Appbutikk for nettapper
Finn riktig programvare og tjenester.
Forvandle nettsider til skrivebordsapper med WebCatalog Desktop, og få tilgang til en rekke eksklusive apper for Mac, Windows. Bruk rom til å organisere apper, enkelt bytte mellom flere kontoer og øke produktiviteten din som aldri før.
Programvare for aktive læringsverktøy - Mest populære apper - St. Vincent og Grenadinene
Aktive læringsverktøy er spesialiserte programvareløsninger laget for å forsterke utviklingen av maskinlæringsmodeller (ML). De opererer innenfor et overvåket rammeverk, og optimaliserer strategisk datakommentarer, merking og modellopplæring. I motsetning til bredere ML- eller MLOps-plattformer, er disse verktøyene spesifikt utviklet for å etablere en iterativ tilbakemeldingssløyfe som direkte informerer modellopplæringsprosessen, identifiserer kantsaker og reduserer etikettkravet. Denne målrettede tilbakemeldingen utnytter modellusikkerhet for å identifisere de mest verdifulle dataene for merknader, og forbedrer dermed modellens ytelse med et mindre, men mer relevant datasett. Avvikende fra konvensjonell datamerkingsprogramvare, legger aktive læringsverktøy hovedvekt på merknadsprosessen, samt på å administrere og velge de mest passende dataene for merking. Videre overskrider de funksjonaliteten til datavitenskap og maskinlæringsplattformer ved ikke bare å distribuere modeller, men aktivt foredle dem gjennom kontinuerlige læringssykluser. Disse verktøyene har unike funksjoner som automatisk identifiserer feil og uteliggere, gir handlingskraftig innsikt for modellforbedring og muliggjør intelligent datavalg – avgjørende for å finjustere eksisterende modeller for å passe til spesifikke brukstilfeller. Betydningen av aktive læringsverktøy har vokst frem med fremveksten av åpen kildekode-modeller levert av AI-organisasjoner, ettersom de imøtekommer et bredere spekter av brukere som ønsker å tilpasse disse modellene for deres distinkte krav. Disse verktøyene betjener AI-team, datasynsspesialister, ML-ingeniører og dataforskere, og hjelper til med å skape effektive aktive læringsløkker, som er markant forskjellige fra de bredere ML-rammeverkene eller datalagrings- og sammenkoblingstjenester som tilbys av MLOps-plattformer. For at et produkt skal vurderes for inkludering i kategorien Aktive læringsverktøy, må det: 1. Tilrettelegge for etablering av en iterativ sløyfe mellom dataannotering og modelltrening. 2. Ha muligheter for automatisk å identifisere modellfeil, uteliggere og kanttilfeller. 3. Gi innsikt i modellens ytelse og veiledning i merknadsprosessen for å forbedre den. 4. Aktiver valg og administrasjon av treningsdata for effektiv modelloptimalisering.
Send inn ny app
Labelbox
labelbox.com
Labelbox er en datasentrisk AI-plattform som lar brukere bygge og bruke AI-applikasjoner. Plattformen gir muligheten til å trene og finjustere modeller, samt automatisere oppgaver ved hjelp av LLM-er (Labelbox Machine Learning Models). Når det gjelder funksjonalitet, bruker Labelbox informasjonskapsler for å forbedre brukeropplevelsen, analysere trafikken på nettstedet, hjelpe til med markedsføringstiltak og forstå hvordan brukerne samhandler med plattformen. Nødvendige informasjonskapsler brukes til grunnleggende funksjoner som sidenavigasjon og tilgang til sikre områder. Preferanseinformasjonskapsler gjør det mulig for plattformen å huske brukerspesifikk informasjon, for eksempel foretrukket språk eller region. Labelbox bruker også statistiske informasjonskapsler, som hjelper nettstedeiere å samle informasjon om hvordan besøkende samhandler med plattformen. Denne statistikken samles inn og rapporteres anonymt. Videre bruker Labelbox ulike leverandørers informasjonskapsler for å optimalisere spesifikke funksjoner og funksjoner. Disse leverandørene inkluderer Intercom, LinkedIn, YouTube, ZoomInfo, Cloudflare, Bizible, Cookiebot og Heap Analytics. Hver leverandørs informasjonskapsler tjener forskjellige formål, som å gjenkjenne besøkende, administrere støttevarsler, belastningsbalansering og la besøkende logge på via tredjepartsapplikasjoner. Totalt sett tilbyr Labelbox sin AI-plattform brukere muligheten til å bygge AI-applikasjoner, trene og finjustere modeller og automatisere oppgaver ved hjelp av LLM-er. Plattformen bruker informasjonskapsler og statistikk for å forbedre brukeropplevelsen og forstå besøkendes interaksjon. Integreringen av ulike tredjepartsleverandørers informasjonskapsler sikrer optimalisert funksjonalitet for ulike aspekter av plattformen.
