all'elaborazione containerizzata e serverless senza il fastidio di gestire la propria infrastruttura.
Lightly AI
lightly.ai
Aiuta leggermente i team di machine learning a creare modelli migliori attraverso dati migliori. Consente alle aziende di selezionare i dati giusti per la formazione del modello utilizzando l'apprendimento attivo. Seleziona in modo intelligente i migliori campioni per l'addestramento del modello attraverso filtri avanzati e algoritmi di apprendimento attivo. * Bilancia le distribuzioni delle classi, rimuovi le ridondanze e le distorsioni dei set di dati. Etichetta solo i dati migliori per l'addestramento del modello fino a raggiungere la precisione target. * Analizza la qualità e la diversità dei tuoi set di dati. Comprendi meglio i tuoi dati con le visualizzazioni olistiche di Lightly, dal quadro generale fino alle più piccole sfumature dei tuoi dati. Scopri le distribuzioni delle classi, le lacune dei set di dati e i pregiudizi di rappresentazione prima dell'etichettatura per risparmiare tempo e denaro. * Monitora le prestazioni del tuo modello in produzione. Individua valori anomali e casi di fallimento. * Seleziona i dati fuori distribuzione direttamente sull'edge o sul cloud. Inviare nuovamente i dati per riqualificare e aggiornare il modello. * Gestisci il tuo set di dati. Tieni traccia delle diverse versioni e, una volta pronto il set di dati, condividilo semplicemente con l'etichettatura con un clic di un pulsante. Questo è leggero: l'apprendimento attivo end-to-end
Dataloop
dataloop.ai
Dataloop è una piattaforma di sviluppo AI all'avanguardia che sta trasformando il modo in cui le organizzazioni creano applicazioni AI. La piattaforma di Dataloop è realizzata meticolosamente per soddisfare gli sviluppatori al centro del processo di sviluppo dell'intelligenza artificiale, rendendo più semplice e intuitivo lavorare con dati e modelli di intelligenza artificiale. La soluzione completa di Dataloop copre l'intero ciclo di vita dello sviluppo dell'intelligenza artificiale, offrendo strumenti e funzionalità che semplificano la gestione dei dati, l'annotazione, la selezione del modello e l'implementazione. La piattaforma di Dataloop è costruita con particolare attenzione alla collaborazione, consentendo a sviluppatori, data scientist e ingegneri di lavorare insieme senza problemi, abbattendo i silos tradizionali e promuovendo l'innovazione. Le caratteristiche principali includono un'interfaccia drag-and-drop intuitiva per la costruzione di pipeline di dati, una vasta libreria di elementi e modelli AI predefiniti e solide funzionalità di data curation e annotazione. Queste funzionalità sono progettate per consentire agli sviluppatori di prototipare, iterare e implementare rapidamente soluzioni AI, tenendo il passo con le richieste in rapida evoluzione del mercato. Dataloop si impegna a promuovere lo sviluppo dell'intelligenza artificiale fornendo una piattaforma incentrata sugli sviluppatori che affronta le complessità e le sfide dell'intelligenza artificiale e della gestione dei dati. La visione di Dataloop è quella di democratizzare lo sviluppo dell'intelligenza artificiale, consentendo a ogni organizzazione di sfruttare la potenza dell'intelligenza artificiale e portare avanti le proprie soluzioni innovative.
Cleanlab
cleanlab.ai
Pioniere del MIT e collaudato presso le aziende Fortune 500, Cleanlab fornisce il software di intelligenza artificiale data-centric più popolare al mondo. La maggior parte dell'intelligenza artificiale e dell'analisi sono compromesse da problemi relativi ai dati (errori di immissione dei dati, etichettatura errata, valori anomali, ambiguità, quasi duplicati, deriva dei dati, contenuti di bassa qualità o non sicuri, ecc.); Il software Cleanlab ti aiuta a correggerli automaticamente in qualsiasi set di dati di immagine/testo/tabella. Questa piattaforma senza codice può anche etichettare automaticamente grandi set di dati e fornire solide previsioni di apprendimento automatico (tramite modelli addestrati automaticamente su dati corretti automaticamente). Cosa posso ottenere dal software Cleanlab? 1. Convalida automatizzata delle tue origini dati (garanzia di qualità per il tuo team dati). I dati della tua azienda sono il tuo vantaggio competitivo, non lasciare che il rumore ne diluisca il valore. 2. Versione migliore del tuo set di dati. Utilizza il set di dati pulito prodotto da Cleanlab al posto del set di dati originale per ottenere ML/Analytics più affidabili (senza alcuna modifica nel codice esistente). 3. Migliore implementazione del machine learning (tempi di implementazione ridotti e previsioni più affidabili). Lascia che Cleanlab gestisca automaticamente l'intero stack ML per te! Con pochi clic, distribuisci modelli più accurati rispetto agli OpenAI LLM ottimizzati per i dati di testo e lo stato dell'arte per i dati tabulari/immagine. Trasforma i dati grezzi in AI e analisi affidabili, senza tutto il lavoro manuale di preparazione dei dati.
Encord
encord.com
Encord è la piattaforma end-to-end per sbloccare l'intelligenza artificiale dai tuoi dati. Sviluppa, testa e distribuisci in modo sicuro sistemi di intelligenza artificiale predittiva e generativa su larga scala per sfruttare il valore del machine learning. Crea dati di formazione di alta qualità, sfrutta le pipeline di apprendimento attivo, valuta la qualità dei modelli, ottimizza i modelli e altro ancora, tutto in un'unica piattaforma facile da usare. * Annota: etichetta in modo efficiente qualsiasi modalità visiva e gestisci team di annotazione su larga scala con flussi di lavoro personalizzabili e strumenti di controllo qualità. * Attivo: testa, convalida e valuta i tuoi modelli ed evidenzia, cura e dai priorità ai dati più preziosi per l'etichettatura per potenziare le prestazioni del modello. * Apollo: addestra, perfeziona e gestisci modelli proprietari e di base su larga scala per applicazioni IA di produzione. * Accelerazione: servizi di etichettatura specializzati e on-demand per aiutarti a crescere. Encord gode della fiducia dei team pionieristici dell'intelligenza artificiale di RapidAI, Tractable, Stanford Medicine, Memorial, King's College di Londra, NHS, UHN, Royal Navy, Veo e molte altre aziende globali.
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