Aktywne narzędzia uczenia się to zaawansowane rozwiązania oprogramowania zaprojektowane w celu usprawnienia rozwoju modeli uczenia maszynowego (ML) poprzez optymalizację etykietowania danych, adnotacji i szkolenia przepływów pracy. Narzędzia te są szeroko stosowane przez inżynierów ML, naukowców z danych, zespoły AI i ekspertów komputerowych w branżach, takich jak opieka zdrowotna, finanse i technologia autonomiczna - gdzie skutecznie trenują modele z mniejszymi, ale bardziej znaczącymi punktami danych. Wykorzystanie inteligentnych algorytmów, aktywnych narzędzi uczenia się identyfikują i zapytaj o najbardziej pouczające lub niepewne punkty danych, zmniejszając ogólną objętość oznaczonych danych potrzebnych przy jednoczesnym poprawie dokładności modelu. Pracując w tandemie z ludzkimi adnotatorami, narzędzia te przewyższają tradycyjne podejścia do uczenia się pasywnego zarówno pod względem szybkości, jak i wydajności. Wspólne funkcje obejmują inteligentne wybór danych, wykrywanie obudowy i odstające, integracja z popularnymi ramami ML oraz wskaźniki oceny modelu w czasie rzeczywistym. W przeciwieństwie do podstawowego oprogramowania do etykietowania lub tradycyjnych MLOP i platform naukowych, aktywne narzędzia uczenia się koncentrują się na ciągłym udoskonalaniu modeli w całym cyklu życia - nie tylko wdrażanie. Ten iteracyjny i ukierunkowany proces uczenia się skutkuje szybszym, bardziej opłacalnym treningiem modelowym z najwyższymi wynikami.

Zgłoś nową aplikację

Labelbox

labelbox.com

Labelbox to platforma do adnotacji danych, umożliwiająca etykietowanie, szkolenie modeli AI i automatyzację zadań związanych z uczeniem maszynowym.

V7

v7labs.com

Aplikacja V7 to silnik danych AI do wizji komputerowej, oferujący narzędzia do etykietowania obrazów i wideo oraz automatyzacji procesów związanych z danymi.

Encord

encord.com

Encord to platforma do zarządzania danymi i adnotacji, umożliwiająca rozwój systemów AI poprzez efektywne etykietowanie i współpracę zespołową.

Dataloop

dataloop.ai

Dataloop to platforma AI do zarządzania danymi, adnotacji i integracji modeli, umożliwiająca tworzenie aplikacji uczenia maszynowego.

Lightly AI

lightly.ai

Lightly AI pomaga zespołom uczenia maszynowego w wyborze i zarządzaniu danymi, aby budować lepsze modele przez aktywne uczenie i analizę jakości zbiorów danych.

DagsHub

dagshub.com

DAGsHub to platforma do tworzenia projektów z zakresu nauki o danych, umożliwiająca wersjonowanie danych, eksperymentów i modeli oraz współpracę zespołową.

Cleanlab

cleanlab.ai

CleanLab to platforma do automatycznej poprawy jakości danych, która pomaga identyfikować błędy w zestawach danych i ułatwia wdrażanie modeli ML.

Galileo

galileo.ai

Deepchecks

deepchecks.com