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アクティブ ラーニング ツールは、機械学習 (ML) モデルの開発を強化するために作成された特殊なソフトウェア ソリューションです。これらは教師付きフレームワーク内で動作し、データの注釈、ラベル付け、モデルのトレーニングを戦略的に最適化します。より広範な ML や MLOps プラットフォームとは異なり、これらのツールは、モデル トレーニング プロセスに直接情報を提供し、エッジ ケースを特定し、ラベル要件を軽減する反復フィードバック ループを確立するように特別に設計されています。このターゲットを絞ったフィードバックは、モデルの不確実性を利用して、アノテーションに最も価値のあるデータを特定することで、より小規模でありながらより関連性の高いデータセットでモデルのパフォーマンスを向上させます。 従来のデータ ラベル付けソフトウェアとは異なり、アクティブ ラーニング ツールは、ラベル付けに最適なデータの管理と選択だけでなく、アノテーション プロセスにも重点を置いています。さらに、単にモデルをデプロイするだけでなく、継続的な学習サイクルを通じてモデルを積極的に改良することにより、データ サイエンスと機械学習のプラットフォームの機能を超えます。これらのツールは、エラーと外れ値を自動的に識別し、モデル強化のための実用的な洞察を提供し、特定のユースケースに合わせて既存のモデルを微調整するために重要なインテリジェントなデータ選択を可能にする独自の機能を備えています。 AI 組織が提供するオープンソース モデルの出現により、アクティブ ラーニング ツールの重要性が高まりました。これは、これらのモデルを独自の要件に合わせてカスタマイズしようとする幅広いユーザーに応えるためです。これらのツールは、AI チーム、コンピューター ビジョン スペシャリスト、ML エンジニア、データ サイエンティストなどに同様に役立ち、効率的なアクティブ ラーニング ループの作成を支援します。これは、MLOps プラットフォームが提供する広範な ML フレームワークやデータ ストレージおよび相互接続サービスとは著しく異なります。 製品がアクティブ ラーニング ツール カテゴリに含まれるとみなされるには、次の条件を満たす必要があります。 1. データの注釈とモデルのトレーニングの間の反復ループの確立を促進します。 2. モデルエラー、外れ値、エッジケースを自動的に識別する機能を備えています。 3. モデルのパフォーマンスに関する洞察を提供し、それを強化するためにアノテーション プロセスをガイドします。 4. 効果的なモデルの最適化のためのトレーニング データの選択と管理を可能にします。
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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...
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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、...
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。
Lightly AI
lightly.ai
Lightly は、機械学習チームがより優れたデータを通じてより優れたモデルを構築できるように支援します。これにより、企業はアクティブ ラーニングを使用してモデル トレーニングに適切なデータを選択できるようになります。高度なフィルタリングとアクティブ ラーニング アルゴリズムを通じて、モデルのトレーニングに最適なサンプルをインテリジェントに選択します。 * クラス分布のバランスをとり、冗長性とデータセットの偏りを除去します。目標の精度に達するまで、モデルのトレーニングに最適なデータのみにラベルを付けます。 * データセットの品質と多様性を分析します。データの全体像から最小のニュアンスに至るま...
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...
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...
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の 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...
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...