Appstore voor webapps
Vind de juiste software en diensten.
Transformeer websites in desktopapps met WebCatalog Desktop en krijg toegang tot een schat aan exclusieve apps voor Mac, Windows. Gebruik ruimtes om apps te organiseren, eenvoudig te schakelen tussen meerdere accounts en uw productiviteit te verhogen als nooit tevoren.
Software voor actieve leerhulpmiddelen - Populairste apps - Burundi
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
Labelbox
labelbox.com
Labelbox is een datagericht AI-platform waarmee gebruikers AI-applicaties kunnen bouwen en gebruiken. Het platform biedt de mogelijkheid om modellen te trainen en te verfijnen, en om taken te automatiseren met behulp van LLM's (Labelbox Machine Learning Models). Wat de functionaliteit betreft, gebruikt Labelbox cookies om de gebruikerservaring te verbeteren, het siteverkeer te analyseren, te helpen bij marketinginspanningen en te begrijpen hoe gebruikers omgaan met het platform. Noodzakelijke cookies worden gebruikt voor basisfuncties zoals paginanavigatie en toegang tot beveiligde gebieden. Met voorkeurscookies kan het platform gebruikersspecifieke informatie onthouden, zoals voorkeurstaal of regio. Labelbox maakt ook gebruik van statistische cookies, waarmee website-eigenaren informatie kunnen verzamelen over hoe bezoekers omgaan met het platform. Deze statistieken worden anoniem verzameld en gerapporteerd. Verder maakt Labelbox gebruik van cookies van verschillende aanbieders om specifieke kenmerken en functionaliteiten te optimaliseren. Deze providers zijn onder meer Intercom, LinkedIn, YouTube, ZoomInfo, Cloudflare, Bizible, Cookiebot en Heap Analytics. De cookies van elke provider dienen verschillende doeleinden, zoals het herkennen van bezoekers, het beheren van ondersteuningsmeldingen, taakverdeling en het toestaan dat bezoekers inloggen via applicaties van derden. Over het geheel genomen biedt het AI-platform van Labelbox gebruikers de mogelijkheid om AI-applicaties te bouwen, modellen te trainen en te verfijnen, en taken te automatiseren met behulp van LLM's. Het platform maakt gebruik van cookies en statistieken om de gebruikerservaring te verbeteren en de interactie van bezoekers te begrijpen. De integratie van cookies van verschillende externe aanbieders zorgt voor geoptimaliseerde functionaliteit voor verschillende aspecten van het platform.
Modal
modal.com
Modal helpt mensen code in de cloud uit te voeren. Wij denken dat dit voor ontwikkelaars de gemakkelijkste manier is om toegang te krijgen tot gecontaineriseerde, serverloze rekenkracht, zonder het gedoe van het beheren van hun eigen infrastructuur.
V7
v7labs.com
V7 is een AI-data-engine die is ontworpen voor computervisie en generatieve AI-toepassingen. Het platform biedt een infrastructuur voor bedrijfstrainingsgegevens, waaronder labeling, workflows en datasets, en heeft een functie voor human-in-the-loop-training. Het biedt meerdere annotatie-eigenschappen om de kwaliteit van gegevens voor AI-modellen te verbeteren. Met functies zoals automatische annotatie, DICOM-annotatie voor medische beeldvorming, datasetbeheer en modelbeheer automatiseert en stroomlijnt V7 verschillende taken. De tools voor beeld- en videoannotatie zijn ontworpen om de nauwkeurigheid van het labelen van gegevens te verbeteren. Bovendien maakt het de bouw en automatisering van aangepaste datapijplijnen mogelijk en beschikt het over tools voor het automatiseren van optische tekenherkenning (OCR) en intelligente documentverwerkingsworkflows (IDP). Met V7 kunnen gebruikers annotatietaken uitbesteden. Het kan worden gebruikt in verschillende sectoren, zoals de landbouw, de automobielsector, de bouw, energie, voedingsmiddelen en dranken, de gezondheidszorg en meer. Het biedt samenwerkingsfuncties voor real-time teamannotatie en biedt analyses van labeler- en modelprestaties. Bovendien vergemakkelijkt V7 ook annotatie- en modeltrainingworkflows om efficiënter te zijn via een intuïtieve gebruikersinterface. Met de verbeterde AutoAnnotate-functie versnelt het de snelheid en nauwkeurigheid van annotaties. Het platform kan onder meer worden geïntegreerd met AWS, Databricks en Voxel51 en ondersteunt een reeks gegevenstypen, waaronder video-, afbeeldings- en tekstgegevens.
