Магазин вебзастосунків
Знайдіть правильне програмне забезпечення та послуги.
Перетворюйте вебсайти на десктопні застосунки за допомогою WebCatalog Desktop та отримуйте доступ до безлічі ексклюзивних застосунків для Mac, Windows. Використовуйте простори для впорядкування застосунків, легкого перемикання між багатьма акаунтами та максимальної продуктивності.
Програмне забезпечення засобів активного навчання - Найпопулярніші застосунки - Андорра
Інструменти активного навчання – це спеціалізовані програмні рішення, створені для покращення розробки моделей машинного навчання (ML). Вони працюють у контрольованій системі, стратегічно оптимізуючи анотації даних, маркування та навчання моделей. На відміну від більш широких платформ ML або MLOps, ці інструменти спеціально розроблені для встановлення ітераційного циклу зворотного зв’язку, який безпосередньо інформує процес навчання моделі, точно визначаючи крайові випадки та зменшуючи вимоги до міток. Цей цільовий зворотний зв’язок використовує невизначеність моделі для визначення найбільш цінних даних для анотації, тим самим підвищуючи ефективність моделі за допомогою меншого, але релевантнішого набору даних. На відміну від звичайного програмного забезпечення для маркування даних, інструменти активного навчання роблять основний акцент на процесі анотації, а також на управлінні та виборі найбільш відповідних даних для маркування. Крім того, вони виходять за рамки функціональних можливостей платформ науки про дані та машинного навчання, не просто розгортаючи моделі, але й активно вдосконалюючи їх за допомогою безперервних циклів навчання. Ці інструменти мають унікальні функції, які автоматично виявляють помилки та викиди, надають практичну інформацію для покращення моделі та забезпечують інтелектуальний вибір даних — критично важливий для точного налаштування вже існуючих моделей відповідно до конкретних випадків використання. Значення інструментів активного навчання зросло з появою моделей з відкритим вихідним кодом, наданих організаціями ШІ, оскільки вони обслуговують ширший спектр користувачів, які прагнуть налаштувати ці моделі відповідно до своїх конкретних потреб. Ці інструменти обслуговують команди штучного інтелекту, спеціалістів з комп’ютерного бачення, інженерів ML та дослідників даних, допомагаючи створювати ефективні цикли активного навчання, які помітно відрізняються від ширших фреймворків ML або служб зберігання даних і взаємозв’язку, які пропонують платформи MLOps. Щоб продукт розглядався для включення до категорії засобів активного навчання, він повинен: 1. Сприяти встановленню ітераційного циклу між анотацією даних і навчанням моделі. 2. Володіти можливостями для автоматичного визначення помилок моделі, викидів і граничних випадків. 3. Пропонуйте уявлення про продуктивність моделі та керуйте процесом анотації, щоб покращити її. 4. Увімкніть вибір і керування навчальними даними для ефективної оптимізації моделі.
Запит на новий застосунок
Labelbox
labelbox.com
Labelbox — це орієнтована на дані платформа AI, яка дозволяє користувачам створювати та використовувати програми AI. Платформа надає можливість тренувати та налаштовувати моделі, а також автоматизувати завдання за допомогою LLM (моделі машинного навчання Labelbox). Що стосується функціональності, Labelbox використовує файли cookie для покращення взаємодії з користувачем, аналізу відвідуваності сайту, допомоги в маркетингових зусиллях і розуміння того, як користувачі взаємодіють із платформою. Необхідні файли cookie використовуються для основних функцій, таких як навігація сторінкою та доступ до безпечних зон. Файли cookie налаштувань дозволяють платформі запам’ятовувати інформацію про користувача, наприклад бажану мову чи регіон. Labelbox також використовує статистичні файли cookie, які допомагають власникам веб-сайтів збирати інформацію про те, як відвідувачі взаємодіють із платформою. Ця статистика збирається та повідомляється анонімно. Крім того, Labelbox використовує файли cookie різних постачальників для оптимізації певних функцій і функцій. До таких постачальників належать Intercom, LinkedIn, YouTube, ZoomInfo, Cloudflare, Bizible, Cookiebot і Heap Analytics. Файли cookie кожного постачальника служать різним цілям, таким як розпізнавання відвідувачів, керування сповіщеннями служби підтримки, балансування навантаження та надання відвідувачам можливості входити через програми сторонніх розробників. Загалом платформа штучного інтелекту Labelbox пропонує користувачам можливість створювати програми штучного інтелекту, навчати та налаштовувати моделі та автоматизувати завдання за допомогою LLM. Платформа використовує файли cookie та статистику, щоб покращити взаємодію з користувачем і зрозуміти взаємодію відвідувачів. Інтеграція файлів cookie різних сторонніх постачальників забезпечує оптимізовану функціональність для різних аспектів платформи.
