Actieve leermiddelen zijn gespecialiseerde softwareoplossingen die zijn ontworpen om de ontwikkeling van machine learning (ML)-modellen te bevorderen. Ze opereren binnen een gecontroleerd raamwerk en optimaliseren op strategische wijze gegevensannotatie, labeling en modeltraining. In tegenstelling tot bredere ML- of MLOps-platforms zijn deze tools specifiek ontworpen om een ​​iteratieve feedbacklus tot stand te brengen die het modeltrainingsproces rechtstreeks informeert, randgevallen opmerkt en de labelvereiste vermindert. Deze gerichte feedback maakt gebruik van modelonzekerheid om de meest waardevolle gegevens voor annotatie te identificeren, waardoor de modelprestaties worden verbeterd met een kleinere maar relevantere dataset. Actieve leermiddelen wijken af ​​van conventionele software voor het labelen van gegevens en leggen vooral de nadruk op het annotatieproces, evenals op het beheren en selecteren van de meest geschikte gegevens voor het labelen. Bovendien overstijgen ze de functionaliteiten van data science- en machine learning-platforms door niet alleen modellen in te zetten, maar deze actief te verfijnen via continue leercycli. Deze tools beschikken over unieke functies die automatisch fouten en uitschieters identificeren, bruikbare inzichten opleveren voor modelverbetering en intelligente gegevensselectie mogelijk maken – van cruciaal belang voor het verfijnen van reeds bestaande modellen voor specifieke gebruiksscenario’s. Het belang van actieve leermiddelen is toegenomen met de opkomst van open-sourcemodellen van AI-organisaties, omdat ze een breder spectrum van gebruikers bedienen die deze modellen willen aanpassen aan hun specifieke behoeften. Deze tools zijn bedoeld voor AI-teams, computer vision-specialisten, ML-ingenieurs en datawetenschappers, en helpen bij het creëren van efficiënte actieve leerlussen, die duidelijk verschillen van de bredere ML-frameworks of gegevensopslag- en interconnectiviteitsdiensten die worden aangeboden door MLOps-platforms. Om in aanmerking te komen voor opname in de categorie Actieve leermiddelen moet een product: 1. Faciliteer het opzetten van een iteratieve lus tussen data-annotatie en modeltraining. 2. Beschikken over mogelijkheden voor het automatisch identificeren van modelfouten, uitschieters en randgevallen. 3. Bied inzicht in de modelprestaties en begeleid het annotatieproces om deze te verbeteren. 4. Maak de selectie en het beheer van trainingsgegevens mogelijk voor effectieve modeloptimalisatie.

Nieuwe app verzoeken

Galileo AI

usegalileo.ai

Galileo AI is een AI-hulpmiddel voor interfaceontwerp dat ontwerpers helpt om snel hoogwaardige UI-ontwerpen te maken op basis van natuurlijke taal.

Labelbox

labelbox.com

Labelbox is een platform voor het labelen van gegevens voor AI-toepassingen. Het faciliteert samenwerking, biedt aanpasbare annotaties en ondersteunt diverse annotatietypes.

V7

v7labs.com

V7 is een AI-platform voor computer vision en generatieve AI, dat tools biedt voor annotatie, datasetbeheer en modeltraining in verschillende sectoren.

Modal

modal.com

Modal helpt gebruikers om code in de cloud uit te voeren met containerized, serverless computermogelijkheden zonder eigen infrastructuur te beheren.

Encord

encord.com

Encord is een platform voor het annoteren, beheren en verbeteren van trainingsgegevens voor AI, met tools voor samenwerking en kwaliteitscontrole.

Dataloop

dataloop.ai

Dataloop is een platform voor het beheren en optimaliseren van datasets voor AI-toepassingen, inclusief annotatie, modellering en gegevensanalyse.

Lightly AI

lightly.ai

Lightly helpt machine learning teams betere modellen te bouwen door efficiënt dataselectie en actieve leerstrategieën te bieden voor datatraining.

Cleanlab

cleanlab.ai

Cleanlab is een no-code platform dat automatisch gegevenskwaliteit verbetert en fouten in datasets corrigeert voor betere AI- en ML-prestaties.