Alternatywy - Galileo AI
Labelbox
labelbox.com
Labelbox to zorientowana na dane platforma AI, która umożliwia użytkownikom tworzenie i wykorzystywanie aplikacji AI. Platforma zapewnia możliwość uczenia i dostrajania modeli, a także automatyzowania zadań z wykorzystaniem LLM (Labelbox Machine Learning Models). Jeśli chodzi o funkcjonalność, Labelbox wykorzystuje pliki cookie w celu poprawy komfortu użytkowania, analizowania ruchu w witrynie, wspomagania działań marketingowych i zrozumienia, w jaki sposób użytkownicy wchodzą w interakcję z platformą. Niezbędne pliki cookie służą do podstawowych funkcji, takich jak nawigacja po stronie i dostęp do bezpiecznych obszarów. Preferencyjne pliki cookie umożliwiają platformie zapamiętywanie informacji specyficznych dla użytkownika, takich jak preferowany język lub region. Labelbox wykorzystuje również statystyczne pliki cookie, które pomagają właścicielom witryn gromadzić informacje o tym, w jaki sposób odwiedzający wchodzą w interakcję z platformą. Statystyki te są gromadzone i raportowane anonimowo. Ponadto Labelbox wykorzystuje pliki cookie różnych dostawców w celu optymalizacji określonych funkcji i funkcjonalności. Dostawcy ci obejmują Intercom, LinkedIn, YouTube, ZoomInfo, Cloudflare, Bizible, Cookiebot i Heap Analytics. Pliki cookie każdego dostawcy służą różnym celom, takim jak rozpoznawanie odwiedzających, zarządzanie powiadomieniami dotyczącymi pomocy technicznej, równoważenie obciążenia i umożliwianie odwiedzającym logowania się za pośrednictwem aplikacji stron trzecich. Ogólnie rzecz biorąc, platforma AI Labelbox oferuje użytkownikom możliwość tworzenia aplikacji AI, trenowania i dostrajania modeli oraz automatyzowania zadań za pomocą LLM. Platforma wykorzystuje pliki cookie i statystyki w celu poprawy komfortu użytkowania i zrozumienia interakcji odwiedzających. Integracja plików cookie różnych dostawców zewnętrznych zapewnia zoptymalizowaną funkcjonalność dla różnych aspektów platformy.
V7
v7labs.com
V7 to silnik danych AI przeznaczony do zastosowań związanych z wizją komputerową i generatywną sztuczną inteligencją. Platforma zapewnia infrastrukturę dla danych szkoleniowych dla przedsiębiorstw, która obejmuje etykietowanie, przepływy pracy, zbiory danych i posiada funkcję szkolenia typu „człowiek w pętli”. Oferuje wiele właściwości adnotacji w celu poprawy jakości danych dla modeli AI. Dzięki funkcjom takim jak automatyczne adnotacje, adnotacje DICOM do obrazowania medycznego, zarządzanie zbiorami danych i zarządzanie modelami, V7 automatyzuje i usprawnia różne zadania. Narzędzia do dodawania adnotacji do obrazów i filmów mają na celu poprawę precyzji etykietowania danych. Dodatkowo umożliwia budowanie i automatyzację niestandardowych potoków danych oraz zawiera narzędzia do automatyzacji przepływów pracy związanych z optycznym rozpoznawaniem znaków (OCR) i inteligentnym przetwarzaniem dokumentów (IDP). Wersja V7 umożliwia użytkownikom zlecanie zadań związanych z adnotacjami na zewnątrz. Można go stosować w różnych gałęziach przemysłu, takich jak rolnictwo, motoryzacja, budownictwo, energia, żywność i napoje, opieka zdrowotna i nie tylko. Oferuje funkcje współpracy umożliwiające dodawanie adnotacji zespołowych w czasie rzeczywistym oraz zapewnia analizę wydajności etykiet i modeli. Co więcej, V7 ułatwia także przepływy pracy związane z adnotacjami i szkoleniem modeli, aby były bardziej wydajne dzięki intuicyjnemu interfejsowi użytkownika. Dzięki ulepszonej funkcji AutoAnnotate przyspiesza szybkość i dokładność adnotacji. Platforma integruje się między innymi z AWS, Databricks i Voxel51 i obsługuje szereg typów danych, w tym dane wideo, obrazy i tekst.
Modal
modal.com
Mod pomaga ludziom uruchamiać kod w chmurze. Uważamy, że jest to dla programistów najłatwiejszy sposób uzyskania dostępu do skonteneryzowanych, bezserwerowych zasobów obliczeniowych bez konieczności zarządzania własną infrastrukturą.
