Znajdź odpowiednie oprogramowanie i usługi.
Przemień strony internetowe w aplikacji komputerowej z pomocą WebCatalog Desktop i korzystaj z całej gamy aplikacji dla systemów Mac, Windows. Korzystaj z przestrzeni do organizowania aplikacji, przełączania się między wieloma kontami i czynienia pracy sprawniejszą niż kiedykolwiek.
Narzędzia do aktywnego uczenia się to wyspecjalizowane rozwiązania programowe stworzone w celu wspomagania rozwoju modeli uczenia maszynowego (ML). Działają w nadzorowanych ramach, strategicznie optymalizując adnotacje danych, etykietowanie i szkolenie modeli. W przeciwieństwie do szerszych platform ML lub MLOps, narzędzia te zostały specjalnie zaprojektowane w celu ustanowienia iteracyjnej pętli informacji zwrotnej, która bezpośrednio informuje proces uczenia modelu, identyfikując przypadki brzegowe i zmniejszając wymagania dotyczące etykiet. Ta ukierunkowana informacja zwrotna wykorzystuje niepewność modelu w celu zidentyfikowania najcenniejszych danych do adnotacji, zwiększając w ten sposób wydajność modelu przy użyciu mniejszego, ale bardziej odpowiedniego zbioru danych. W odróżnieniu od konwencjonalnego oprogramowania do etykietowania danych, narzędzia do aktywnego uczenia się kładą główny nacisk na proces adnotacji, a także na zarządzanie i wybieranie najbardziej odpowiednich danych do etykietowania. Co więcej, wykraczają one poza funkcjonalność platform do nauki danych i uczenia maszynowego, nie tylko wdrażając modele, ale aktywnie je udoskonalając poprzez ciągłe cykle uczenia się. Narzędzia te oferują unikalne funkcje, które automatycznie identyfikują błędy i wartości odstające, dostarczają praktycznych spostrzeżeń umożliwiających ulepszenie modelu i umożliwiają inteligentną selekcję danych – co ma kluczowe znaczenie dla dostrajania wcześniej istniejących modeli do konkretnych przypadków użycia. Znaczenie narzędzi aktywnego uczenia się wzrosło wraz z pojawieniem się modeli open source dostarczanych przez organizacje AI, ponieważ obsługują one szersze spektrum użytkowników chcących dostosować te modele do swoich odrębnych wymagań. Narzędzia te służą zarówno zespołom AI, specjalistom ds. wizji komputerowej, inżynierom ML, jak i badaczom danych, pomagając w tworzeniu wydajnych aktywnych pętli uczenia się, które wyraźnie różnią się od szerszych frameworków ML lub usług przechowywania danych i wzajemnych połączeń oferowanych przez platformy MLOps. Aby produkt mógł zostać umieszczony w kategorii Aktywne narzędzia edukacyjne, musi: 1. Ułatwienie utworzenia pętli iteracyjnej pomiędzy adnotacją danych a uczeniem modelu. 2. Posiadać możliwości automatycznej identyfikacji błędów modelu, wartości odstających i przypadków brzegowych. 3. Oferuj wgląd w wydajność modelu i kieruj procesem adnotacji, aby go ulepszyć. 4. Umożliwić selekcję i zarządzanie danymi uczącymi w celu skutecznej optymalizacji modelu.
Zgłoś nową aplikację
Galileo AI
usegalileo.ai
Galileo AI to narzędzie wspomagające projektowanie interfejsów, które generuje projekty UI i ilustracje na podstawie naturalnego języka.
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.
Labelbox
labelbox.com
Labelbox to platforma do adnotacji danych, umożliwiająca etykietowanie, szkolenie modeli AI i automatyzację zadań związanych z uczeniem maszynowym.
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
Dataloop
dataloop.ai
Dataloop to platforma AI do zarządzania danymi, adnotacji i integracji modeli, umożliwiająca tworzenie aplikacji uczenia maszynowego.
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.
Encord
encord.com
Encord to platforma do zarządzania danymi i adnotacji, umożliwiająca rozwój systemów AI poprzez efektywne etykietowanie i współpracę zespołową.
© 2025 WebCatalog, Inc.