Doğru yazılımı ve hizmetleri bulun.
WebCatalog Desktop ile web sitelerini masaüstü uygulamalarına dönüştürün ve Mac, Windows için çok sayıda özel uygulamaya erişin. Uygulamaları düzenlemek, birden fazla hesap arasında kolaylıkla geçiş yapmak ve üretkenliğinizi daha önce hiç olmadığı kadar artırmak için alanları kullanın.
Aktif öğrenme araçları, makine öğrenimi (ML) modellerinin gelişimini artırmak için hazırlanmış özel yazılım çözümleridir. Veri açıklamalarını, etiketlemeyi ve model eğitimini stratejik olarak optimize ederek denetimli bir çerçeve içerisinde çalışırlar. Daha geniş ML veya MLOps platformlarından farklı olarak bu araçlar, model eğitim sürecini doğrudan bilgilendiren, uç durumları tespit eden ve etiket gereksinimini azaltan yinelemeli bir geri bildirim döngüsü oluşturmak üzere özel olarak tasarlanmıştır. Bu hedefli geri bildirim, açıklama için en değerli verileri belirlemek üzere model belirsizliğinden yararlanır ve böylece daha küçük ancak daha alakalı bir veri kümesiyle model performansını artırır. Geleneksel veri etiketleme yazılımından farklı olarak, aktif öğrenme araçları, etiketleme için en uygun verilerin yönetilmesi ve seçilmesinin yanı sıra, açıklama sürecine de birincil önem verir. Dahası, yalnızca modelleri dağıtmakla kalmayıp aynı zamanda sürekli öğrenme döngüleri yoluyla onları aktif olarak geliştirerek veri bilimi ve makine öğrenimi platformlarının işlevlerini aşarlar. Bu araçlar, hataları ve aykırı değerleri otomatik olarak tanımlayan, model geliştirme için eyleme geçirilebilir bilgiler sağlayan ve akıllı veri seçimini mümkün kılan benzersiz özelliklere sahiptir; bu, önceden var olan modellerin belirli kullanım durumlarına uyacak şekilde ince ayarlanması için kritik öneme sahiptir. Aktif öğrenme araçlarının önemi, yapay zeka kuruluşları tarafından sağlanan açık kaynaklı modellerin ortaya çıkmasıyla birlikte daha da arttı; çünkü bu modeller, bu modelleri kendi farklı gereksinimlerine göre özelleştirmek isteyen daha geniş bir kullanıcı yelpazesine hitap ediyor. Bu araçlar, yapay zeka ekiplerine, bilgisayarlı görme uzmanlarına, makine öğrenimi mühendislerine ve veri bilimcilerine hizmet ederek, MLOps platformları tarafından sunulan daha geniş makine öğrenimi çerçevelerinden veya veri depolama ve ara bağlantı hizmetlerinden önemli ölçüde farklı olan verimli aktif öğrenme döngülerinin oluşturulmasına yardımcı olur. Bir ürünün Aktif Öğrenme Araçları kategorisine dahil edilmesinin değerlendirilmesi için: 1. Veri açıklaması ve model eğitimi arasında yinelenen bir döngünün kurulmasını kolaylaştırın. 2. Model hatalarını, aykırı değerleri ve uç durumları otomatik olarak tanımlama yeteneklerine sahip olun. 3. Model performansına ilişkin içgörüler sunun ve onu geliştirmek için açıklama sürecini yönlendirin. 4. Etkili model optimizasyonu için eğitim verilerinin seçimini ve yönetimini etkinleştirin.
Yeni Uygulama Gönder
Galileo AI
usegalileo.ai
Galileo AI, tasarımcılara anında UI tasarımı oluşturan, metin istemlerinden yüksek kaliteli tasarımlar üreten bir yapay zeka yardımcı uygulamasıdır.
V7
v7labs.com
V7, bilgisayarla görme ve üretken AI uygulamaları için veri motorudur. Etiketleme, iş akışları ve veri seti yönetimi gibi işlevler sunar.
Labelbox
labelbox.com
Labelbox, kullanıcıların AI uygulamaları geliştirmesine, modelleri eğitmesine ve etiketleme süreçlerini otomatikleştirmesine olanak tanıyan bir platformdur.
Modal
modal.com
Modal, geliştiricilerin kendi altyapılarını yönetmeden, bulutta kod çalıştırmalarına yardımcı olan bir uygulamadır.
Lightly AI
lightly.ai
Lightly AI, makine öğrenimi ekiplerine veri kalitesini artırarak daha iyi modeller oluşturma imkanı sunan bir uygulamadır.
Dataloop
dataloop.ai
Dataloop, veri yönetimi ve makine öğrenimi süreçlerini kolaylaştıran, geliştiricilere yönelik bir AI geliştirme platformudur.
Cleanlab
cleanlab.ai
MIT'de öncülüğü yapılan ve Fortune 500 şirketlerinde kanıtlanmış olan Cleanlab, dünyanın en popüler Veri Merkezli Yapay Zeka yazılımını sağlar. Çoğu yapay zeka ve Analitik, veri sorunları (veri girişi hataları, yanlış etiketleme, aykırı değerler, belirsizlik, neredeyse kopyalar, veri kayması, düşük kaliteli veya güvenli olmayan içerik vb.) nedeniyle olumsuz etkilenmektedir; Cleanlab yazılımı bunları herhangi bir görüntü/metin/tablo veri kümesinde otomatik olarak düzeltmenize yardımcı olur. Bu kodsuz platform aynı zamanda büyük veri kümelerini otomatik olarak etiketleyebilir ve güçlü makine öğrenimi tahminleri sağlayabilir (otomatik olarak düzeltilen veriler üzerinde otomatik olarak eğitilen modeller aracılığıyla). Cleanlab yazılımından neler alabilirim? 1. Veri kaynaklarınızın otomatik olarak doğrulanması (veri ekibiniz için kalite güvencesi). Şirketinizin verileri rekabet avantajınızdır; gürültünün değerini azaltmasına izin vermeyin. 2. Veri kümenizin daha iyi versiyonu. Daha güvenilir ML/Analytics elde etmek için orijinal veri kümeniz yerine Cleanlab tarafından üretilen temizlenmiş veri kümesini kullanın (mevcut kodunuzda herhangi bir değişiklik olmadan). 3. Daha iyi ML dağıtımı (daha kısa dağıtım süresi ve daha güvenilir tahminler). Bırakın Cleanlab makine öğrenimi yığınının tamamını sizin için otomatik olarak yönetsin! Yalnızca birkaç tıklamayla, metin verileri için ince ayarlı OpenAI LLM'lerden ve tablo/görüntü verileri için son teknoloji ürünü modellerden daha doğru modelleri devreye alın. Tüm manuel veri hazırlık çalışmalarına gerek kalmadan ham verileri güvenilir Yapay Zeka ve Analitiklere dönüştürün.
Encord
encord.com
Encord, veri ek açıklama ve yönetim süreçlerini kolaylaştıran bir platformdur. Model eğitimini optimize etmek için etkileşimli araçlar sunar.
© 2025 WebCatalog, Inc.