Encord

Енкорд - це всебічна платформа, призначена для впорядкування та вдосконалення процесів анотації та управління даними про навчання AI. Він відіграє вирішальну роль у розробці надійних та ефективних систем AI, гарантуючи, що дані, що використовуються для підготовки цих моделей, є точними та добре організованими. Платформа підтримує широкий спектр типів даних, включаючи 2D та 3D -дані, що робить її універсальною для різних програм машинного навчання.

Енкорд пропонує широкий спектр інструментів анотації, пристосованих до різних типів даних. Наприклад, він забезпечує такі функції, як обмежувальні поля для виявлення об'єктів, сегментація багатокутників для точних анотацій та анотації клавіатури для оцінки поз. Ці інструменти дозволяють користувачам ефективно обробляти різноманітні вимоги до даних.

Однією з ключових сильних сторін Encord є його підтримка спільних робочих процесів. Це дозволяє декілька анотаторів одночасно працювати над одним набором даних, полегшуючи огляд анотації, зворотній зв'язок та контроль якості. Цей підхід для спільної роботи забезпечує, що анотації є точними та послідовними для набору даних.

Щоб зменшити тягар ручної анотації, Енкорд інтегрує функції анотації AI-AIS. До них відносяться можливості попереднього маркування, де моделі можуть генерувати початкові анотації для уточнення людини, а також активні навчальні процеси, які пропонують найінформативніші приклади, щоб спочатку анотувати. Цей підхід оптимізує тренування моделі, зосереджуючись на найважливіших точках даних.

Енкорд також включає надійні механізми контролю якості для підтримки високої якості даних. Такі функції, як оцінка консенсусу, метрики договору міжнотатора та робочі процеси, що перевіряють, допомагають зменшити шум у навчальному наборі даних, що призводить до кращої продуктивності моделі.

Окрім анотації, Енкорд перевершує управління даними. Він забезпечує безперебійну інтеграцію з іншими платформами машинного навчання та рішеннями для зберігання даних, забезпечуючи доступність, організовані та готові до використання в навчальних моделях. Комплексні інструменти аналітики даних пропонують уявлення про набори даних, керівні стратегії збору даних та плани навчання моделі. Хмарна архітектура Encord дозволяє їй масштабувати потреби користувачів, керування великими наборами даних без компрометування продуктивності.

Підвищуючи анотацію та управління даними про навчання, Encord сприяє розробці більш надійних та ефективних моделей AI. Він прискорює розвиток моделі за рахунок скорочення часу та зусиль анотації, що дозволяє організаціям швидше перевіряти гіпотези та вдосконалювати моделі. Точні анотації призводять до підвищення продуктивності моделі, підвищення їх точності та надійності в практичних додатках.

Вебсайт: encord.com

Відмова від відповідальності: платформа WebCatalog не є афілійованою, асоційованою, уповноваженою, визнаною або будь-яким іншим чином офіційно пов'язаною з «Encord». Усі назви продуктів, логотипи та бренди є власністю відповідних правовласників.