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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。
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Labelbox
labelbox.com
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。
V7
v7labs.com
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.com
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。
Dataloop
dataloop.ai
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。
Lightly AI
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。
DagsHub
dagshub.com
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。
Cleanlab
cleanlab.ai
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。
Galileo
galileo.ai
Deepchecks
deepchecks.com