Kho ứng dụng web
Tìm phần mềm và dịch vụ phù hợp.
Biến trang web thành ứng dụng máy tính với WebCatalog Desktop và truy cập hàng ngàn ứng dụng được chọn lọc cho Mac, Windows. Sử dụng không gian để sắp xếp các ứng dụng, chuyển đổi giữa nhiều tài khoản một cách dễ dàng, giúp bạn làm việc hiệu quả hơn bao giờ hết.
Phần mềm công cụ học tập tích cực - Ứng dụng phổ biến nhất - Timor-Leste
Các công cụ học tập tích cực là các giải pháp phần mềm chuyên dụng được tạo ra để tăng cường phát triển các mô hình học máy (ML). Họ hoạt động trong một khuôn khổ được giám sát, tối ưu hóa một cách chiến lược việc chú thích dữ liệu, ghi nhãn và đào tạo mô hình. Không giống như các nền tảng ML hoặc MLOps rộng hơn, các công cụ này được thiết kế đặc biệt để thiết lập vòng phản hồi lặp lại, thông báo trực tiếp cho quá trình đào tạo mô hình, xác định các trường hợp đặc biệt và giảm bớt yêu cầu về nhãn. Phản hồi có mục tiêu này khai thác tính không chắc chắn của mô hình để xác định dữ liệu có giá trị nhất cho chú thích, từ đó nâng cao hiệu suất của mô hình với tập dữ liệu nhỏ hơn nhưng phù hợp hơn. Khác với phần mềm ghi nhãn dữ liệu thông thường, các công cụ học tập tích cực đặt trọng tâm hàng đầu vào quy trình chú thích cũng như quản lý và lựa chọn dữ liệu phù hợp nhất để ghi nhãn. Hơn nữa, họ vượt qua các chức năng của nền tảng khoa học dữ liệu và máy học bằng cách không chỉ triển khai các mô hình mà còn tích cực tinh chỉnh chúng thông qua các chu kỳ học tập liên tục. Những công cụ này có các tính năng độc đáo tự động xác định lỗi và ngoại lệ, cung cấp thông tin chi tiết hữu ích để nâng cao mô hình và cho phép lựa chọn dữ liệu thông minh—rất quan trọng để tinh chỉnh các mô hình hiện có cho phù hợp với các trường hợp sử dụng cụ thể. Tầm quan trọng của các công cụ học tập tích cực đã phát triển cùng với sự xuất hiện của các mô hình nguồn mở do các tổ chức AI cung cấp, vì chúng phục vụ cho nhiều người dùng đang tìm cách tùy chỉnh các mô hình này cho các yêu cầu riêng biệt của họ. Những công cụ này phục vụ các nhóm AI, chuyên gia thị giác máy tính, kỹ sư ML và nhà khoa học dữ liệu, hỗ trợ tạo ra các vòng học tập tích cực hiệu quả, khác biệt rõ rệt với các khung ML rộng hơn hoặc các dịch vụ lưu trữ và kết nối dữ liệu được cung cấp bởi nền tảng MLOps. Để một sản phẩm được xem xét đưa vào danh mục Công cụ học tập tích cực, sản phẩm đó phải: 1. Tạo điều kiện thuận lợi cho việc thiết lập vòng lặp giữa chú thích dữ liệu và đào tạo mô hình. 2. Sở hữu khả năng tự động xác định các lỗi mô hình, các trường hợp ngoại lệ và các trường hợp khó khăn. 3. Cung cấp thông tin chuyên sâu về hiệu suất của mô hình và hướng dẫn quy trình chú thích để nâng cao hiệu suất của mô hình. 4. Cho phép lựa chọn và quản lý dữ liệu huấn luyện để tối ưu hóa mô hình hiệu quả.
