เครื่องมือการเรียนรู้แบบแอคทีฟเป็นโซลูชันซอฟต์แวร์เฉพาะทางที่สร้างขึ้นเพื่อเพิ่มการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) พวกเขาทำงานภายในกรอบงานที่ได้รับการดูแล เพิ่มประสิทธิภาพเชิงกลยุทธ์ในคำอธิบายประกอบข้อมูล การติดป้ายกำกับ และการฝึกโมเดล ต่างจากแพลตฟอร์ม ML หรือ MLOps ที่กว้างขึ้น เครื่องมือเหล่านี้ได้รับการออกแบบทางวิศวกรรมมาโดยเฉพาะเพื่อสร้างวงจรป้อนกลับแบบวนซ้ำซึ่งจะแจ้งกระบวนการฝึกอบรมโมเดลโดยตรง ระบุ Edge case และลดข้อกำหนดป้ายกำกับ ข้อเสนอแนะแบบกำหนดเป้าหมายนี้ควบคุมความไม่แน่นอนของโมเดลเพื่อระบุข้อมูลที่มีค่าที่สุดสำหรับคำอธิบายประกอบ ดังนั้นจึงปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลด้วยชุดข้อมูลที่เล็กลงแต่มีความเกี่ยวข้องมากขึ้น เครื่องมือการเรียนรู้แบบแอคทีฟแตกต่างจากซอฟต์แวร์การติดฉลากข้อมูลแบบเดิมๆ โดยเน้นไปที่กระบวนการใส่คำอธิบายประกอบเป็นหลัก เช่นเดียวกับการจัดการและการเลือกข้อมูลที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการติดฉลาก นอกจากนี้ พวกเขาก้าวข้ามฟังก์ชันการทำงานของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและแพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องจักรโดยไม่เพียงแต่ปรับใช้โมเดลเท่านั้น แต่ยังปรับปรุงพวกมันอย่างแข็งขันผ่านวงจรการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง เครื่องมือเหล่านี้มีคุณสมบัติเฉพาะตัวที่ระบุข้อผิดพลาดและค่าผิดปกติโดยอัตโนมัติ ให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงสำหรับการปรับปรุงโมเดล และเปิดใช้งานการเลือกข้อมูลอัจฉริยะ ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการปรับแต่งโมเดลที่มีอยู่แล้วให้เหมาะสมกับกรณีการใช้งานเฉพาะ ความสำคัญของเครื่องมือการเรียนรู้แบบแอคทีฟได้เพิ่มขึ้นพร้อมกับการเกิดขึ้นของโมเดลโอเพ่นซอร์สที่จัดทำโดยองค์กร AI เนื่องจากพวกเขาตอบสนองผู้ใช้ในวงกว้างที่ต้องการปรับแต่งโมเดลเหล่านี้ให้ตรงตามความต้องการที่แตกต่างกัน เครื่องมือเหล่านี้ให้บริการแก่ทีม AI ผู้เชี่ยวชาญด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์ วิศวกร ML และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล โดยมีส่วนช่วยในการสร้างลูปการเรียนรู้เชิงรุกที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งแตกต่างจากเฟรมเวิร์ก ML ที่กว้างขึ้นหรือบริการจัดเก็บข้อมูลและการเชื่อมต่อระหว่างกันที่นำเสนอโดยแพลตฟอร์ม MLOps สำหรับผลิตภัณฑ์ที่จะได้รับการพิจารณาให้รวมไว้ในหมวดหมู่เครื่องมือการเรียนรู้เชิงรุกนั้นจะต้อง: 1. อำนวยความสะดวกในการสร้างลูปวนซ้ำระหว่างคำอธิบายประกอบข้อมูลและการฝึกโมเดล 2. มีความสามารถในการระบุข้อผิดพลาดของโมเดล ค่าผิดปกติ และ Edge case โดยอัตโนมัติ 3. เสนอข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสิทธิภาพของโมเดลและแนะนำกระบวนการใส่คำอธิบายประกอบเพื่อปรับปรุงโมเดล 4. เปิดใช้งานการเลือกและการจัดการข้อมูลการฝึกเพื่อการเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลอย่างมีประสิทธิภาพ

ส่งแอปใหม่

Galileo AI

usegalileo.ai

Galileo AI เป็นแอปที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยนักออกแบบสร้างดีไซน์ UI ที่สวยงามได้อย่างรวดเร็วจากข้อความธรรมชาติและสร้างงานกราฟิกที่เข้ากับสไตล์ที่ต้องการ.

Labelbox

labelbox.com

Labelbox เป็นแพลตฟอร์ม AI ที่ช่วยให้ผู้ใช้สร้างและใช้แอปพลิเคชัน AI โดยการติดฉลากข้อมูล ฝึกอบรมโมเดล และทำงานร่วมกันในทีม.

V7

v7labs.com

V7 เป็นแพลตฟอร์ม AI สำหรับการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ มีเครื่องมือในการทำเครื่องหมายภาพและวิดีโอ รวมถึงการจัดการข้อมูลและการฝึกอบรมโมเดล.

Modal

modal.com

Modal ช่วยให้นักพัฒนาสามารถรันโค้ดในคลาวด์ได้ โดยไม่ต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐานเอง ซึ่งทำให้เข้าถึงการคอมพิวเตอร์แบบเซิร์ฟเวอร์เลสได้ง่ายขึ้น.

Encord

encord.com

Encord คือแพลตฟอร์มที่ช่วยในการปรับปรุงการฝึกอบรม และการจัดการข้อมูล AI โดยให้เครื่องมือสำหรับการทำเครื่องหมาย การตรวจสอบ และการควบคุมคุณภาพข้อมูลต่าง ๆ.

Dataloop

dataloop.ai

Dataloop เป็นแพลตฟอร์ม AI ที่ช่วยจัดการและวิเคราะห์ชุดข้อมูล รวมถึงการฝึกอบรมโมเดลและการติดฉลากข้อมูลสำหรับนักพัฒนาและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล.

Lightly AI

lightly.ai

Lightly เป็นแอปที่ช่วยทีมแมชชีนเลิร์นนิงในการเลือกข้อมูลที่เหมาะสมเพื่อฝึกโมเดล โดยใช้การเรียนรู้เชิงรุกและการกรองข้อมูลที่ทันสมัย

Cleanlab

cleanlab.ai

Cleanlab เป็นซอฟต์แวร์ที่ช่วยปรับปรุงคุณภาพข้อมูลในชุดข้อมูลต่างๆ โดยอัตโนมัติแก้ไขข้อผิดพลาดและปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล ML.