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.

Labelbox

labelbox.com

Labelbox, kullanıcıların AI uygulamaları geliştirmesine, modelleri eğitmesine ve etiketleme süreçlerini otomatikleştirmesine olanak tanıyan bir platformdur.

V7

v7labs.com

V7, bilgisayarla görme ve üretken AI uygulamaları için veri motorudur. Etiketleme, iş akışları ve veri seti yönetimi gibi işlevler sunar.

Modal

modal.com

Modal, geliştiricilerin kendi altyapılarını yönetmeden, bulutta kod çalıştırmalarına yardımcı olan bir uygulamadır.

Encord

encord.com

Encord, veri ek açıklama ve yönetim süreçlerini kolaylaştıran bir platformdur. Model eğitimini optimize etmek için etkileşimli araçlar sunar.

Dataloop

dataloop.ai

Dataloop, veri yönetimi ve makine öğrenimi süreçlerini kolaylaştıran, geliştiricilere yönelik bir AI geliştirme platformudur.

Lightly AI

lightly.ai

Lightly AI, makine öğrenimi ekiplerine veri kalitesini artırarak daha iyi modeller oluşturma imkanı sunan bir uygulamadır.

Cleanlab

cleanlab.ai

Cleanlab, veri kümelerindeki hataları otomatik olarak düzeltir, veri kalitesini artırır ve makine öğrenimi projelerini daha güvenilir hale getirir.