Encord เป็นแพลตฟอร์มแบบ end-to-end เพื่อปลดล็อก AI จากข้อมูลของคุณ พัฒนา ทดสอบ และปรับใช้ระบบ AI แบบคาดการณ์และแบบสร้างได้อย่างปลอดภัยในวงกว้างเพื่อปลดล็อกคุณค่าของการเรียนรู้ของเครื่อง สร้างข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูง ใช้ประโยชน์จากไปป์ไลน์การเรียนรู้เชิงรุก ประเมินคุณภาพของโมเดล ปรับแต่งโมเดล และอื่นๆ ทั้งหมดในแพลตฟอร์มเดียวที่ใช้งานง่าย * คำอธิบายประกอบ - ติดป้ายกำกับรูปแบบการมองเห็นอย่างมีประสิทธิภาพ และจัดการทีมคำอธิบายประกอบขนาดใหญ่ด้วยเวิร์กโฟลว์ที่ปรับแต่งได้และเครื่องมือควบคุมคุณภาพ * ใช้งานอยู่ - ทดสอบ ตรวจสอบ และประเมินโมเดลของคุณ รวมถึงแสดง จัดการ และจัดลำดับความสำคัญของข้อมูลที่มีค่าที่สุดสำหรับการติดป้ายกำกับเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล * Apollo - ฝึกอบรม ปรับแต่ง และจัดการโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์และพื้นฐานในขนาดสำหรับแอปพลิเคชัน AI ที่ใช้งานจริง * เร่งความเร็ว - บริการติดฉลากเฉพาะตามความต้องการเพื่อช่วยคุณขยายขนาด Encord ได้รับความไว้วางใจจากทีม AI รุ่นบุกเบิกที่ RapidAI, Tractable, Stanford Medicine, Memorial, King's College London, NHS, UHN, Royal Navy, Veo และบริษัทระดับโลกอื่นๆ อีกมากมาย

ENCORD เป็นแพลตฟอร์มที่ครอบคลุมที่ออกแบบมาเพื่อปรับปรุงและปรับปรุงกระบวนการของคำอธิบายประกอบและการจัดการข้อมูลการฝึกอบรม AI มันมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาระบบ AI ที่มีประสิทธิภาพและมีประสิทธิภาพโดยมั่นใจว่าข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมแบบจำลองเหล่านี้มีความแม่นยำและมีการจัดการอย่างดี แพลตฟอร์มนี้รองรับประเภทข้อมูลที่หลากหลายรวมถึงข้อมูล 2D และ 3D ทำให้มันมีความหลากหลายสำหรับแอพพลิเคชั่นการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ

ENCORD นำเสนอเครื่องมือเพิ่มความหมายกว้าง ๆ ที่เหมาะกับประเภทข้อมูลที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่นมันมีคุณสมบัติเช่นกล่องขอบเขตสำหรับการตรวจจับวัตถุการแบ่งส่วนรูปหลายเหลี่ยมสำหรับคำอธิบายประกอบที่แม่นยำและคำอธิบายประกอบ keypoint สำหรับการประมาณค่าท่าทาง เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถจัดการความต้องการข้อมูลที่หลากหลายได้อย่างมีประสิทธิภาพ

หนึ่งในจุดแข็งที่สำคัญของ Encord คือการสนับสนุนสำหรับเวิร์กโฟลว์การทำงานร่วมกัน ช่วยให้ผู้อธิบายหลายคนสามารถทำงานในชุดข้อมูลเดียวกันพร้อมกันได้อำนวยความสะดวกในการตรวจสอบคำอธิบายประกอบการตอบรับข้อเสนอแนะและการควบคุมคุณภาพ วิธีการทำงานร่วมกันนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าคำอธิบายประกอบนั้นถูกต้องและสอดคล้องกันทั่วทั้งชุดข้อมูล

