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

Labelbox

labelbox.com

Labelbox, kullanıcıların yapay zeka uygulamaları oluşturmasına ve kullanmasına olanak tanıyan veri merkezli bir yapay zeka platformudur. Platform, modelleri eğitme ve ince ayar yapma yeteneğinin yanı sıra LLM'leri (Labelbox Makine Öğrenimi Modelleri) kullanarak görevleri otomatikleştirme olanağı sağ...

Lightly AI

lightly.ai

Makine öğrenimi ekiplerinin daha iyi verilerle daha iyi modeller oluşturmasına hafifçe yardımcı olur. Şirketlerin aktif öğrenmeyi kullanarak model eğitimi için doğru verileri seçmesine olanak tanır. Gelişmiş filtreleme ve aktif öğrenme algoritmaları aracılığıyla model eğitimi için en iyi örnekleri a...

Galileo AI

usegalileo.ai

Galileo AI, tasarımcıların anında harika kullanıcı arayüzü tasarımları oluşturmasına yardımcı olan, arayüz tasarımına yönelik yapay zeka destekli bir yardımcı pilottur. Büyük dil modellerinden yararlanarak karmaşık bağlamları anlayabilir ve doğal dil istemlerinden yüksek kaliteli tasarımlar üretebil...

V7

v7labs.com

V7, bilgisayarla görme ve üretken yapay zeka uygulamaları için tasarlanmış bir yapay zeka veri motorudur. Platform, kurumsal eğitim verileri için etiketleme, iş akışları, veri kümeleri içeren bir altyapı sağlar ve döngüdeki insan eğitimi özelliğine sahiptir. Yapay zeka modelleri için verilerin kali...

Modal

modal.com

Modal, insanların bulutta kod çalıştırmasına yardımcı olur. Geliştiricilerin kendi altyapılarını yönetme zahmetine girmeden kapsayıcılı, sunucusuz bilişime erişmelerinin en kolay yolunun bu olduğunu düşünüyoruz.

Dataloop

dataloop.ai

Dataloop, kuruluşların yapay zeka uygulamaları oluşturma şeklini değiştiren son teknoloji ürünü bir yapay zeka geliştirme platformudur. Dataloop'un platformu, yapay zeka geliştirme sürecinin merkezinde yer alan geliştiricilere hitap edecek şekilde titizlikle hazırlanmış olup verilerle ve yapay zeka...

Encord

encord.com

Encord, verilerinizdeki yapay zekanın kilidini açan uçtan uca platformdur. Makine öğreniminin değerini ortaya çıkarmak için tahmine dayalı ve üretken yapay zeka sistemlerini uygun ölçekte güvenli bir şekilde geliştirin, test edin ve dağıtın. Yüksek kaliteli eğitim verileri oluşturun, aktif öğrenme s...

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...