Encord

Encord는 AI 교육 데이터 주석 및 관리 프로세스를 간소화하고 향상시키기 위해 설계된 포괄적 인 플랫폼입니다. 이 모델을 훈련시키는 데 사용되는 데이터가 정확하고 잘 조직되어 있는지 확인함으로써 강력하고 효율적인 AI 시스템의 개발에 중요한 역할을합니다. 이 플랫폼은 2D 및 3D 데이터를 포함한 광범위한 데이터 유형을 지원하므로 다양한 머신 러닝 애플리케이션에 대한 다재다능합니다.

Encord는 다양한 데이터 유형에 맞는 광범위한 주석 도구를 제공합니다. 예를 들어, 객체 감지를위한 경계 박스, 정확한 주석을위한 다각형 세분화 및 포즈 추정을위한 키패 포인트 주석과 같은 기능을 제공합니다. 이러한 도구를 통해 사용자는 다양한 데이터 요구 사항을 효과적으로 처리 할 수 ​​있습니다.

Encord의 주요 강점 중 하나는 협업 워크 플로에 대한 지원입니다. 이를 통해 여러 주석기가 동일한 데이터 세트에서 동시에 작업하여 주석 검토, 피드백 및 품질 관리를 용이하게합니다. 이 협업 접근법은 데이터 세트 전체에서 주석이 정확하고 일관되도록합니다.

수동 주석의 부담을 줄이려면 Encord는 AI 지원 주석 기능을 통합합니다. 여기에는 모델이 인간 개선을위한 초기 주석을 생성 할 수있는 사전 표지 기능과 가장 유익한 학습 워크 플로우가 먼저 주석을 달 수 있습니다. 이 접근법은 가장 중요한 데이터 포인트에 중점을 두어 모델 교육을 최적화합니다.

Encord는 또한 높은 데이터 품질을 유지하기 위해 강력한 품질 관리 메커니즘을 통합합니다. 컨센서스 스코어링, 발표 간 계약 메트릭 및 스팟 확인 워크 플로와 같은 기능은 교육 데이터 세트의 소음을 줄여서 모델 성능을 향상시키는 데 도움이됩니다.

주석 외에도 데이터 관리가 뛰어납니다. 다른 기계 학습 플랫폼 및 데이터 스토리지 솔루션과 완벽한 통합을 제공하여 데이터에 액세스하고 구성하며 교육 모델에 사용할 수 있도록 준비 할 수 있습니다. 포괄적 인 데이터 분석 도구는 데이터 세트에 대한 통찰력, 데이터 수집 전략 및 모델 교육 계획에 대한 통찰력을 제공합니다. Encord의 클라우드 기반 아키텍처를 통해 사용자 요구 사항으로 확장 할 수 있으며 성능을 손상시키지 않고 대규모 데이터 세트를 관리합니다.

교육 데이터의 주석 및 관리를 향상시켜 Encord는보다 신뢰할 수 있고 효과적인 AI 모델의 개발에 기여합니다. 주석 시간과 노력을 줄임으로써 모델 개발을 가속화하여 조직이 가설을 테스트하고 모델을보다 빠르게 개선 할 수 있습니다. 정확한 주석으로 모델 성능이 향상되어 실제 응용 분야의 정확성과 신뢰성이 높아집니다.

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웹사이트: encord.com

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