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, L...

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 влас...

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 ак...

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 мов...

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.

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 навча...

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 модел...

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 (помилк...