Dataloop
dataloop.ai
Dataloop is een geavanceerd AI-ontwikkelingsplatform dat de manier transformeert waarop organisaties AI-applicaties bouwen. Het platform van Dataloop is zorgvuldig ontworpen om tegemoet te komen aan ontwikkelaars die centraal staan in het AI-ontwikkelingsproces, waardoor het eenvoudiger en intuïtiever wordt om met data en AI-modellen te werken. De uitgebreide oplossing van Dataloop omvat de volledige levenscyclus van AI-ontwikkeling en biedt tools en functionaliteiten die gegevensbeheer, annotatie, modelselectie en implementatie stroomlijnen. Het platform van Dataloop is gebouwd met de nadruk op samenwerking, waardoor ontwikkelaars, datawetenschappers en ingenieurs naadloos kunnen samenwerken, traditionele silo's worden doorbroken en innovatie wordt bevorderd. De belangrijkste kenmerken zijn onder meer een intuïtieve drag-and-drop-interface voor het construeren van datapijplijnen, een enorme bibliotheek met vooraf gebouwde AI-elementen en -modellen, en robuuste mogelijkheden voor gegevensbeheer en annotatie. Deze functies zijn ontworpen om ontwikkelaars in staat te stellen snel AI-oplossingen te prototypen, te herhalen en te implementeren, waarbij ze gelijke tred houden met de snel evoluerende eisen van de markt. Dataloop zet zich in voor het bevorderen van de AI-ontwikkeling door een op ontwikkelaars gericht platform te bieden dat de complexiteit en uitdagingen van AI en databeheer aanpakt. De visie van Dataloop is om de ontwikkeling van AI te democratiseren, waardoor elke organisatie de kracht van AI kan benutten en hun innovatieve oplossingen kan bevorderen.
Encord
encord.com
Encord is het end-to-end platform om AI uit uw data te ontsluiten. Ontwikkel, test en implementeer veilig voorspellende en generatieve AI-systemen op schaal om de waarde van machine learning te ontsluiten. Creëer trainingsgegevens van hoge kwaliteit, maak gebruik van actieve leerpijplijnen, beoordeel de modelkwaliteit, verfijn modellen en meer, alles in één, gebruiksvriendelijk platform. * Annoteren - Label efficiënt elke visuele modaliteit en beheer grootschalige annotatieteams met aanpasbare workflows en kwaliteitscontroletools. * Actief - Test, valideer en evalueer uw modellen en breng de meest waardevolle gegevens naar boven, beheer ze en prioriteer ze voor labeling om de modelprestaties te verbeteren. * Apollo - Train, verfijn en beheer eigen en basismodellen op schaal voor productie-AI-toepassingen. * Versnellen - On-demand, gespecialiseerde etiketteringsdiensten om u te helpen opschalen. Encord wordt vertrouwd door baanbrekende AI-teams bij RapidAI, Tractable, Stanford Medicine, Memorial, King’s College London, de NHS, de UHN, de Royal Navy, Veo en nog veel meer mondiale bedrijven.
