主动学习工具是高级软件解决方案，旨在通过优化数据标记，注释和培训工作流来简化机器学习（ML）模型的开发。这些工具是由ML工程师，数据科学家，AI团队和计算机视觉专家（例如医疗保健，金融和自治技术）广泛使用的，其中有效地培训模型具有更少但更有意义的数据点是必不可少的。 利用智能算法，主动学习工具识别和查询最有用或不确定的数据点，从而减少所需的标记数据的总量，同时提高模型准确性。通过与人类注释者协同工作，这些工具的速度和性能都优于传统的被动学习方法。 常见功能包括智能数据选择，边缘案例和异常检测，与流行的ML框架集成以及实时模型评估指标。与基本的标签软件或传统的MLOP和数据科学平台不同，主动学习工具专注于整个开发生命周期中的连续模型改进，而不仅仅是部署。 这种迭代且有针对性的学习过程会导致更快，更具成本效益的模型培训，并具有出色的结果。
Labelbox
Labelbox是一个数据中心的AI平台，支持构建和利用AI应用，训练模型，自动化任务，和多种注释类型，促进团队合作。
Dataloop
Dataloop是一个AI开发平台，提供数据管理、注释和模型部署工具，帮助开发者简化机器学习项目。
V7
V7是一个AI数据引擎，专注于计算机视觉和生成AI应用，提供数据标注、工作流和数据集管理等功能。
Encord
Encord是一个集AI训练数据注释、管理和模型评估的综合平台，支持大规模处理和优化AI系统的开发。
Galileo
Galileo 是用于生成式 AI 和代理应用的评估与可观测性平台，可帮助团队测试、监控和保护模型输出，支持离线/在线评估、调试和性能分析。
Deepchecks
Deepchecks是一个平台，用于简化大型语言模型的评估和验证，提供自动检查、性能监测和数据验证，确保模型的准确性和公平性。
Cleanlab
Cleanlab是一个无代码平台，自动修复数据集中的错误，提高数据质量，并增强机器学习模型的准确性和可靠性。
DagsHub
DagsHub是一个数据科学项目的平台，提供数据管理、实验跟踪和协作工具，支持版本控制和团队注释。
Lightly AI
Lightly AI 是一款帮助机器学习团队通过更好的数据构建更好模型的应用，利用主动学习选择合适的数据进行模型训练。