Oprogramowanie do aktywnych narzędzi edukacyjnych - Najpopularniejsze aplikacje

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 udostępnianych 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

Labelbox

labelbox.com

Silnik danych dla sztucznej inteligencji. Weryfikacja danych, etykietowanie wspomagane sztuczną inteligencją, szkolenie i diagnostyka modeli oraz usługi etykietowania – wszystko na jednej platformie, aby wyjątkowo szybko tworzyć lepsze produkty AI.

V7

v7labs.com

Pełna infrastruktura danych szkoleniowych dla przedsiębiorstw, obejmująca etykietowanie, przepływy pracy, zbiory danych i ludzi w pętli.

Galileo AI

usegalileo.ai

Galileo AI rewolucjonizuje sposób projektowania interfejsu użytkownika w dobie generatywnej sztucznej inteligencji. Najnowocześniejsza sztuczna inteligencja Galileo tworzy wysokiej jakości projekty interfejsu użytkownika na podstawie języka naturalnego, umożliwiając ludziom projektowanie wykraczając...

Modal

modal.com

Modal buduje lepszą infrastrukturę dla inżynierów danych i analityków danych.

Encord

encord.com

Wszystkie narzędzia potrzebne do szybszego tworzenia lepszych modeli Encord to wiodąca platforma danych dla zaawansowanych zespołów zajmujących się wizją komputerową: Usprawnij etykietowanie i przepływy pracy RLHF, obserwuj i oceniaj modele oraz zarządzaj danymi i selekcjonuj je, aby szybciej uzysk...

Dataloop

dataloop.ai

Wreszcie rozwiązanie stworzone dla przedsiębiorstw Dzięki obszernemu przewodnikowi po marce Mark AI i możliwościom dostosowywania sztucznej inteligencji oferujemy rozwiązanie na poziomie przedsiębiorstwa, które pozwala kształtować tożsamość i komunikaty sztucznej inteligencji, aby sprostać wymagani...

Lightly AI

lightly.ai

Lekko pomaga zespołom zajmującym się uczeniem maszynowym budować 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 alg...

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, ...