Galileo AI
usegalileo.ai
Galileo AI is een AI-gestuurde copiloot voor interface-ontwerp waarmee ontwerpers in een handomdraai prachtige UI-ontwerpen kunnen creëren. Door gebruik te maken van grote taalmodellen is het in staat complexe contexten te begrijpen en high-fidelity ontwerpen te genereren op basis van natuurlijke taalaanwijzingen. Galileo AI is getraind in duizenden uitstekende ontwerpen en kan complexe UI-ontwerpen genereren met door AI gegenereerde illustraties en afbeeldingen die bij de gewenste stijl passen, en productkopieën nauwkeurig vullen. Deze machine-learning-implementatie stelt ontwerpers in staat tijd te besparen op repetitieve UI-patronen en kleine visuele aanpassingen, in plaats daarvan zich te concentreren op het creëren van creatievere oplossingen. De tool kan ook worden gebruikt om een profielpagina te genereren voor een boekleesapp met een specifieke auteur en een lijst met hun boeken, en een instellingenpagina waar gebruikers hun naam, telefoonnummers en wachtwoorden kunnen bewerken.
Cleanlab
cleanlab.ai
Cleanlab, een pionier bij MIT en bewezen bij Fortune 500-bedrijven, biedt 's werelds populairste datacentrische AI-software. De meeste AI en Analytics worden belemmerd door gegevensproblemen (fouten bij het invoeren van gegevens, verkeerde labels, uitschieters, dubbelzinnigheid, bijna duplicaten, gegevensdrift, inhoud van lage kwaliteit of onveilige inhoud, enz.); Cleanlab-software helpt u deze automatisch te corrigeren in elke afbeelding/tekst/tabelgegevensset. Dit codeloze platform kan ook grote datasets automatisch labelen en robuuste machine learning-voorspellingen bieden (via modellen die automatisch zijn getraind op automatisch gecorrigeerde gegevens). Wat kan ik krijgen van Cleanlab-software? 1. Geautomatiseerde validatie van uw databronnen (kwaliteitsborging voor uw datateam). De gegevens van uw bedrijf vormen uw concurrentievoordeel. Laat ruis de waarde ervan niet verwateren. 2. Betere versie van uw dataset. Gebruik de opgeschoonde dataset geproduceerd door Cleanlab in plaats van uw originele dataset om betrouwbaardere ML/Analytics te krijgen (zonder enige wijziging in uw bestaande code). 3. Betere ML-implementatie (kortere implementatietijd en betrouwbaardere voorspellingen). Laat Cleanlab automatisch de volledige ML-stack voor u afhandelen! Implementeer met slechts een paar klikken nauwkeurigere modellen dan de verfijnde OpenAI LLM's voor tekstgegevens en de modernste modellen voor tabel-/afbeeldingsgegevens. Zet ruwe data om in betrouwbare AI & Analytics, zonder al het handmatige datavoorbereidingswerk.
Lightly AI
lightly.ai
Lightly helpt machine learning-teams betere modellen te bouwen op basis van betere gegevens. Hiermee kunnen bedrijven de juiste gegevens selecteren voor modeltraining door gebruik te maken van actief leren. Selecteer op intelligente wijze de beste voorbeelden voor modeltraining via geavanceerde filtering en actief-leeralgoritmen. * Breng uw klassenverdelingen in evenwicht, verwijder redundanties en vooringenomenheid in datasets. Label alleen de beste gegevens voor modeltraining totdat u uw doelnauwkeurigheid bereikt. * Analyseer de kwaliteit en diversiteit van uw datasets. Begrijp uw gegevens beter met de holistische inzichten van Lightly, van het grote geheel tot aan de kleinste nuances van uw gegevens. Ontdek klasseverdelingen, lacunes in datasets en representatievooroordelen vóór het labelen om tijd en geld te besparen. * Bewaak de prestaties van uw model tijdens de productie. Ontdek uitschieters en faalgevallen. * Selecteer gegevens die buiten de distributie vallen, rechtstreeks aan de rand of in de cloud. Gegevens terugsturen voor hertraining en bijwerken van het model. * Beheer uw dataset. Houd verschillende versies bij en zodra uw dataset klaar is, kunt u deze eenvoudig met één klik op de knop delen, voorzien van labels. Dat is Lightly: het end-to-end actieve leren