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, Labe...

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 dany...

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...

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 „człowie...

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 alg...

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, ...

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, ...