Đề xuất ứng dụng mới
Labelbox
labelbox.com
Labelbox là nền tảng AI tập trung vào dữ liệu cho phép người dùng xây dựng và sử dụng các ứng dụng AI. Nền tảng này cung cấp khả năng đào tạo và tinh chỉnh các mô hình, cũng như tự động hóa các tác vụ bằng cách sử dụng LLM (Mô hình học máy hộp nhãn). Về chức năng, Labelbox sử dụng cookie để nâng cao trải nghiệm người dùng, phân tích lưu lượng truy cập trang web, hỗ trợ các nỗ lực tiếp thị và hiểu cách người dùng tương tác với nền tảng. Các cookie cần thiết được sử dụng cho chức năng cơ bản như điều hướng trang và truy cập vào các khu vực an toàn. Cookie tùy chọn cho phép nền tảng ghi nhớ thông tin cụ thể của người dùng, chẳng hạn như ngôn ngữ hoặc khu vực ưa thích. Hộp nhãn cũng sử dụng cookie thống kê, giúp chủ sở hữu trang web thu thập thông tin về cách khách truy cập tương tác với nền tảng. Những số liệu thống kê này được thu thập và báo cáo ẩn danh. Hơn nữa, Labelbox sử dụng cookie của nhiều nhà cung cấp khác nhau để tối ưu hóa các tính năng và chức năng cụ thể. Các nhà cung cấp này bao gồm Intercom, LinkedIn, YouTube, ZoomInfo, Cloudflare, Bizible, Cookiebot và Heap Analytics. Cookie của mỗi nhà cung cấp phục vụ các mục đích khác nhau, chẳng hạn như nhận dạng khách truy cập, quản lý thông báo hỗ trợ, cân bằng tải và cho phép khách truy cập đăng nhập thông qua ứng dụng của bên thứ ba. Nhìn chung, nền tảng AI của Labelbox cung cấp cho người dùng khả năng xây dựng các ứng dụng AI, đào tạo và tinh chỉnh các mô hình cũng như tự động hóa các tác vụ bằng LLM. Nền tảng sử dụng cookie và số liệu thống kê để nâng cao trải nghiệm người dùng và hiểu rõ sự tương tác của khách truy cập. Việc tích hợp cookie của nhiều nhà cung cấp bên thứ ba khác nhau đảm bảo chức năng được tối ưu hóa cho các khía cạnh khác nhau của nền tảng.
Modal
modal.com
Modal giúp mọi người chạy mã trên đám mây. Chúng tôi cho rằng đây là cách dễ dàng nhất để các nhà phát triển có được quyền truy cập vào điện toán không có máy chủ, được đóng gói trong container mà không gặp rắc rối trong việc quản lý cơ sở hạ tầng của riêng họ.
V7
v7labs.com
V7 là một công cụ dữ liệu AI được thiết kế cho thị giác máy tính và các ứng dụng AI tổng hợp. Nền tảng này cung cấp cơ sở hạ tầng cho dữ liệu đào tạo doanh nghiệp bao gồm ghi nhãn, quy trình công việc, bộ dữ liệu và có tính năng đào tạo con người trong vòng lặp. Nó cung cấp nhiều thuộc tính chú thích để cải thiện chất lượng dữ liệu cho các mô hình AI. Với các tính năng như chú thích tự động, chú thích DICOM cho hình ảnh y tế, quản lý tập dữ liệu và quản lý mô hình, V7 tự động hóa và hợp lý hóa nhiều tác vụ khác nhau. Các công cụ chú thích hình ảnh và video của nó được thiết kế để cải thiện độ chính xác của việc ghi nhãn dữ liệu. Ngoài ra, nó cho phép xây dựng và tự động hóa các đường dẫn dữ liệu tùy chỉnh và có các công cụ để tự động hóa quy trình nhận dạng ký tự quang học (OCR) và xử lý tài liệu thông minh (IDP). V7 cho phép người dùng thuê ngoài các tác vụ chú thích. Nó có thể được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau như nông nghiệp, ô tô, xây dựng, năng lượng, thực phẩm và đồ uống, chăm sóc sức khỏe, v.v. Nó cung cấp các tính năng cộng tác để chú thích nhóm theo thời gian thực, đồng thời cung cấp phân tích hiệu suất của mô hình và trình gắn nhãn. Ngoài ra, V7 còn tạo điều kiện cho quy trình chú thích và đào tạo mô hình trở nên hiệu quả hơn thông qua giao diện người dùng trực quan. Với tính năng Tự động chú thích nâng cao, nó tăng tốc độ và độ chính xác của chú thích. Nền tảng này tích hợp với AWS, Databricks và Voxel51 cùng nhiều nền tảng khác và hỗ trợ nhiều loại dữ liệu bao gồm dữ liệu video, hình ảnh và văn bản.
