Active Learning - Wallis și Futuna | Cele mai bune aplicații și programe

Labelbox

Labelbox este o platformă centrată pe date pentru a construi și folosi aplicații AI, a antrena și ajusta modele, a automatiza sarcini cu LLM-uri și folosește cookie‑uri pentru funcționalitate și analiză.

Galileo AI

Galileo AI este un asistent AI pentru designul interfețelor: generează din prompturi naturale interfețe UI detaliate, ilustrații și text de produs, reducând munca la șabloane și ajustări.

Modal

Modal permite rularea de cod în cloud, oferind acces la calcul containerizat serverless fără gestionarea infrastructurii.

V7

V7 este o platformă pentru date de antrenament AI în viziune computerizată şi generative: etichetare imagini/video, gestionare seturi, auto-annotate, DICOM, OCR, fluxuri de lucru şi colaborare.

Dataloop

Dataloop este o platformă pentru gestionarea, adnotarea și preprocesarea seturilor de date (imagini, video, audio, text), cu integrare de modele și export pentru ML.

Galileo

Galileo este o platformă pentru evaluarea, monitorizarea și protejarea aplicațiilor AI generative, cu teste offline/online, metrici și integrare prin SDK/API.

Encord

Encord este o platformă pentru crearea, adnotarea şi gestionarea datelor de antrenament AI, testarea, evaluarea şi ajustarea modelelor şi administrarea fluxurilor de lucru şi controlului calităţii.

Deepchecks

DeepChecks este o platformă pentru evaluarea și monitorizarea modelelor LLM/ML: rulează verificări automate, detectează deriva și prejudecăți și generează rapoarte pentru fluxuri CI/CD.

DagsHub

DAGsHub este o platformă pentru gestionarea proiectelor de data science: versionare seturi de date și modele, urmărire experimente, etichetare colaborativă și reproducere a rezultatelor.

Cleanlab

Cleanlab verifică și corectează automat date (imagini, text, tabele), detectează erori și etichetări greșite, poate auto-etichetare seturi mari și antrena/deploya modele mai fiabile.

Lightly AI

Lightly ajută echipele ML să selecteze date relevante prin active learning: echilibrare clase, eliminare redundanțe, analiză calitate/diversitate, monitorizare și gestionare seturi de date.