เพื่อลดภาระของคำอธิบายประกอบด้วยตนเอง ENCORD ได้รวมคุณสมบัติคำอธิบายประกอบ AI-ASSISTED เข้าด้วยกัน สิ่งเหล่านี้รวมถึงความสามารถในการติดฉลากล่วงหน้าซึ่งแบบจำลองสามารถสร้างคำอธิบายประกอบเริ่มต้นสำหรับการปรับแต่งของมนุษย์รวมถึงเวิร์กโฟลว์การเรียนรู้ที่ใช้งานอยู่ซึ่งแนะนำตัวอย่างที่ให้ข้อมูลมากที่สุดในการใส่คำอธิบายประกอบก่อน วิธีการนี้ปรับการฝึกอบรมแบบจำลองโดยมุ่งเน้นไปที่จุดข้อมูลที่สำคัญที่สุด

ENCORD ยังรวมเอากลไกการควบคุมคุณภาพที่แข็งแกร่งเพื่อรักษาคุณภาพข้อมูลสูง คุณสมบัติต่าง ๆ เช่นการให้คะแนนฉันทามติตัวชี้วัดข้อตกลงระหว่าง Annotator และเวิร์กโฟลว์การตรวจสอบเฉพาะจุดช่วยลดเสียงรบกวนในชุดข้อมูลการฝึกอบรมซึ่งนำไปสู่ประสิทธิภาพของโมเดลที่ดีขึ้น

นอกเหนือจากคำอธิบายประกอบแล้ว Encord เก่งในการจัดการข้อมูล มันให้การรวมที่ราบรื่นกับแพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องอื่น ๆ และโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลเพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลสามารถเข้าถึงได้จัดระเบียบและพร้อมสำหรับใช้ในรูปแบบการฝึกอบรม เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่ครอบคลุมนำเสนอข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับชุดข้อมูลแนวทางกลยุทธ์การรวบรวมข้อมูลและแผนการฝึกอบรมแบบจำลอง สถาปัตยกรรมบนคลาวด์ของ Encord ช่วยให้สามารถปรับขนาดได้ตามความต้องการของผู้ใช้จัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยไม่ลดประสิทธิภาพ

ด้วยการเพิ่มคำอธิบายประกอบและการจัดการข้อมูลการฝึกอบรม Encord มีส่วนช่วยในการพัฒนาโมเดล AI ที่เชื่อถือได้และมีประสิทธิภาพมากขึ้น มันเร่งการพัฒนาแบบจำลองโดยการลดเวลาและความพยายามในการเพิ่มความคิดเห็นช่วยให้องค์กรสามารถทดสอบสมมติฐานและปรับแต่งแบบจำลองได้เร็วขึ้น คำอธิบายประกอบที่ถูกต้องนำไปสู่ประสิทธิภาพของโมเดลที่ดีขึ้นเพิ่มความแม่นยำและความน่าเชื่อถือในการใช้งานจริง

คำอธิบายนี้สร้างโดย AI (ปัญญาประดิษฐ์) AI อาจทำข้อผิดพลาดได้ โปรดตรวจสอบข้อมูลสำคัญ

หมวดหมู่:

Software Development

ซอฟต์แวร์เครื่องมือการเรียนรู้แบบแอคทีฟ

ซอฟต์แวร์การติดฉลากข้อมูล

แพลตฟอร์มวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง

ซอฟต์แวร์จดจำรูปภาพ

แพลตฟอร์ม MLOps

ซอฟต์แวร์การเรียนรู้ของเครื่อง

เว็บไซต์: encord.com

ข้อความปฏิเสธความรับผิดชอบ: WebCatalog ไม่ได้ประกอบกิจการร่วม ไม่ได้รับอนุญาต ไม่ได้รับการรับรองโดยหรือเชื่อมโยงกับ Encord อย่างเป็นทางการไม่ว่าในทางหนึ่งทางใด ชื่อผลิตภัณฑ์ โลโก้ และแบรนด์ทั้งหมด เป็นทรัพย์สินของเจ้าของที่เกี่ยวข้อง

Encord

ทางเลือกสำหรับ

บางทีคุณอาจจะชอบ