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

V7

v7labs.com

โครงสร้างพื้นฐานเต็มรูปแบบสำหรับข้อมูลการฝึกอบรมระดับองค์กร ครอบคลุมถึงการติดฉลาก เวิร์กโฟลว์ ชุดข้อมูล และมนุษย์ในลูป

Galileo AI

usegalileo.ai

Galileo AI กำลังปฏิวัติวิธีการออกแบบ UI ในยุคของ generative AI AI ที่ล้ำสมัยของกาลิเลโอสร้างการออกแบบ UI คุณภาพสูงจากภาษาธรรมชาติ ช่วยให้ผู้คนสามารถออกแบบได้เหนือจินตนาการ

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

Lightly AI

lightly.ai

Lightly ช่วยให้ทีมแมชชีนเลิร์นนิงสร้างโมเดลที่ดีขึ้นผ่านข้อมูลที่ดีขึ้น ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถเลือกข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับการฝึกอบรมโมเดลโดยใช้การเรียนรู้เชิงรุก เลือกตัวอย่างที่ดีที่สุดอย่างชาญฉลาดสำหรับการฝึกโมเดลผ่านการกรองขั้นสูงและอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงรุก * ปรับสมดุลการแจกแจงคลาสของคุณ ล...

Cleanlab

cleanlab.ai

Cleanlab เป็นผู้บุกเบิกที่ MIT และผ่านการพิสูจน์แล้วในบริษัทที่ติดอันดับ Fortune 500 โดยนำเสนอซอฟต์แวร์ AI ที่เน้นข้อมูลเป็นหลักซึ่งได้รับความนิยมมากที่สุดในโลก AI และการวิเคราะห์ส่วนใหญ่ได้รับผลกระทบจากปัญหาข้อมูล (ข้อผิดพลาดในการป้อนข้อมูล การติดป้ายกำกับผิด ค่าผิดปกติ ความกำกวม การซ้ำกันที่ใกล้เ...