代替案 - Lightly AI

Labelbox

labelbox.com

Labelbox は、ユーザーが AI アプリケーションを構築して利用できるようにするデータ中心の AI プラットフォームです。このプラットフォームは、モデルのトレーニングと微調整に加え、LLM (ラベルボックス機械学習モデル) を使用してタスクを自動化する機能を提供します。 機能の面では、Labelbox は Cookie を利用して、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、サイトのトラフィックを分析し、マーケティング活動を支援し、ユーザーがプラットフォームとどのようにやり取りするかを理解します。 ページのナビゲーションや安全な領域へのアクセスなどの基本的な機能に必要な Cookie が使用されます。設定 Cookie を使用すると、プラットフォームは優先言語や地域などのユーザー固有の情報を記憶できます。 Labelbox は統計 Cookie も採用しており、Web サイト所有者が訪問者がプラットフォームとどのようにやり取りするかに関する情報を収集するのに役立ちます。これらの統計は匿名で収集および報告されます。 さらに、Labelbox はさまざまなプロバイダーの Cookie を使用して、特定の機能を最適化します。これらのプロバイダーには、Intercom、LinkedIn、YouTube、ZoomInfo、Cloudflare、Bizible、Cookiebot、および Heap Analytics が含まれます。 各プロバイダーの Cookie は、訪問者の認識、サポート通知の管理、負荷分散、訪問者がサードパーティのアプリケーションを介してログインできるようにするなど、さまざまな目的を果たします。 全体として、Labelbox の AI プラットフォームは、ユーザーに AI アプリケーションの構築、モデルのトレーニングと微調整、LLM を使用したタスクの自動化を提供します。このプラットフォームは、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、訪問者の対話を理解するために Cookie と統計を利用します。 さまざまなサードパーティプロバイダーの Cookie を統合することで、プラットフォームのさまざまな側面に合わせて最適化された機能が保証されます。

Galileo AI

usegalileo.ai

Galileo AI は、デザイナーが瞬時に魅力的な UI デザインを作成できるようにする、インターフェイス デザイン用の AI 主導のコパイロットです。大規模な言語モデルを活用することで、複雑なコンテキストを理解し、自然言語プロンプトから忠実度の高いデザインを生成できます。 何千もの優れたデザインでトレーニングされた Galileo AI は、AI が生成したイラストや画像を使用して、希望のスタイルに合わせて複雑な UI デザインを生成したり、製品コピーを正確に記入したりできます。 この機械学習の実装により、デザイナーは反復的な UI パターンや視覚的な小さな調整にかかる時間を節約でき、代わりにより創造的なソリューションの作成に集中できます。 このツールを使用して、特定の著者とその書籍のリストを掲載した読書アプリのプロフィール ページや、ユーザーが自分の名前、電話番号、パスワードを編集するための設定ページを生成することもできます。

V7

v7labs.com

V7 は、コンピューター ビジョンおよび生成 AI アプリケーション向けに設計された AI データ エンジンです。このプラットフォームは、ラベル付け、ワークフロー、データセットを含むエンタープライズ トレーニング データのインフラストラクチャを提供し、人間参加型トレーニングの機能を備えています。 AI モデルのデータの品質を向上させるために、複数のアノテーション プロパティが提供されます。自動アノテーション、医療画像用の DICOM アノテーション、データセット管理、モデル管理などの機能を備えた V7 は、さまざまなタスクを自動化および合理化します。 画像およびビデオの注釈ツールは、データのラベル付けの精度を向上させるように設計されています。さらに、カスタム データ パイプラインの構築と自動化を可能にし、光学式文字認識 (OCR) およびインテリジェント文書処理 (IDP) ワークフローを自動化するツールを備えています。V7 を使用すると、ユーザーは注釈タスクをアウトソーシングできます。 農業、自動車、建設、エネルギー、食品飲料、ヘルスケアなどのさまざまな業界で使用できます。リアルタイムのチーム アノテーションのためのコラボレーション機能を提供し、ラベラーとモデルのパフォーマンス分析を提供します。さらに、V7 は、直感的なユーザー インターフェイスを通じてアノテーションとモデル トレーニングのワークフローを促進し、より効率的になります。 強化された AutoAnnotate 機能により、注釈の速度と精度が向上します。このプラットフォームは AWS、Databricks、Voxel51 などと統合されており、ビデオ、画像、テキスト データなどのさまざまなデータ タイプをサポートしています。

