Инструменты активного обучения — это специализированные программные решения, созданные для улучшения разработки моделей машинного обучения (ML). Они работают в рамках контролируемой структуры, стратегически оптимизируя аннотацию данных, маркировку и обучение моделей. В отличие от более широких платформ ML или MLOps, эти инструменты специально разработаны для создания итеративного цикла обратной связи, который напрямую информирует процесс обучения модели, выявляя крайние случаи и уменьшая требования к меткам. Эта целевая обратная связь использует неопределенность модели для определения наиболее ценных данных для аннотаций, тем самым повышая производительность модели с меньшим, но более релевантным набором данных. В отличие от обычного программного обеспечения для маркировки данных, инструменты активного обучения уделяют основное внимание процессу аннотирования, а также управлению и выбору наиболее подходящих данных для маркировки. Более того, они выходят за рамки функциональности платформ анализа данных и машинного обучения, не просто развертывая модели, но и активно совершенствуя их посредством циклов непрерывного обучения. Эти инструменты обладают уникальными функциями, которые автоматически выявляют ошибки и выбросы, предоставляют полезную информацию для улучшения модели и обеспечивают интеллектуальный выбор данных, что крайне важно для точной настройки уже существующих моделей в соответствии с конкретными сценариями использования. Значимость инструментов активного обучения возросла с появлением моделей с открытым исходным кодом, предоставляемых организациями ИИ, поскольку они обслуживают более широкий круг пользователей, стремящихся настроить эти модели в соответствии со своими конкретными требованиями. Эти инструменты служат командам искусственного интеллекта, специалистам по компьютерному зрению, инженерам машинного обучения и специалистам по обработке данных, помогая создавать эффективные циклы активного обучения, которые заметно отличаются от более широких структур машинного обучения или услуг хранения данных и межсетевого взаимодействия, предлагаемых платформами MLOps. Чтобы продукт рассматривался для включения в категорию «Инструменты активного обучения», он должен: 1. Содействие созданию итерационного цикла между аннотацией данных и обучением модели. 2. Обладать возможностями автоматического выявления ошибок модели, выбросов и крайних случаев. 3. Предложите ценную информацию о производительности модели и направьте процесс аннотирования для ее улучшения. 4. Включите выбор и управление обучающими данными для эффективной оптимизации модели.

Отправить новое приложение

Labelbox

labelbox.com

Labelbox — это платформа искусственного интеллекта, ориентированная на данные, которая позволяет пользователям создавать и использовать приложения искусственного интеллекта. Платформа предоставляет возможность обучения и тонкой настройки моделей, а также автоматизации задач с помощью LLM (модели маш...

Lightly AI

lightly.ai

Lightly помогает командам машинного обучения создавать более качественные модели на основе более качественных данных. Это позволяет компаниям выбирать правильные данные для обучения модели с помощью активного обучения. Разумно выбирайте лучшие образцы для обучения модели с помощью расширенных алгори...

Galileo AI

usegalileo.ai

Galileo AI — это управляемый искусственным интеллектом второй пилот для проектирования интерфейсов, который помогает дизайнерам мгновенно создавать восхитительные проекты пользовательского интерфейса. Используя большие языковые модели, он способен понимать сложные контексты и создавать высококачеств...

V7

v7labs.com

V7 — это механизм обработки данных искусственного интеллекта, предназначенный для компьютерного зрения и генеративных приложений искусственного интеллекта. Платформа предоставляет инфраструктуру для данных корпоративного обучения, которая включает в себя маркировку, рабочие процессы, наборы данных, ...

Modal

modal.com

Модал помогает людям запускать код в облаке. Мы считаем, что это самый простой способ для разработчиков получить доступ к контейнерным бессерверным вычислениям без необходимости управлять собственной инфраструктурой.

Dataloop

dataloop.ai

Dataloop — это передовая платформа разработки искусственного интеллекта, которая меняет подходы организаций к созданию приложений искусственного интеллекта. Платформа Dataloop тщательно разработана для разработчиков, лежащих в основе процесса разработки ИИ, что делает работу с данными и моделями ИИ...

Encord

encord.com

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. Создава...

Cleanlab

cleanlab.ai

Компания Cleanlab, разработанная в Массачусетском технологическом институте и проверенная в компаниях из списка Fortune 500, предлагает самое популярное в мире программное обеспечение для обработки данных в области искусственного интеллекта. Большинству ИИ и аналитики мешают проблемы с данными (оши...