Modal
modal.com
Modal допомагає людям запускати код у хмарі. Ми вважаємо, що це найпростіший спосіб для розробників отримати доступ до контейнерних безсерверних обчислень без клопоту з керування власною інфраструктурою.
V7
v7labs.com
V7 — це система обробки даних штучного інтелекту, розроблена для комп’ютерного зору та генеративних програм ШІ. Платформа надає інфраструктуру для корпоративних навчальних даних, яка включає маркування, робочі процеси, набори даних і має функцію для навчання людини в циклі. Він пропонує кілька властивостей анотацій для покращення якості даних для моделей ШІ. Завдяки таким функціям, як автоматичні анотації, анотації DICOM для медичних зображень, керування наборами даних і моделями, V7 автоматизує та оптимізує різні завдання. Інструменти анотації зображень і відео призначені для підвищення точності маркування даних. Крім того, він дає змогу створювати й автоматизувати користувальницькі конвеєри даних і має інструменти для автоматизації робочих процесів оптичного розпізнавання символів (OCR) і інтелектуальної обробки документів (IDP). V7 дозволяє користувачам доручати завдання анотацій аутсорсингу. Його можна використовувати в різних галузях промисловості, таких як сільське господарство, автомобілебудування, будівництво, енергетика, виробництво продуктів харчування та напоїв, охорона здоров’я тощо. Він пропонує функції співпраці для групових анотацій у режимі реального часу та забезпечує аналітику продуктивності етикеток і моделей. Крім того, V7 також полегшує анотації та робочі процеси навчання моделей, щоб бути більш ефективними через інтуїтивно зрозумілий інтерфейс користувача. Завдяки вдосконаленій функції AutoAnnotate він пришвидшує швидкість і точність анотацій. Платформа інтегрується з AWS, Databricks і Voxel51, серед іншого, і підтримує низку типів даних, включаючи відео, зображення та текстові дані.
Dataloop
dataloop.ai
Dataloop — це передова платформа розробки штучного інтелекту, яка змінює спосіб створення програм штучного інтелекту в організаціях. Платформа Dataloop ретельно розроблена, щоб задовольнити розробників, які знаходяться в центрі процесу розробки штучного інтелекту, що робить роботу з даними та моделями штучного інтелекту більш простою та інтуїтивно зрозумілою. Комплексне рішення Dataloop охоплює весь життєвий цикл розробки AI, пропонуючи інструменти та функції, які спрощують керування даними, анотації, вибір моделі та розгортання. Платформа Dataloop створена з упором на співпрацю, дозволяючи розробникам, дослідникам обробки даних та інженерам бездоганно працювати разом, руйнуючи традиційні розбіжності та сприяючи інноваціям. Основні функції включають інтуїтивно зрозумілий інтерфейс перетягування для створення конвеєрів даних, величезну бібліотеку попередньо створених елементів і моделей AI, а також надійні можливості контролю даних і анотацій. Ці функції створені, щоб дати розробникам змогу швидко створювати прототипи, ітерації та розгортати рішення ШІ, йдучи в ногу з вимогами ринку, що швидко розвиваються. Dataloop прагне просувати розробку штучного інтелекту, надаючи платформу, орієнтовану на розробника, яка вирішує складності та виклики штучного інтелекту та керування даними. Бачення Dataloop полягає в тому, щоб демократизувати розробку ШІ, дозволяючи кожній організації використовувати потужність ШІ та просувати свої інноваційні рішення.
Encord
encord.com
Encord — це наскрізна платформа для розблокування ШІ з ваших даних. Безпечно розробляйте, тестуйте та розгортайте передбачувані та генеративні системи штучного інтелекту в масштабі, щоб розкрити цінність машинного навчання. Створюйте високоякісні навчальні дані, використовуйте канали активного навчання, оцінюйте якість моделі, точно налаштовуйте моделі та багато іншого в одній простій у використанні платформі. * Анотування. Ефективно позначайте будь-яку візуальну модальність і керуйте великомасштабними групами анотацій за допомогою настроюваних робочих процесів і інструментів контролю якості. * Активний – тестуйте, перевіряйте та оцінюйте свої моделі та поверхню, керуйте та визначайте пріоритети для найцінніших даних для маркування, щоб підвищити продуктивність моделі. * Apollo – тренуйте, налаштовуйте та керуйте власними та базовими моделями в масштабі для виробничих додатків ШІ. * Прискорення – спеціалізовані послуги маркування за запитом, які допоможуть вам масштабуватись. Encord користується довірою команд-новаторів штучного інтелекту в RapidAI, Tractable, Stanford Medicine, Memorial, King’s College London, NHS, UHN, Royal Navy, Veo та багатьох інших глобальних компаній.
