ซอฟต์แวร์เครื่องมือการเรียนรู้แบบแอคทีฟ - แอปที่เป็นที่นิยมที่สุด
เครื่องมือการเรียนรู้แบบแอคทีฟเป็นโซลูชันซอฟต์แวร์เฉพาะทางที่สร้างขึ้นเพื่อเพิ่มการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) พวกเขาทำงานภายในกรอบงานที่ได้รับการดูแล เพิ่มประสิทธิภาพเชิงกลยุทธ์ในคำอธิบายประกอบข้อมูล การติดป้ายกำกับ และการฝึกโมเดล ต่างจากแพลตฟอร์ม ML หรือ MLOps ที่กว้างกว่า เครื่องมือเหล่านี้ได้รับการออกแบบทางวิศวกรรมมาโดยเฉพาะเพื่อสร้างวงจรป้อนกลับแบบวนซ้ำซึ่งจะแจ้งกระบวนการฝึกอบรมโมเดลโดยตรง ระบุกรณี Edge และลดข้อกำหนดป้ายกำกับ ข้อมูลป้อนกลับแบบกำหนดเป้าหมายนี้ควบคุมความไม่แน่นอนของโมเดลเพื่อระบุข้อมูลที่มีค่าที่สุดสำหรับคำอธิบายประกอบ ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของโมเดลด้วยชุดข้อมูลที่เล็กลงแต่มีความเกี่ยวข้องมากขึ้น เครื่องมือการเรียนรู้แบบแอคทีฟแตกต่างจากซอฟต์แวร์การติดฉลากข้อมูลแบบเดิมๆ โดยเน้นไปที่กระบวนการใส่คำอธิบายประกอบเป็นหลัก เช่นเดียวกับการจัดการและการเลือกข้อมูลที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการติดฉลาก นอกจากนี้ พวกเขาก้าวข้ามฟังก์ชันการทำงานของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและแพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องจักรโดยไม่เพียงแต่ปรับใช้โมเดลเท่านั้น แต่ยังปรับปรุงพวกมันอย่างแข็งขันผ่านวงจรการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง เครื่องมือเหล่านี้มีคุณสมบัติเฉพาะตัวที่ระบุข้อผิดพลาดและค่าผิดปกติโดยอัตโนมัติ ให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงสำหรับการปรับปรุงโมเดล และเปิดใช้งานการเลือกข้อมูลอัจฉริยะ ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการปรับแต่งโมเดลที่มีอยู่แล้วให้เหมาะสมกับกรณีการใช้งานเฉพาะ ความสำคัญของเครื่องมือการเรียนรู้แบบแอคทีฟได้เพิ่มขึ้นพร้อมกับการเกิดขึ้นของโมเดลโอเพ่นซอร์สที่จัดทำโดยองค์กร AI เนื่องจากพวกเขาตอบสนองผู้ใช้ในวงกว้างที่ต้องการปรับแต่งโมเดลเหล่านี้ให้ตรงตามความต้องการที่แตกต่างกัน เครื่องมือเหล่านี้ให้บริการแก่ทีม AI ผู้เชี่ยวชาญด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์ วิศวกร ML และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล โดยมีส่วนช่วยในการสร้างลูปการเรียนรู้เชิงรุกที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งแตกต่างจากเฟรมเวิร์ก ML ที่กว้างขึ้นหรือบริการจัดเก็บข้อมูลและการเชื่อมต่อระหว่างกันที่นำเสนอโดยแพลตฟอร์ม MLOps สำหรับผลิตภัณฑ์ที่จะได้รับการพิจารณาให้รวมไว้ในหมวดหมู่เครื่องมือการเรียนรู้แบบแอคทีฟนั้นจะต้อง: 1. อำนวยความสะดวกในการสร้างลูปวนซ้ำระหว่างคำอธิบายประกอบข้อมูลและการฝึกโมเดล 2. มีความสามารถในการระบุข้อผิดพลาดของโมเดล ค่าผิดปกติ และ Edge case โดยอัตโนมัติ 3. เสนอข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสิทธิภาพของโมเดลและแนะนำกระบวนการใส่คำอธิบายประกอบเพื่อปรับปรุงโมเดล 4. เปิดใช้งานการเลือกและการจัดการข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อการเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลอย่างมีประสิทธิภาพ
