Katalog aplikacji internetowych
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.
Oprogramowanie do aktywnych narzędzi edukacyjnych - Najpopularniejsze aplikacje - Malediwy
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
Labelbox
labelbox.com
Labelbox to zorientowana na dane platforma AI, która umożliwia użytkownikom tworzenie i wykorzystywanie aplikacji AI. Platforma zapewnia możliwość uczenia i dostrajania modeli, a także automatyzowania zadań z wykorzystaniem LLM (Labelbox Machine Learning Models). Jeśli chodzi o funkcjonalność, Labelbox wykorzystuje pliki cookie w celu poprawy komfortu użytkowania, analizowania ruchu w witrynie, wspomagania działań marketingowych i zrozumienia, w jaki sposób użytkownicy wchodzą w interakcję z platformą. Niezbędne pliki cookie służą do podstawowych funkcji, takich jak nawigacja po stronie i dostęp do bezpiecznych obszarów. Preferencyjne pliki cookie umożliwiają platformie zapamiętywanie informacji specyficznych dla użytkownika, takich jak preferowany język lub region. Labelbox wykorzystuje również statystyczne pliki cookie, które pomagają właścicielom witryn gromadzić informacje o tym, w jaki sposób odwiedzający wchodzą w interakcję z platformą. Statystyki te są gromadzone i raportowane anonimowo. Ponadto Labelbox wykorzystuje pliki cookie różnych dostawców w celu optymalizacji określonych funkcji i funkcjonalności. Dostawcy ci obejmują Intercom, LinkedIn, YouTube, ZoomInfo, Cloudflare, Bizible, Cookiebot i Heap Analytics. Pliki cookie każdego dostawcy służą różnym celom, takim jak rozpoznawanie odwiedzających, zarządzanie powiadomieniami dotyczącymi pomocy technicznej, równoważenie obciążenia i umożliwianie odwiedzającym logowania się za pośrednictwem aplikacji stron trzecich. Ogólnie rzecz biorąc, platforma AI Labelbox oferuje użytkownikom możliwość tworzenia aplikacji AI, trenowania i dostrajania modeli oraz automatyzowania zadań za pomocą LLM. Platforma wykorzystuje pliki cookie i statystyki w celu poprawy komfortu użytkowania i zrozumienia interakcji odwiedzających. Integracja plików cookie różnych dostawców zewnętrznych zapewnia zoptymalizowaną funkcjonalność dla różnych aspektów platformy.
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.
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.
Dataloop
dataloop.ai
Dataloop to najnowocześniejsza platforma programistyczna AI, która zmienia sposób, w jaki organizacje tworzą aplikacje AI. Platforma Dataloop jest starannie przygotowana, aby zaspokoić potrzeby programistów znajdujących się w centrum procesu rozwoju sztucznej inteligencji, dzięki czemu praca z danymi i modelami sztucznej inteligencji jest prostsza i bardziej intuicyjna. Kompleksowe rozwiązanie Dataloop obejmuje pełny cykl rozwoju sztucznej inteligencji, oferując narzędzia i funkcje usprawniające zarządzanie danymi, dodawanie adnotacji, wybór modelu i wdrażanie. Platforma Dataloop została zbudowana z naciskiem na współpracę, umożliwiając programistom, analitykom danych i inżynierom płynną współpracę, rozbijając tradycyjne silosy i wspierając innowacje. Kluczowe funkcje obejmują intuicyjny interfejs „przeciągnij i upuść” do konstruowania potoków danych, obszerną bibliotekę gotowych elementów i modeli sztucznej inteligencji oraz zaawansowane możliwości przeglądania i dodawania adnotacji do danych. Funkcje te mają na celu umożliwienie programistom szybkiego prototypowania, iteracji i wdrażania rozwiązań AI, dotrzymując kroku szybko zmieniającym się wymaganiom rynku. Dataloop angażuje się w rozwój sztucznej inteligencji, udostępniając platformę zorientowaną na programistów, która rozwiązuje złożoność i wyzwania związane ze sztuczną inteligencją i zarządzaniem danymi. Wizją Dataloop jest demokratyzacja rozwoju sztucznej inteligencji, umożliwiając każdej organizacji wykorzystanie mocy sztucznej inteligencji i wprowadzanie innowacyjnych rozwiązań.
Encord
encord.com
Encord to kompleksowa platforma umożliwiająca odblokowanie sztucznej inteligencji na podstawie danych. Bezpiecznie opracowuj, testuj i wdrażaj predykcyjne i generatywne systemy sztucznej inteligencji na dużą skalę, aby odblokować wartość uczenia maszynowego. Twórz wysokiej jakości dane szkoleniowe, wykorzystuj aktywne potoki uczenia się, oceniaj jakość modeli, dostrajaj modele i nie tylko w jednej, łatwej w użyciu platformie. * Adnotuj — wydajnie oznaczaj dowolne modyfikacje wizualne i zarządzaj dużymi zespołami adnotacji za pomocą dostosowywalnych przepływów pracy i narzędzi kontroli jakości. * Aktywne — testuj, sprawdzaj i oceniaj swoje modele i powierzchnie, wybieraj i ustalaj priorytety najcenniejszych danych w celu etykietowania, aby zwiększyć wydajność modelu. * Apollo — trenuj, dostosowuj i zarządzaj modelami zastrzeżonymi i podstawowymi na dużą skalę na potrzeby produkcyjnych aplikacji AI. * Przyspiesz — specjalistyczne usługi etykietowania na żądanie ułatwiające skalowanie. Encord cieszy się zaufaniem pionierskich zespołów zajmujących się sztuczną inteligencją w RapidAI, Tractable, Stanford Medicine, Memorial, King’s College London, NHS, UHN, Royal Navy, Veo i wielu innych globalnych firmach.
Galileo AI
usegalileo.ai
Galileo AI to oparty na sztucznej inteligencji drugi pilot do projektowania interfejsów, który pomaga projektantom błyskawicznie tworzyć wspaniałe projekty interfejsu użytkownika. Wykorzystując duże modele językowe, jest w stanie zrozumieć złożone konteksty i generować projekty o wysokiej jakości na podstawie podpowiedzi w języku naturalnym. Wytrenowany na tysiącach wyjątkowych projektów Galileo AI może generować złożone projekty interfejsu użytkownika z ilustracjami i obrazami wygenerowanymi przez sztuczną inteligencję, aby dopasować je do pożądanego stylu, a także dokładnie wypełnić kopię produktu. Ta implementacja uczenia maszynowego pozwala projektantom zaoszczędzić czas na powtarzalnych wzorcach interfejsu użytkownika i drobnych poprawkach wizualnych, zamiast tego skupiając się na tworzeniu bardziej kreatywnych rozwiązań. Narzędzia można także użyć do wygenerowania strony profilu aplikacji do czytania książek, zawierającej konkretnego autora i listę jego książek, a także strony ustawień, na której użytkownicy mogą edytować swoje imiona i nazwiska, numery telefonów i hasła.
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.
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