Verktyg för aktiv inlärning är specialiserade mjukvarulösningar skapade för att utöka utvecklingen av modeller för maskininlärning (ML). De arbetar inom ett övervakat ramverk och optimerar strategiskt datakommentarer, märkning och modellträning. Till skillnad från bredare ML- eller MLOps-plattformar är dessa verktyg speciellt framtagna för att skapa en iterativ återkopplingsslinga som direkt informerar modellutbildningsprocessen, pekar ut fördelar och minskar etikettkravet. Denna riktade feedback utnyttjar modellosäkerheten för att identifiera de mest värdefulla data för annotering, och förbättrar därigenom modellens prestanda med en mindre men mer relevant datauppsättning. Till skillnad från konventionell programvara för datamärkning lägger aktiva lärandeverktyg en primär tonvikt på annoteringsprocessen, såväl som på att hantera och välja de mest lämpliga data för märkning. Dessutom överskrider de funktionaliteterna hos plattformar för datavetenskap och maskininlärning genom att inte bara distribuera modeller, utan aktivt förfina dem genom kontinuerliga inlärningscykler. Dessa verktyg har unika funktioner som automatiskt identifierar fel och extremvärden, ger praktiska insikter för modellförbättringar och möjliggör intelligent val av data – avgörande för att finjustera redan existerande modeller för att passa specifika användningsfall. Betydelsen av verktyg för aktiva lärande har ökat med framväxten av modeller med öppen källkod som tillhandahålls av AI-organisationer, eftersom de tillgodoser ett bredare spektrum av användare som vill anpassa dessa modeller för deras distinkta krav. Dessa verktyg betjänar AI-team, datorseendespecialister, ML-ingenjörer och datavetare, och hjälper till att skapa effektiva aktiva inlärningsslingor, som är markant skilda från de bredare ML-ramverken eller datalagrings- och sammankopplingstjänster som erbjuds av MLOps-plattformar. För att en produkt ska övervägas för inkludering i kategorin Active Learning Tools måste den: 1. Underlätta upprättandet av en iterativ loop mellan datakommentarer och modellträning. 2. Har kapacitet för att automatiskt identifiera modellfel, extremvärden och kantfall. 3. Ge insikter om modellens prestanda och vägleda anteckningsprocessen för att förbättra den. 4. Aktivera val och hantering av träningsdata för effektiv modelloptimering.

Skicka in ny app

Galileo AI

usegalileo.ai

Galileo AI är ett AI-drivet verktyg för gränssnittsdesign som genererar UI-designs och illustrationer utifrån naturliga språkkommandon.

Labelbox

labelbox.com

Labelbox är en plattform för att märka data och träna AI-modeller. Den stöder olika märkningsmetoder och möjliggör samarbete mellan team för högkvalitativa datasätt.

V7

v7labs.com

V7 är en AI-datatjänst för datorseende och generativ AI, som hanterar träningsdata med funktioner för annotering och arbetsflöden.

Modal

modal.com

Modal hjälper användare att köra kod i molnet, vilket ger utvecklare åtkomst till containeriserad och serverlös beräkning utan att hantera egen infrastruktur.

Encord

encord.com

Encord är en plattform för att annotera och hantera utbildningsdata för AI, vilket underlättar utveckling och förbättring av maskininlärningsmodeller.

Dataloop

dataloop.ai

Dataloop är en plattform för utveckling av AI-applikationer som erbjuder verktyg för datahantering, märkning och modelleringsprocesser.

Lightly AI

lightly.ai

Lightly AI hjälper maskininlärningsteam att bygga bättre modeller genom att använda aktiv inlärning för att välja rätt data för träning.

Cleanlab

cleanlab.ai

CleanLab är en plattform för att automatiskt identifiera och korrigera datakvalitetsproblem i datasätt, vilket förbättrar precisionen i maskininlärning.