ส่งแอปใหม่
Labelbox
labelbox.com
กลไกข้อมูลสำหรับ AI การดูแลจัดการข้อมูล การติดฉลากที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI การฝึกอบรมโมเดลและการวินิจฉัย และบริการการติดฉลาก ทั้งหมดในแพลตฟอร์มเดียว เพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ AI ที่ดีขึ้น รวดเร็วอย่างน่าทึ่ง
Galileo AI
usegalileo.ai
Galileo AI กำลังปฏิวัติวิธีการออกแบบ UI ในยุคของ generative AI AI ที่ล้ำสมัยของกาลิเลโอสร้างการออกแบบ UI คุณภาพสูงจากภาษาธรรมชาติ ช่วยให้ผู้คนสามารถออกแบบได้เหนือจินตนาการ
Lightly AI
lightly.ai
Lightly ช่วยให้ทีมแมชชีนเลิร์นนิงสร้างโมเดลที่ดีขึ้นผ่านข้อมูลที่ดีขึ้น ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถเลือกข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับการฝึกอบรมโมเดลโดยใช้การเรียนรู้เชิงรุก เลือกตัวอย่างที่ดีที่สุดอย่างชาญฉลาดสำหรับการฝึกโมเดลผ่านการกรองขั้นสูงและอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงรุก * ปรับสมดุลการแจกแจงคลาสของคุณ ล...
V7
v7labs.com
โครงสร้างพื้นฐานเต็มรูปแบบสำหรับข้อมูลการฝึกอบรมระดับองค์กร ครอบคลุมถึงการติดฉลาก เวิร์กโฟลว์ ชุดข้อมูล และมนุษย์ในลูป
Modal
modal.com
Modal สร้างโครงสร้างพื้นฐานที่ดีขึ้นสำหรับวิศวกรข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
Encord
encord.com
เครื่องมือทั้งหมดที่คุณต้องการเพื่อสร้างโมเดลที่ดีขึ้นและเร็วขึ้น Encord เป็นแพลตฟอร์มข้อมูลชั้นนำสำหรับทีมคอมพิวเตอร์วิทัศน์ขั้นสูง: ปรับปรุงการติดฉลากและเวิร์กโฟลว์ RLHF สังเกตและประเมินแบบจำลอง และจัดการและดูแลจัดการข้อมูลเพื่อเข้าถึง AI ที่ใช้งานจริงได้เร็วขึ้น
Dataloop
dataloop.ai
ในที่สุด โซลูชันที่สร้างขึ้นสำหรับองค์กร ด้วยคู่มือแบรนด์ที่ครอบคลุมของ Mark AI และความสามารถในการปรับแต่ง AI เรานำเสนอโซลูชันระดับองค์กรที่ช่วยให้คุณกำหนดรูปแบบตัวตนและการส่งข้อความของ AI เพื่อตอบสนองความต้องการของธุรกิจของคุณ
Cleanlab
cleanlab.ai
Cleanlab เป็นผู้บุกเบิกที่ MIT และผ่านการพิสูจน์แล้วในบริษัทที่ติดอันดับ Fortune 500 โดยนำเสนอซอฟต์แวร์ AI ที่เน้นข้อมูลเป็นหลักซึ่งได้รับความนิยมมากที่สุดในโลก AI และการวิเคราะห์ส่วนใหญ่ได้รับผลกระทบจากปัญหาข้อมูล (ข้อผิดพลาดในการป้อนข้อมูล การติดป้ายกำกับผิด ค่าผิดปกติ ความกำกวม การซ้ำกันที่ใกล้เ...