Dataloop
dataloop.ai
Dataloop là Nền tảng phát triển AI tiên tiến đang thay đổi cách các tổ chức xây dựng ứng dụng AI. Nền tảng của Dataloop được xây dựng tỉ mỉ để phục vụ các nhà phát triển trọng tâm của quá trình phát triển AI, giúp việc làm việc với dữ liệu và mô hình AI trở nên đơn giản và trực quan hơn. Giải pháp toàn diện của Dataloop mở rộng toàn bộ vòng đời phát triển AI, cung cấp các công cụ và chức năng giúp hợp lý hóa việc quản lý, chú thích, lựa chọn mô hình và triển khai dữ liệu. Nền tảng của Dataloop được xây dựng với trọng tâm là cộng tác, cho phép các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư làm việc cùng nhau một cách liền mạch, phá vỡ các rào cản truyền thống và thúc đẩy đổi mới. Các tính năng chính bao gồm giao diện kéo và thả trực quan để xây dựng đường ống dữ liệu, một thư viện rộng lớn gồm các phần tử và mô hình AI dựng sẵn cũng như khả năng chú thích và quản lý dữ liệu mạnh mẽ. Những tính năng này được thiết kế để trao quyền cho các nhà phát triển nhanh chóng tạo nguyên mẫu, lặp lại và triển khai các giải pháp AI, theo kịp nhu cầu phát triển nhanh chóng của thị trường. Dataloop cam kết thúc đẩy sự phát triển AI bằng cách cung cấp nền tảng lấy nhà phát triển làm trung tâm nhằm giải quyết sự phức tạp và thách thức của AI và quản lý dữ liệu. Tầm nhìn của Dataloop là dân chủ hóa việc phát triển AI, cho phép mọi tổ chức khai thác sức mạnh của AI và thúc đẩy các giải pháp đổi mới của họ.
Encord
encord.com
Encord là nền tảng đầu cuối để mở khóa AI khỏi dữ liệu của bạn. Phát triển, thử nghiệm và triển khai các hệ thống AI dự đoán và tổng hợp một cách an toàn trên quy mô lớn để khai thác giá trị của học máy. Tạo dữ liệu đào tạo chất lượng cao, tận dụng các quy trình học tập tích cực, đánh giá chất lượng mô hình, tinh chỉnh mô hình, v.v., tất cả trong một, nền tảng dễ sử dụng. * Chú thích - Gắn nhãn hiệu quả cho bất kỳ phương thức trực quan nào và quản lý các nhóm chú thích quy mô lớn bằng quy trình làm việc có thể tùy chỉnh và các công cụ kiểm soát chất lượng. * Hoạt động - Kiểm tra, xác thực và đánh giá các mô hình và bề mặt của bạn, sắp xếp và ưu tiên dữ liệu có giá trị nhất để gắn nhãn nhằm tăng cường hiệu suất mô hình. * Apollo - Đào tạo, tinh chỉnh và quản lý các mô hình nền tảng và độc quyền trên quy mô lớn cho các ứng dụng AI sản xuất. * Tăng tốc - Dịch vụ ghi nhãn chuyên dụng, theo yêu cầu để giúp bạn mở rộng quy mô. Encord được các nhóm AI tiên phong tại RapidAI, Tractable, Stanford Medicine, Memorial, King's College London, NHS, UHN, Royal Navy, Veo và nhiều công ty toàn cầu khác tin tưởng.
Galileo AI
usegalileo.ai
Galileo AI là một chương trình phụ được điều khiển bởi AI để thiết kế giao diện, giúp các nhà thiết kế tạo ra các thiết kế giao diện người dùng thú vị ngay lập tức. Bằng cách tận dụng các mô hình ngôn ngữ lớn, nó có thể hiểu được các bối cảnh phức tạp và tạo ra các thiết kế có độ chính xác cao từ lời nhắc bằng ngôn ngữ tự nhiên. Được đào tạo trên hàng nghìn thiết kế nổi bật, Galileo AI có thể tạo ra các thiết kế giao diện người dùng phức tạp với hình minh họa và hình ảnh do AI tạo ra để phù hợp với phong cách mong muốn cũng như điền chính xác vào bản sao sản phẩm. Việc triển khai máy học này cho phép các nhà thiết kế tiết kiệm thời gian trên các mẫu giao diện người dùng lặp đi lặp lại và các chỉnh sửa nhỏ về hình ảnh, thay vào đó tập trung vào việc tạo ra nhiều giải pháp sáng tạo hơn. Công cụ này cũng có thể được sử dụng để tạo trang hồ sơ cho ứng dụng đọc sách có tác giả cụ thể và danh sách sách của họ, đồng thời trang cài đặt để người dùng chỉnh sửa tên, số điện thoại và mật khẩu của họ.
