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.

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.

Modal

modal.com

Modal umożliwia uruchamianie kodu w chmurze, oferując łatwy dostęp do obliczeń w kontenerach bez potrzeby zarządzania własną infrastrukturą.

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.

Cleanlab

cleanlab.ai

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