Encord — это комплексная платформа, которая позволяет использовать искусственный интеллект на основе ваших данных. Безопасно разрабатывайте, тестируйте и развертывайте системы прогнозного и генеративного искусственного интеллекта в любом масштабе, чтобы раскрыть потенциал машинного обучения. Создавайте высококачественные данные обучения, используйте конвейеры активного обучения, оценивайте качество моделей, выполняйте точную настройку моделей и многое другое — все на одной, простой в использовании платформе. * Аннотирование. Эффективно маркируйте любые визуальные модальности и управляйте крупномасштабными группами аннотаторов с помощью настраиваемых рабочих процессов и инструментов контроля качества. * Активный — тестируйте, проверяйте и оценивайте свои модели, а также выявляйте, курируйте и расставляйте приоритеты для наиболее ценных данных для маркировки, чтобы повысить производительность модели. * Apollo — обучение, точная настройка и управление собственными и базовыми моделями в масштабе для производственных приложений ИИ. * Ускорение — специализированные услуги по маркировке по требованию, которые помогут вам масштабироваться. Encord доверяют новаторские команды в области искусственного интеллекта в RapidAI, Tractable, Stanford Medicine, Memorial, King’s College London, NHS, UHN, Royal Navy, Veo и многих других глобальных компаниях.

Encord - это комплексная платформа, предназначенная для оптимизации и улучшения процессов аннотации и управления данными обучения ИИ. Он играет решающую роль в разработке надежных и эффективных систем ИИ, гарантируя, что данные, используемые для обучения этих моделей, были точными и хорошо организованными. Платформа поддерживает широкий спектр типов данных, включая 2D и 3D -данные, что делает их универсальными для различных приложений машинного обучения.

Encord предлагает широкий спектр аннотационных инструментов, адаптированных к различным типам данных. Например, он предоставляет такие функции, как ограничивающие коробки для обнаружения объектов, сегментация многоугольника для точных аннотаций и аннотации клавиш для оценки позы. Эти инструменты позволяют пользователям эффективно выполнять различные требования к данным.

Одной из ключевых сильных сторон Encord является поддержка совместных рабочих процессов. Это позволяет нескольким аннотаторам работать над одним и тем же набором данных одновременно, облегчая обзор аннотаций, обратную связь и контроль качества. Этот совместный подход гарантирует, что аннотации являются точными и последовательными в наборе данных.

Чтобы уменьшить бремя ручной аннотации, Encord интегрирует аннотационные функции, связанные с AISIST. К ним относятся возможности предварительной маркировки, где модели могут генерировать начальные аннотации для уточнения человека, а также активные рабочие процессы обучения, которые предлагают наиболее информативные примеры для сначала аннотировать. Этот подход оптимизирует обучение модели, сосредотачиваясь на наиболее важных точках данных.

Encord также включает в себя надежные механизмы контроля качества для поддержания высокого качества данных. Такие функции, как консенсусная оценка, метрики соглашения между аннотаторами и рабочие процессы проверки точечной проверки, помогают снизить шум в наборе данных обучающих данных, что приводит к повышению производительности модели.

В дополнение к аннотации, Encord превосходит управление данными. Он обеспечивает беспроблемную интеграцию с другими платформами машинного обучения и решениями для хранения данных, обеспечивая доступность данных, организован и готова к использованию в учебных моделях. Комплексные инструменты анализа данных предлагают представление о наборах данных, руководстве стратегиями сбора данных и планах обучения моделей. Облачная архитектура Encord позволяет ему масштабироваться с потребностями пользователей, управляя большими наборами данных без ущерба для производительности.

Увеличивая аннотацию и управление данными обучения, Encord вносит свой вклад в разработку более надежных и эффективных моделей ИИ. Он ускоряет разработку модели, сокращая время и усилия аннотации, позволяя организациям протестировать гипотезы и быстрее совершенствовать модели. Точные аннотации приводят к повышению производительности модели, повышению их точности и надежности в практических приложениях.

Это описание было сгенерировано ИИ (искусственным интеллектом). ИИ может совершать ошибки. Проверьте важную информацию.

Категории:

Software Development

Программное обеспечение для инструментов активного обучения

Программное обеспечение для маркировки данных

Платформы для анализа данных и машинного обучения

Программное обеспечение для распознавания изображений

Платформы МЛОпс

Программное обеспечение для машинного обучения

Веб-сайт: encord.com

Отказ от ответственности: платформа WebCatalog не аффилирована и не связана с приложением Encord, не авторизована и не рекомендуется им и не имеет никакого формального отношения к нему. Все названия продуктов, логотипы и бренды являются собственностью соответствующих владельцев.

Encord

Альтернативы

Вам также может понравиться