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

Galileo AI

usegalileo.ai

Galileo AI — это помощник для дизайнеров интерфейсов, который генерирует UI-дизайны из текстовых запросов и иллюстрации в желаемом стиле.

Labelbox

labelbox.com

Labelbox - платформа для аннотирования данных, позволяющая пользователям создавать и оптимизировать приложения ИИ, обучать модели и автоматизировать задачи.

V7

v7labs.com

V7 — это платформа для аннотирования и управления данными, использующая ИИ для задач компьютерного зрения и генеративного ИИ.

Modal

modal.com

Modal позволяет пользователям запускать код в облаке, обеспечивая доступ к контейнерной безсерверной вычислительной мощности без управления собственной инфраструктурой.

Encord

encord.com

Encord - платформа для аннотации данных и управления обучением ИИ, позволяющая эффективно маркировать, оценивать и улучшать модели машинного обучения.

Dataloop

dataloop.ai

Dataloop — это платформа для разработки ИИ, которая упрощает управление данными, аннотирование и развертывание моделей машинного обучения.

Lightly AI

lightly.ai

Lightly AI помогает командам машинного обучения выбирать лучшие данные для обучения моделей, используя активное обучение и анализ качества наборов данных.

Cleanlab

cleanlab.ai

Cleanlab - это платформа для автоматической проверки и очистки данных в наборах данных, обеспечивающая более надежные результаты в машинном обучении.