Modal
modal.com
Modal hjelper folk med å kjøre kode i skyen. Vi tror det er den enkleste måten for utviklere å få tilgang til containerisert, serverløs databehandling uten å måtte administrere sin egen infrastruktur.
V7
v7labs.com
V7 er en AI-datamotor designet for datasyn og generative AI-applikasjoner. Plattformen gir en infrastruktur for bedriftsopplæringsdata som inkluderer merking, arbeidsflyter, datasett og har en funksjon for menneskelig opplæring. Den tilbyr flere merknadsegenskaper for å forbedre kvaliteten på data for AI-modeller. Med funksjoner som automatisk merknad, DICOM-merknad for medisinsk bildebehandling, datasettadministrasjon og modelladministrasjon, automatiserer og effektiviserer V7 ulike oppgaver. Verktøyene for bilde- og videokommentarer er utviklet for å forbedre presisjonen til datamerking. I tillegg muliggjør den bygging og automatisering av tilpassede datapipelines og har verktøy for å automatisere arbeidsflyter for optisk tegngjenkjenning (OCR) og intelligent dokumentbehandling (IDP). V7 lar brukere outsource annoteringsoppgaver. Den kan brukes på tvers av ulike bransjer som landbruk, bilindustri, konstruksjon, energi, mat og drikke, helsevesen og mer. Den tilbyr samarbeidsfunksjoner for sanntidsannotering av team og gir analyse for etiketter og modellytelse. Videre forenkler V7 også arbeidsflyter for merknader og modelltrening for å være mer effektiv gjennom et intuitivt brukergrensesnitt. Med den forbedrede AutoAnnotate-funksjonen øker den hastigheten og nøyaktigheten til merknader. Plattformen integreres med blant annet AWS, Databricks og Voxel51, og støtter en rekke datatyper, inkludert video-, bilde- og tekstdata.
Dataloop
dataloop.ai
Dataloop er en banebrytende AI-utviklingsplattform som forvandler måten organisasjoner bygger AI-applikasjoner på. Dataloops plattform er omhyggelig laget for å imøtekomme utviklere i hjertet av AI-utviklingsprosessen, noe som gjør det enklere og mer intuitivt å jobbe med data og AI-modeller. Dataloops omfattende løsning spenner over hele livssyklusen for AI-utvikling, og tilbyr verktøy og funksjoner som strømlinjeformer databehandling, merknader, modellvalg og distribusjon. Dataloops plattform er bygget med fokus på samarbeid, slik at utviklere, dataforskere og ingeniører kan jobbe sømløst sammen, bryte ned tradisjonelle siloer og fremme innovasjon. Nøkkelfunksjoner inkluderer et intuitivt dra-og-slipp-grensesnitt for å konstruere datapipelines, et stort bibliotek med forhåndsbygde AI-elementer og modeller, og robuste datakurering og merknader. Disse funksjonene er utformet for å gi utviklere mulighet til raskt å prototype, iterere og distribuere AI-løsninger, og holde tritt med de raskt utviklende kravene fra markedet. Dataloop er forpliktet til å fremme AI-utvikling ved å tilby en utviklersentrisk plattform som adresserer kompleksiteten og utfordringene til AI og dataadministrasjon. Dataloops visjon er å demokratisere AI-utvikling, slik at enhver organisasjon kan utnytte kraften til AI og drive frem sine innovative løsninger.
