Ferramentas de aprendizado ativo são soluções de software especializadas criadas para aumentar o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina (ML). Eles operam dentro de uma estrutura supervisionada, otimizando estrategicamente a anotação de dados, a rotulagem e o treinamento de modelos. Ao contrário das plataformas mais amplas de ML ou MLOps, essas ferramentas são projetadas especificamente para estabelecer um ciclo de feedback iterativo que informa diretamente o processo de treinamento do modelo, identificando casos extremos e diminuindo a exigência de rótulo. Esse feedback direcionado aproveita a incerteza do modelo para identificar os dados mais valiosos para anotação, melhorando assim o desempenho do modelo com um conjunto de dados menor, porém mais relevante. Diferentemente do software convencional de rotulagem de dados, as ferramentas de aprendizagem ativas colocam ênfase principal no processo de anotação, bem como no gerenciamento e seleção dos dados mais apropriados para rotulagem. Além disso, transcendem as funcionalidades das plataformas de ciência de dados e de aprendizagem automática, não apenas implementando modelos, mas refinando-os ativamente através de ciclos de aprendizagem contínua. Essas ferramentas possuem recursos exclusivos que identificam automaticamente erros e valores discrepantes, fornecem insights acionáveis ​​para aprimoramento de modelos e permitem a seleção inteligente de dados – fundamental para o ajuste fino de modelos pré-existentes para atender a casos de uso específicos. A importância das ferramentas de aprendizagem ativa cresceu com o surgimento de modelos de código aberto fornecidos por organizações de IA, uma vez que atendem a um espectro mais amplo de usuários que buscam personalizar esses modelos para atender às suas necessidades distintas. Essas ferramentas atendem equipes de IA, especialistas em visão computacional, engenheiros de ML e cientistas de dados, auxiliando na criação de ciclos de aprendizagem ativos e eficientes, que são marcadamente distintos das estruturas mais amplas de ML ou dos serviços de armazenamento e interconectividade de dados oferecidos pelas plataformas MLOps. Para que um produto seja considerado para inclusão na categoria Ferramentas de Aprendizagem Ativa, ele deve: 1. Facilitar o estabelecimento de um ciclo iterativo entre a anotação de dados e o treinamento do modelo. 2. Possuir recursos para identificar automaticamente erros de modelo, valores discrepantes e casos extremos. 3. Ofereça insights sobre o desempenho do modelo e oriente o processo de anotação para aprimorá-lo. 4. Permitir a seleção e gerenciamento de dados de treinamento para otimização eficaz do modelo.

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Galileo AI

usegalileo.ai

Galileo AI é uma ferramenta de design de interfaces que usa IA para gerar rapidamente designs de UI e ilustrações a partir de comandos em linguagem natural.

Labelbox

labelbox.com

O Labelbox é uma plataforma que permite a anotação de dados e a criação de aplicações de IA, otimizando o treinamento de modelos e a colaboração entre equipes.

V7

v7labs.com

O V7 é um motor de dados com IA para visão computacional, oferecendo ferramentas para anotação, gerenciamento de dados e automação de fluxos de trabalho.

Modal

modal.com

O Modal permite que as pessoas executem código na nuvem de forma fácil, oferecendo computação sem servidor sem precisar gerenciar a infraestrutura.

Encord

encord.com

O Encord é uma plataforma para anotar, gerenciar e otimizar dados de treinamento de IA, permitindo desenvolver e testar modelos de machine learning de forma colaborativa.

Dataloop

dataloop.ai

O Dataloop é uma plataforma de desenvolvimento de IA que facilita a gestão, anotação e uso de dados para aplicações de aprendizado de máquina.

Lightly AI

lightly.ai

O Lightly ajuda equipes de aprendizado de máquina a selecionar dados para treinar modelos de forma mais eficaz, melhorando a qualidade e diversidade dos conjuntos de dados.

Cleanlab

cleanlab.ai

O Cleanlab é um software que automatiza a correção de dados e validação em conjuntos de dados, melhorando a qualidade para aprendizado de máquina e análise.