Galileo AI
usegalileo.ai
Galileo AI — це керований штучним інтелектом другий пілот для розробки інтерфейсу, який допомагає дизайнерам миттєво створювати чудові дизайни інтерфейсу користувача. Використовуючи великі мовні моделі, він здатний розуміти складні контексти та створювати високоточні проекти з підказок природної мови. Навчаючись на тисячах видатних дизайнів, Galileo AI може створювати складні дизайни інтерфейсу користувача зі згенерованими штучним інтелектом ілюстраціями та зображеннями відповідно до бажаного стилю, а також точно заповнювати копію продукту. Ця реалізація машинного навчання дозволяє дизайнерам економити час на повторюваних шаблонах інтерфейсу користувача та невеликих візуальних налаштуваннях, натомість зосереджуючись на створенні більш креативних рішень. Інструмент також можна використовувати для створення сторінки профілю для програми для читання книг із зазначенням конкретного автора та списку його книг, а також сторінки налаштувань для користувачів, щоб редагувати свої імена, номери телефонів і паролі.
Cleanlab
cleanlab.ai
Започаткована в Массачусетському технологічному інституті та підтверджена компаніями зі списку Fortune 500, Cleanlab пропонує найпопулярніше у світі програмне забезпечення штучного інтелекту, орієнтоване на дані. Більшість штучного інтелекту та аналітики погіршуються через проблеми з даними (помилки введення даних, неправильне маркування, викиди, неоднозначність, майже дублікати, дрейф даних, низькоякісний або небезпечний вміст тощо); Програмне забезпечення Cleanlab допомагає автоматично виправляти їх у будь-якому наборі даних зображення/тексту/таблиці. Ця платформа без коду також може автоматично позначати великі набори даних і надавати надійні прогнози машинного навчання (через моделі, які автоматично навчаються на автоматично виправлених даних). Що я можу отримати від програмного забезпечення Cleanlab? 1. Автоматична перевірка ваших джерел даних (забезпечення якості для вашої команди даних). Дані вашої компанії є вашою конкурентною перевагою, не дозволяйте шуму зменшити їх цінність. 2. Краща версія вашого набору даних. Використовуйте очищений набір даних, створений Cleanlab, замість вашого оригінального набору даних, щоб отримати більш надійну ML/Analytics (без будь-яких змін у вашому існуючому коді). 3. Краще розгортання ML (скорочений час розгортання та більш надійні прогнози). Дозвольте Cleanlab автоматично обробляти весь стек ML за вас! Лише кількома клацаннями миші розгортайте точніші моделі, ніж тонко налаштовані OpenAI LLM для текстових даних і сучасні для табличних/графічних даних. Перетворіть необроблені дані на надійний штучний інтелект і аналітику без будь-якої ручної підготовки даних.
Lightly AI
lightly.ai
Легко допомагає командам машинного навчання створювати кращі моделі за допомогою кращих даних. Це дозволяє компаніям вибирати правильні дані для навчання моделі за допомогою активного навчання. Розумно відбирайте найкращі зразки для навчання моделі за допомогою розширеної фільтрації та алгоритмів активного навчання. * Збалансуйте розподіл класів, усуньте надмірності та зміщення набору даних. Позначайте лише найкращі дані для навчання моделі, доки не досягнете цільової точності. * Проаналізуйте якість і різноманітність ваших наборів даних. Краще розумійте свої дані завдяки цілісному погляду Lightly від загальної картини до найдрібніших нюансів ваших даних. Виявіть розподіл класів, прогалини в наборі даних і упередження представлення перед позначенням, щоб заощадити час і гроші. * Відстежуйте продуктивність своєї моделі у виробництві. Виявляйте викиди та випадки відмови. * Вибирайте дані, які не розповсюджуються, безпосередньо на периферії або в хмарі. Надіслати дані назад для перенавчання та оновлення моделі. * Керуйте набором даних. Відстежуйте різні версії, і коли ваш набір даних буде готовий, просто надайте спільний доступ із позначеннями одним натисканням кнопки. Це легко: наскрізне активне навчання