Магазин приложений для веб-приложений
Найдите подходящее программное обеспечение и услуги.
Превратите веб-сайты в приложения с помощью WebCatalog Desktop и пользуйтесь множеством эксклюзивных приложений для Mac, Windows. Пространства помогают упорядочивать приложения, легко переключаться между аккаунтами и повышать продуктивность.
Программное обеспечение для инструментов активного обучения - Самые популярные приложения - Кипр
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 машинного обучения Labelbox). Что касается функциональности, Labelbox использует файлы cookie для улучшения пользовательского опыта, анализа трафика сайта, помощи в маркетинговых усилиях и понимания того, как пользователи взаимодействуют с платформой. Необходимые файлы cookie используются для основных функций, таких как навигация по страницам и доступ к защищенным областям. Файлы cookie предпочтений позволяют платформе запоминать информацию, специфичную для пользователя, например, предпочитаемый язык или регион. Labelbox также использует статистические файлы cookie, которые помогают владельцам веб-сайтов собирать информацию о том, как посетители взаимодействуют с платформой. Эта статистика собирается и сообщается анонимно. Кроме того, Labelbox использует файлы cookie различных поставщиков для оптимизации определенных функций и возможностей. В число этих провайдеров входят Intercom, LinkedIn, YouTube, ZoomInfo, Cloudflare, Bizible, Cookiebot и Heap Analytics. Файлы cookie каждого поставщика служат различным целям, например, распознают посетителей, управляют уведомлениями службы поддержки, балансируют нагрузку и позволяют посетителям входить в систему через сторонние приложения. В целом, платформа искусственного интеллекта Labelbox предлагает пользователям возможность создавать приложения искусственного интеллекта, обучать и настраивать модели, а также автоматизировать задачи с помощью LLM. Платформа использует файлы cookie и статистику для улучшения пользовательского опыта и понимания взаимодействия посетителей. Интеграция файлов cookie различных сторонних поставщиков обеспечивает оптимизированную функциональность для различных аспектов платформы.
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.
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, а также имеет функцию непрерывного обучения людей. Он предлагает несколько свойств аннотаций для улучшения качества данных для моделей ИИ. Благодаря таким функциям, как автоматическое аннотирование, аннотирование DICOM для медицинских изображений, управление наборами данных и моделями, V7 автоматизирует и оптимизирует различные задачи. Его инструменты аннотирования изображений и видео предназначены для повышения точности маркировки данных. Кроме того, он позволяет создавать и автоматизировать пользовательские конвейеры данных и имеет инструменты для автоматизации рабочих процессов оптического распознавания символов (OCR) и интеллектуальной обработки документов (IDP). V7 позволяет пользователям передавать задачи по аннотированию на аутсорсинг. Его можно использовать в различных отраслях, таких как сельское хозяйство, автомобилестроение, строительство, энергетика, продукты питания и напитки, здравоохранение и многое другое. Он предлагает функции совместной работы для группового аннотирования в режиме реального времени, а также обеспечивает аналитику производительности разметки и модели. Кроме того, V7 также упрощает рабочие процессы аннотирования и обучения моделей, делая их более эффективными благодаря интуитивно понятному пользовательскому интерфейсу. Благодаря улучшенной функции AutoAnnotate он повышает скорость и точность аннотаций. Платформа интегрируется, среди прочего, с AWS, Databricks и Voxel51 и поддерживает ряд типов данных, включая видео, изображения и текстовые данные.