Encord
encord.com
Encord er ende-til-ende-plattformen for å låse opp AI fra dataene dine. Utvikle, test og distribuer prediktive og generative AI-systemer trygt i stor skala for å låse opp verdien av maskinlæring. Lag opplæringsdata av høy kvalitet, dra nytte av aktive læringspipelines, vurder modellkvalitet, finjuster modeller og mer alt i en, brukervennlig plattform. * Annoter - Merk effektivt alle visuelle modaliteter og administrer store annoteringsteam med tilpassbare arbeidsflyter og kvalitetskontrollverktøy. * Aktiv – Test, valider og evaluer modellene dine og overflate, kurater og prioriter de mest verdifulle dataene for merking for å overlade modellytelsen. * Apollo - Tren, finjuster og administrer proprietære og grunnleggende modeller i stor skala for produksjons-AI-applikasjoner. * Akselerer - On-demand, spesialiserte merketjenester for å hjelpe deg med å skalere. Encord er klarert av banebrytende AI-team ved RapidAI, Tractable, Stanford Medicine, Memorial, King's College London, NHS, UHN, Royal Navy, Veo og mange flere globale selskaper.
Galileo AI
usegalileo.ai
Galileo AI er en AI-drevet copilot for grensesnittdesign som hjelper designere med å lage herlige UI-design på et øyeblikk. Ved å utnytte store språkmodeller, er den i stand til å forstå komplekse sammenhenger og generere high-fidelity-design fra naturlige språkoppfordringer. Galileo AI er trent på tusenvis av fremragende design, og kan generere komplekse UI-design med AI-genererte illustrasjoner og bilder for å matche ønsket stil, samt fylle ut produktkopi nøyaktig. Denne maskinlæringsimplementeringen gjør det mulig for designere å spare tid på repeterende UI-mønstre og små visuelle justeringer, i stedet for å fokusere på å skape mer kreative løsninger. Verktøyet kan også brukes til å generere en profilside for en bokleseapp som inneholder en spesifikk forfatter og en liste over bøkene deres, og en innstillingsside der brukerne kan redigere navn, telefonnumre og passord.
Cleanlab
cleanlab.ai
Cleanlab er banebrytende ved MIT og bevist i Fortune 500-selskaper, og tilbyr verdens mest populære datasentrerte AI-programvare. De fleste AI og Analytics er svekket av dataproblemer (datainntastingsfeil, feilmerking, uteliggere, tvetydighet, nesten duplikater, datadrift, lavkvalitets eller usikkert innhold osv.); Cleanlab-programvaren hjelper deg å fikse dem automatisk i ethvert bilde/tekst/tabelldatasett. Denne kodefrie plattformen kan også automerke store datasett og gi robuste maskinlæringsforutsigelser (via modeller som er automatisk trent på automatisk korrigerte data). Hva kan jeg få fra Cleanlab-programvaren? 1. Automatisert validering av datakildene dine (kvalitetssikring for datateamet ditt). Din bedrifts data er ditt konkurransefortrinn, ikke la støy utvanne verdien. 2. Bedre versjon av datasettet ditt. Bruk det rensede datasettet produsert av Cleanlab i stedet for det originale datasettet ditt for å få mer pålitelig ML/Analytics (uten endringer i den eksisterende koden). 3. Bedre ML-distribusjon (redusert tid til distribusjon og mer pålitelige spådommer). La Cleanlab automatisk håndtere hele ML-stakken for deg! Med bare noen få klikk kan du implementere mer nøyaktige modeller enn finjusterte OpenAI LLM-er for tekstdata og toppmoderne for tabell-/bildedata. Gjør rådata til pålitelig AI og Analytics, uten alt det manuelle dataforberedende arbeidet.
Lightly AI
lightly.ai
Lightly hjelper maskinlæringsteam med å bygge bedre modeller gjennom bedre data. Det lar bedrifter velge riktig data for modelltrening ved å bruke aktiv læring. Velg intelligent de beste prøvene for modelltrening gjennom avansert filtrering og aktiv læringsalgoritmer. * Balanser klassefordelingene dine, fjern redundanser og datasettskjevhet. Merk kun de beste dataene for modelltrening til du når målnøyaktigheten. * Analyser kvaliteten og mangfoldet til datasettene dine. Forstå dataene dine bedre med Lightlys helhetlige syn fra det store bildet ned til de minste nyansene i dataene dine. Avdekk klassefordelinger, datasetthull og representasjonsskjevheter før merking for å spare tid og penger. * Overvåk modellytelsen din i produksjonen. Spot uteliggere og feiltilfeller. * Velg data utenfor distribusjon direkte på kanten eller skyen. Send data tilbake for omskolering og oppdatering av modellen. * Administrer datasettet ditt. Spor forskjellige versjoner, og når datasettet ditt er klart, kan du ganske enkelt dele med merking med et klikk på en knapp. Det er lett: Den ende-til-ende aktive læringen