Lightly AI
lightly.ai
Lekko pomaga zespołom zajmującym się uczeniem maszynowym tworzyć lepsze modele na podstawie lepszych danych. Pozwala firmom na dobór odpowiednich danych do szkolenia modeli poprzez wykorzystanie aktywnego uczenia się. Inteligentnie wybieraj najlepsze próbki do uczenia modeli poprzez zaawansowane algorytmy filtrowania i aktywnego uczenia się. * Zrównoważ rozkład klas, usuń nadmiarowość i stronniczość zestawu danych. Etykietuj tylko najlepsze dane do uczenia modeli, aż osiągniesz docelową dokładność. * Analizuj jakość i różnorodność swoich zbiorów danych. Lepiej zrozum swoje dane dzięki całościowym widokom Lightly, obejmującym cały obraz i najmniejsze niuanse danych. Odkryj dystrybucję klas, luki w zbiorach danych i błędy reprezentacji przed oznaczeniem etykietą, aby zaoszczędzić czas i pieniądze. * Monitoruj wydajność swojego modelu w produkcji. Znajdź wartości odstające i przypadki niepowodzeń. * Wybierz dane spoza dystrybucji bezpośrednio na brzegu sieci lub w chmurze. Wyślij dane z powrotem w celu ponownego uczenia i aktualizacji modelu. * Zarządzaj swoim zbiorem danych. Śledź różne wersje, a gdy zbiór danych będzie gotowy, po prostu udostępnij go za pomocą etykiet jednym kliknięciem. To lekko: kompleksowe, aktywne uczenie się
Encord
encord.com
Encord to kompleksowa platforma umożliwiająca odblokowanie sztucznej inteligencji na podstawie danych. Bezpiecznie opracowuj, testuj i wdrażaj predykcyjne i generatywne systemy sztucznej inteligencji na dużą skalę, aby odblokować wartość uczenia maszynowego. Twórz wysokiej jakości dane szkoleniowe, wykorzystuj aktywne potoki uczenia się, oceniaj jakość modeli, dostrajaj modele i nie tylko w jednej, łatwej w użyciu platformie. * Adnotuj — wydajnie oznaczaj dowolne modyfikacje wizualne i zarządzaj dużymi zespołami adnotacji za pomocą dostosowywalnych przepływów pracy i narzędzi kontroli jakości. * Aktywne — testuj, sprawdzaj i oceniaj swoje modele i powierzchnie, wybieraj i ustalaj priorytety najcenniejszych danych w celu etykietowania, aby zwiększyć wydajność modelu. * Apollo — trenuj, dostosowuj i zarządzaj modelami zastrzeżonymi i podstawowymi na dużą skalę na potrzeby produkcyjnych aplikacji AI. * Przyspiesz — specjalistyczne usługi etykietowania na żądanie ułatwiające skalowanie. Encord cieszy się zaufaniem pionierskich zespołów zajmujących się sztuczną inteligencją w RapidAI, Tractable, Stanford Medicine, Memorial, King’s College London, NHS, UHN, Royal Navy, Veo i wielu innych globalnych firmach.
Dataloop
dataloop.ai
Dataloop to najnowocześniejsza platforma programistyczna AI, która zmienia sposób, w jaki organizacje tworzą aplikacje AI. Platforma Dataloop jest starannie przygotowana, aby zaspokoić potrzeby programistów znajdujących się w centrum procesu rozwoju sztucznej inteligencji, dzięki czemu praca z danymi i modelami sztucznej inteligencji jest prostsza i bardziej intuicyjna. Kompleksowe rozwiązanie Dataloop obejmuje pełny cykl rozwoju sztucznej inteligencji, oferując narzędzia i funkcje usprawniające zarządzanie danymi, dodawanie adnotacji, wybór modelu i wdrażanie. Platforma Dataloop została zbudowana z naciskiem na współpracę, umożliwiając programistom, analitykom danych i inżynierom płynną współpracę, rozbijając tradycyjne silosy i wspierając innowacje. Kluczowe funkcje obejmują intuicyjny interfejs „przeciągnij i upuść” do konstruowania potoków danych, obszerną bibliotekę gotowych elementów i modeli sztucznej inteligencji oraz zaawansowane możliwości przeglądania i dodawania adnotacji do danych. Funkcje te mają na celu umożliwienie programistom szybkiego prototypowania, iteracji i wdrażania rozwiązań AI, dotrzymując kroku szybko zmieniającym się wymaganiom rynku. Dataloop angażuje się w rozwój sztucznej inteligencji, udostępniając platformę zorientowaną na programistów, która rozwiązuje złożoność i wyzwania związane ze sztuczną inteligencją i zarządzaniem danymi. Wizją Dataloop jest demokratyzacja rozwoju sztucznej inteligencji, umożliwiając każdej organizacji wykorzystanie mocy sztucznej inteligencji i wprowadzanie innowacyjnych rozwiązań.
Cleanlab
cleanlab.ai
Cleanlab, pionier w MIT i sprawdzony w firmach z listy Fortune 500, dostarcza najpopularniejsze na świecie oprogramowanie Data-Centric AI. Większość sztucznej inteligencji i analityki ma problemy z danymi (błędy przy wprowadzaniu danych, błędne etykietowanie, wartości odstające, niejednoznaczność, prawie duplikaty, dryf danych, niska jakość lub niebezpieczne treści itp.). Oprogramowanie Cleanlab pomaga automatycznie naprawić je w dowolnym zestawie danych obrazu/tekstu/tabeli. Ta platforma niewymagająca kodu może również automatycznie oznaczać duże zbiory danych i zapewniać niezawodne prognozy uczenia maszynowego (za pośrednictwem modeli automatycznie szkolonych na podstawie automatycznie poprawionych danych). Co mogę uzyskać dzięki oprogramowaniu Cleanlab? 1. Automatyczna walidacja źródeł danych (zapewnienie jakości dla Twojego zespołu ds. danych). Dane Twojej firmy to Twoja przewaga konkurencyjna, nie pozwól, aby hałas osłabił ich wartość. 2. Lepsza wersja Twojego zbioru danych. Użyj oczyszczonego zestawu danych wyprodukowanego przez Cleanlab zamiast oryginalnego zestawu danych, aby uzyskać bardziej niezawodne ML/Analytics (bez żadnych zmian w istniejącym kodzie). 3. Lepsze wdrażanie uczenia maszynowego (skrócony czas wdrożenia i bardziej niezawodne prognozy). Pozwól, aby Cleanlab automatycznie obsługiwał za Ciebie cały stos ML! Za pomocą zaledwie kilku kliknięć wdrażaj dokładniejsze modele niż precyzyjnie dostrojone modele LLM OpenAI dla danych tekstowych i najnowocześniejsze modele dla danych tabelarycznych/obrazów. Zamień surowe dane w niezawodną sztuczną inteligencję i analitykę, bez konieczności ręcznego przygotowywania danych.