Modal

modal.com

モーダルは、クラウドでコードを実行するのに役立ちます。これは、開発者が独自のインフラストラクチャを管理する手間をかけずに、コンテナ化されたサーバーレス コンピューティングにアクセスできる最も簡単な方法であると考えています。

Encord

encord.com

Encord は、データから AI を解放するためのエンドツーエンドのプラットフォームです。予測型および生成型 AI システムを大規模に安全に開発、テスト、デプロイして、機械学習の価値を引き出します。高品質のトレーニング データの作成、アクティブ ラーニング パイプラインの活用、モデルの品質の評価、モデルの微調整などを 1 つの使いやすいプラットフォームで実行できます。 * 注釈 - あらゆるビジュアル モダリティに効率的にラベルを付け、カスタマイズ可能なワークフローと品質管理ツールを使用して大規模な注釈チームを管理します。 * アクティブ - モデルをテスト、検証、評価し、ラベル付けのための最も価値のあるデータを表面化し、厳選し、優先順位を付けてモデルのパフォーマンスを向上させます。 * Apollo - 実稼働 AI アプリケーション向けに独自の基礎モデルを大規模にトレーニング、微調整、管理します。 * 加速 - 拡張を支援するオンデマンドの特化したラベル付けサービス。 Encord は、RapidAI、Tractable、Stanford Medicine、 Memorial、King's College London、NHS、UHN、Royal Navy、Veo、およびその他多くのグローバル企業の先駆的な AI チームから信頼されています。

Dataloop

dataloop.ai

Dataloop は、組織が AI アプリケーションを構築する方法を変革する最先端の AI 開発プラットフォームです。 Dataloop のプラットフォームは、AI 開発プロセスの中心となる開発者に応えるために細心の注意を払って作成されており、データと AI モデルの操作がよりシンプルかつ直感的になります。 Dataloop の包括的なソリューションは、AI 開発ライフサイクル全体に及び、データ管理、アノテーション、モデル選択、展開を合理化するツールと機能を提供します。 Dataloop のプラットフォームはコラボレーションに重点を置いて構築されており、開発者、データ サイエンティスト、エンジニアがシームレスに連携できるようにし、従来のサイロを打破してイノベーションを促進します。 主な機能には、データ パイプラインを構築するための直感的なドラッグ アンド ドロップ インターフェイス、事前構築された AI 要素とモデルの膨大なライブラリ、堅牢なデータ キュレーションと注釈機能が含まれます。これらの機能は、開発者が急速に進化する市場の需要に対応しながら、AI ソリューションのプロトタイプを迅速に作成、反復、展開できるように設計されています。 Dataloop は、AI とデータ管理の複雑さと課題に対処する開発者中心のプラットフォームを提供することで、AI 開発の推進に取り組んでいます。 Dataloop のビジョンは、AI 開発を民主化し、あらゆる組織が AI の力を活用して革新的なソリューションを推進できるようにすることです。

Cleanlab

cleanlab.ai

MIT で先駆者となり、フォーチュン 500 企業で実績のある Cleanlab は、世界で最も人気のあるデータ中心 AI ソフトウェアを提供しています。 ほとんどの AI と分析は、データの問題 (データ入力エラー、ラベルの誤り、外れ値、あいまいさ、ほぼ重複、データのドリフト、低品質または安全でないコンテンツなど) によって損なわれます。 Cleanlab ソフトウェアは、あらゆる画像/テキスト/表形式のデータセット内のそれらを自動的に修正するのに役立ちます。このノーコード プラットフォームは、ビッグ データセットに自動ラベル付けし、(自動修正されたデータで自動トレーニングされたモデルを介して) 堅牢な機械学習予測を提供することもできます。 Cleanlab ソフトウェアから何が得られますか? 1. データ ソースの自動検証 (データ チームの品質保証)。会社のデータは競争上の優位性であり、ノイズによってその価値が薄められないように注意してください。 2. データセットのより良いバージョン。元のデータセットの代わりに Cleanlab によって生成されたクリーンなデータセットを使用すると、(既存のコードを変更することなく) より信頼性の高い ML/Analytics を取得できます。 3. ML 導入の改善 (導入までの時間の短縮と予測の信頼性の向上)。 Cleanlab に完全な ML スタックを自動的に処理させましょう。数回クリックするだけで、テキスト データの場合は微調整された OpenAI LLM、表形式/画像データの場合は最先端の OpenAI LLM よりも正確なモデルをデプロイできます。 手動によるデータ準備作業を一切行わずに、生データを信頼性の高い AI と分析に変換します。