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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対応するためです。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。
新しいアプリを提案
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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...
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最後に、エンタープライズ向けのソリューション Mark AI の包括的なブランド ガイドと AI カスタマイズ機能により、ビジネスの要求を満たすために AI のアイデンティティとメッセージングを形成できるエンタープライズ レベルのソリューションを提供します。
![Cleanlab](https://cdn-1.webcatalog.io/catalog/cleanlab/cleanlab-icon-filled-128.png?v=1714782968141)
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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...
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より良いモデルをより速く構築するために必要なすべてのツール Encord は、高度なコンピュータ ビジョン チーム向けの主要なデータ プラットフォームです。ラベル付けと RLHF ワークフローを合理化し、モデルを観察および評価し、データを管理およびキュレーションして、本番 AI をより迅速に利用できるようにします。