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 более простой и интуитивно понятной. Комплексное решение Dataloop охватывает полный жизненный цикл разработки ИИ, предлагая инструменты и функции, которые упрощают управление данными, аннотирование, выбор модели и развертывание. Платформа Dataloop построена с упором на сотрудничество, позволяя разработчикам, специалистам по данным и инженерам беспрепятственно работать вместе, разрушая традиционную разрозненность и способствуя инновациям. Ключевые функции включают в себя интуитивно понятный интерфейс перетаскивания для построения конвейеров данных, обширную библиотеку готовых элементов и моделей искусственного интеллекта, а также надежные возможности управления данными и аннотирования. Эти функции предназначены для того, чтобы дать разработчикам возможность быстро создавать прототипы, повторять и развертывать решения искусственного интеллекта, идя в ногу с быстро меняющимися требованиями рынка. Dataloop стремится продвигать разработку искусственного интеллекта, предоставляя платформу, ориентированную на разработчиков, которая решает сложности и проблемы искусственного интеллекта и управления данными. Целью Dataloop является демократизация разработки ИИ, позволяя каждой организации использовать возможности ИИ и продвигать свои инновационные решения.
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. 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.
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 высококачественные проекты на основе подсказок на естественном языке. Обученный на тысячах выдающихся проектов, Galileo AI может создавать сложные проекты пользовательского интерфейса с созданными искусственным интеллектом иллюстрациями и изображениями, соответствующими желаемому стилю, а также точно наполнять текст продукта. Эта реализация машинного обучения позволяет дизайнерам сэкономить время на повторяющихся шаблонах пользовательского интерфейса и небольших визуальных изменениях, вместо этого сосредоточившись на создании более творческих решений. Этот инструмент также можно использовать для создания страницы профиля приложения для чтения книг с указанием конкретного автора и списка его книг, а также страницы настроек, на которой пользователи могут редактировать свои имена, номера телефонов и пароли.
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 (ошибки при вводе данных, неправильная маркировка, выбросы, двусмысленность, почти дубликаты, дрейф данных, некачественный или небезопасный контент и т. д.); Программное обеспечение Cleanlab помогает автоматически исправлять их в любом наборе изображений, текста или таблиц. Эта платформа без кода также может автоматически маркировать большие наборы данных и обеспечивать надежные прогнозы машинного обучения (с помощью моделей, автоматически обучаемых на автоматически исправленных данных). Что я могу получить от программного обеспечения Cleanlab? 1. Автоматическая проверка ваших источников данных (гарантия качества для вашей группы данных). Данные вашей компании — это ваше конкурентное преимущество, не позволяйте шуму снизить их ценность. 2. Улучшенная версия вашего набора данных. Используйте очищенный набор данных, созданный Cleanlab, вместо исходного набора данных, чтобы получить более надежные средства машинного обучения и аналитики (без каких-либо изменений в существующем коде). 3. Лучшее развертывание машинного обучения (сокращение времени на развертывание и более надежные прогнозы). Позвольте Cleanlab автоматически обрабатывать весь стек машинного обучения за вас! Всего несколькими щелчками мыши можно развернуть более точные модели, чем точно настроенные OpenAI LLM, для текстовых данных и современные модели для табличных данных и данных изображений. Превратите необработанные данные в надежные средства искусственного интеллекта и аналитики без необходимости ручной подготовки данных.
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 алгоритмов фильтрации и активного обучения. * Сбалансируйте распределение классов, устраните избыточность и предвзятость набора данных. Отмечайте только лучшие данные для обучения модели, пока не достигнете целевой точности. * Анализируйте качество и разнообразие ваших наборов данных. Лучше понимайте свои данные с помощью целостного представления Lightly, от общей картины до мельчайших нюансов ваших данных. Выявляйте распределение классов, пробелы в наборах данных и предвзятость представления перед маркировкой, чтобы сэкономить время и деньги. * Отслеживайте производительность вашей модели в производстве. Выявите выбросы и случаи сбоя. * Выбирайте данные, находящиеся вне распределения, непосредственно на периферии или в облаке. Отправьте данные обратно для переобучения и обновления модели. * Управляйте своим набором данных. Отслеживайте различные версии, а как только ваш набор данных будет готов, просто поделитесь им с маркировкой одним нажатием кнопки. Это легко: сквозное активное обучение