Labellerr to wyłącznie platforma danych szkoleniowych z inteligentną pętlą sprzężenia zwrotnego. Nasza technologia pomaga organizacjom stawiającym na sztuczną inteligencję w opracowywaniu sztucznej inteligencji z zakresu widzenia komputerowego w celu automatyzacji przepływu danych. Nasza platforma saas rozwiązuje wyzwania stojące przed naukowcami zajmującymi się ML, którzy potrzebują szybszego, wygodnego i iteracyjnego dostępu do danych szkoleniowych w bezpieczny sposób, aby szkolić swoje modele sztucznej inteligencji z zakresu wizji komputerowej/danych nieustrukturyzowanych. Staramy się świadczyć usługi w oparciu o podejście „spraw, aby tak się stało”. Skupiamy się na branżach, które obejmują opiekę zdrowotną, pojazdy autonomiczne, inteligentne miasta, handel detaliczny i produkcję.

Labeller to kompleksowe narzędzie zaprojektowane w celu usprawnienia i ulepszania procesu etykietowania obrazu, co jest kluczowym krokiem w opracowywaniu dokładnych modeli wizji komputerowej. Aplikacja koncentruje się na dostarczaniu wysokiej jakości adnotacji, które są niezbędne do szkolenia modeli uczenia maszynowego używanego w zadaniach wykrywania obiektów, klasyfikacji obrazu i segmentacji obrazów. Zapewniając precyzyjne i konsekwentne etykietowanie, Labeller pomaga poprawić możliwości solidności i uogólnienia tych modeli, czyniąc je bardziej niezawodnymi w rzeczywistych aplikacjach.

Kluczowe funkcje Labeller obejmują wspólne przepływy pracy adnotacji, kontrolę wersji i scentralizowane zarządzanie wytycznymi. Funkcje te umożliwiają adnotatorom wydajną pracę, zapewniając spójność w dużych zestawach danych. Aplikacja obsługuje również monitorowanie jakości adnotacji w czasie rzeczywistym, umożliwiając użytkownikom niezwłocznie identyfikowanie i rozwiązywanie niespójności. Jest to szczególnie ważne w zastosowaniach takich jak pojazdy autonomiczne, diagnostyka opieki zdrowotnej i wyszukiwarki wizualne, w których dokładne etykietowanie obrazów ma kluczowe znaczenie dla wydajności i bezpieczeństwa.

Możliwości Labeller są zaprojektowane w celu rozwiązania typowych wyzwań w etykietowaniu obrazów, takich jak subiektywność, nakładające się etykiety i przypadki krawędzi. Dostarczając jasne definicje dla każdej etykiety i wytyczne dotyczące obsługi niejednoznacznych obrazów, aplikacja pomaga zmniejszyć hałas w danych treningowych i zwiększa wydajność modelu. Ponadto Labeller obsługuje dynamiczne aktualizacje wytycznych, umożliwiając iteracyjne udoskonalenie w miarę ewolucji projektów. Ta elastyczność zapewnia, że proces etykietowania pozostaje dokładny i wydajny przez cały cykl życia projektu.

Ten opis został wygenerowany przez AI (sztuczną inteligencję). AI może popełniać błędy. Sprawdź ważne informacje.

Kategorie:

Software Development

Oprogramowanie do etykietowania danych

Platformy do nauki danych i uczenia maszynowego

Platformy MLOps

Strona internetowa: labellerr.com

Zastrzeżenie: WebCatalog nie jest w żaden sposób powiązany, stowarzyszony, upoważniony ani wspierany przez twórców aplikacji Labellerr. Wszelkie nazwy produktów, logotypy i marki należą do ich właścicieli.

Labellerr

Alternatywy

Zobacz także