主动学习工具是专门的软件解决方案，旨在增强机器学习 (ML) 模型的开发。他们在监督框架内运作，战略性地优化数据注释、标签和模型训练。与更广泛的 ML 或 MLOps 平台不同，这些工具经过专门设计，旨在建立迭代反馈循环，直接通知模型训练过程、查明边缘情况并减少标签要求。这种有针对性的反馈利用模型的不确定性来识别最有价值的注释数据，从而通过更小但更相关的数据集来增强模型性能。 与传统的数据标记软件不同，主动学习工具主要强调注释过程，以及管理和选择最合适的标记数据。此外，它们超越了数据科学和机器学习平台的功能，不仅通过部署模型，而且通过持续的学习周期积极完善模型。这些工具拥有独特的功能，可以自动识别错误和异常值，为模型增强提供可操作的见解，并支持智能数据选择——这对于微调现有模型以适应特定用例至关重要。 随着人工智能组织提供的开源模型的出现，主动学习工具的重要性日益凸显，因为它们迎合了更广泛的用户，寻求根据自己的独特需求定制这些模型。这些工具为人工智能团队、计算机视觉专家、机器学习工程师和数据科学家等提供服务，帮助创建高效的主动学习循环，这与 MLOps 平台提供的更广泛的机器学习框架或数据存储和互连服务明显不同。 对于要考虑纳入主动学习工具类别的产品，它必须： 1.有利于建立数据标注和模型训练之间的迭代循环。 2. 具备自动识别模型错误、异常值和边缘情况的能力。 3. 提供对模型性能的见解并指导注释过程以增强模型性能。 4. 支持训练数据的选择和管理，以实现有效的模型优化。
提交新应用
Lightly AI
lightly.ai
Lightly 帮助机器学习团队通过更好的数据构建更好的模型。它允许公司通过主动学习选择正确的数据进行模型训练。通过高级过滤和主动学习算法，智能选择模型训练的最佳样本。 * 平衡班级分布，消除冗余和数据集偏差。仅标记用于模型训练的最佳数据，直到达到目标准确度。 * 分析数据集的质量和多样性。借助 Lightly 的整体视图，从数据的大局到最小的细微差别，更好地了解您的数据。在标记之前发现类别分布、数据集差距和表示偏差，以节省时间和金钱。 * 监控生产中的模型性能。发现异常值和失败案例。 * 直接在边缘或云端选择分布外的数据。发回数据以重新训练和更新模型。 * 管理您的数据集。跟踪不同的版本，...
Cleanlab
cleanlab.ai
Cleanlab 由麻省理工学院首创并在财富 500 强公司中得到验证，提供世界上最受欢迎的以数据为中心的人工智能软件。 大多数人工智能和分析都会受到数据问题的影响（数据输入错误、标签错误、异常值、模糊性、接近重复、数据漂移、低质量或不安全的内容等）； Cleanlab 软件可帮助您在任何图像/文本/表格数据集中自动修复它们。这个无代码平台还可以自动标记大数据集并提供强大的机器学习预测（通过自动校正数据自动训练的模型）。 我可以从 Cleanlab 软件中获得什么？ 1. 自动验证您的数据源（为您的数据团队提供质量保证）。您公司的数据就是您的竞争优势，不要让噪音稀释其价值。 2. 数据集...
Galileo AI
usegalileo.ai
Galileo AI 正在彻底改变生成式 AI 时代的 UI 设计方式。 Galileo 最先进的人工智能利用自然语言创建高质量的 UI 设计，使人们能够进行超越想象的设计。
Encord
encord.com
更快地构建更好的模型所需的所有工具 Encord 是面向高级计算机视觉团队的领先数据平台：简化标签和 RLHF 工作流程、观察和评估模型以及管理和整理数据，以更快地实现生产 AI。
Dataloop
dataloop.ai
最后，为企业打造的解决方案 借助 Mark AI 全面的品牌指南和 AI 定制功能，我们提供企业级解决方案，让您能够塑造 AI 的身份和消息传递，以满足您的业务需求。
V7
v7labs.com
企业培训数据的完整基础设施，涵盖标签、工作流程、数据集和循环中的人员。
Modal
modal.com
Modal 为数据工程师和数据科学家构建更好的基础设施。
Labelbox
labelbox.com
人工智能的数据引擎。 数据管理、人工智能辅助标签、模型训练和诊断以及标签服务全部集中在一个平台上，以非常快的速度构建更好的人工智能产品。