Cleanlab
cleanlab.ai
Tiên phong tại MIT và được chứng minh tại các công ty Fortune 500, Cleanlab cung cấp phần mềm AI lấy dữ liệu làm trung tâm phổ biến nhất thế giới. Hầu hết AI và Analytics đều bị suy giảm do các vấn đề về dữ liệu (lỗi nhập dữ liệu, gắn nhãn sai, ngoại lệ, mơ hồ, gần trùng lặp, trôi dạt dữ liệu, nội dung chất lượng thấp hoặc không an toàn, v.v.); Phần mềm Cleanlab giúp bạn tự động sửa chúng trong bất kỳ tập dữ liệu hình ảnh/văn bản/dạng bảng nào. Nền tảng không cần mã này cũng có thể tự động gắn nhãn cho các tập dữ liệu lớn và cung cấp các dự đoán máy học mạnh mẽ (thông qua các mô hình được đào tạo tự động trên dữ liệu được tự động sửa). Tôi có thể nhận được gì từ phần mềm Cleanlab? 1. Tự động xác thực nguồn dữ liệu của bạn (đảm bảo chất lượng cho nhóm dữ liệu của bạn). Dữ liệu của công ty bạn là lợi thế cạnh tranh của bạn, đừng để tiếng ồn làm giảm giá trị của nó. 2. Phiên bản tốt hơn của tập dữ liệu của bạn. Sử dụng tập dữ liệu đã được làm sạch do Cleanlab tạo ra thay cho tập dữ liệu ban đầu của bạn để có được ML/Analytics đáng tin cậy hơn (không có bất kỳ thay đổi nào trong mã hiện tại của bạn). 3. Triển khai ML tốt hơn (giảm thời gian triển khai và dự đoán đáng tin cậy hơn). Hãy để Cleanlab tự động xử lý toàn bộ ngăn xếp ML cho bạn! Chỉ với một vài cú nhấp chuột, hãy triển khai các mô hình chính xác hơn so với OpenAI LLM đã được tinh chỉnh cho dữ liệu văn bản và công nghệ tiên tiến nhất cho dữ liệu dạng bảng/hình ảnh. Biến dữ liệu thô thành AI & Analytics đáng tin cậy mà không cần phải chuẩn bị dữ liệu thủ công.
Lightly AI
lightly.ai
Nhẹ nhàng giúp các nhóm học máy xây dựng các mô hình tốt hơn thông qua dữ liệu tốt hơn. Nó cho phép các công ty chọn dữ liệu phù hợp để đào tạo mô hình bằng cách sử dụng phương pháp học tập tích cực. Lựa chọn thông minh các mẫu tốt nhất để đào tạo mô hình thông qua các thuật toán lọc nâng cao và học tập tích cực. * Cân bằng phân phối lớp của bạn, loại bỏ sự dư thừa và sai lệch về dữ liệu. Chỉ gắn nhãn dữ liệu tốt nhất để đào tạo mô hình cho đến khi bạn đạt được độ chính xác mục tiêu. * Phân tích chất lượng và tính đa dạng của bộ dữ liệu của bạn. Hiểu rõ hơn về dữ liệu của bạn với các chế độ xem toàn diện của Lightly từ bức tranh lớn đến các sắc thái nhỏ nhất của dữ liệu. Khám phá các phân bổ lớp, khoảng trống trong tập dữ liệu và các thành kiến trong biểu diễn trước khi dán nhãn để tiết kiệm thời gian và tiền bạc. * Giám sát hiệu suất mô hình của bạn trong sản xuất. Phát hiện các ngoại lệ và trường hợp thất bại. * Chọn dữ liệu ngoài phân phối trực tiếp trên rìa hoặc đám mây. Gửi lại dữ liệu để đào tạo lại và cập nhật mô hình. * Quản lý tập dữ liệu của bạn. Theo dõi các phiên bản khác nhau và khi tập dữ liệu của bạn đã sẵn sàng, bạn chỉ cần chia sẻ bằng cách gắn nhãn chỉ bằng một nút bấm. That's Lightly: Học tập tích cực từ đầu đến cuối