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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。
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Labelbox
labelbox.com
Labelbox 是一个以数据为中心的人工智能平台，允许用户构建和利用人工智能应用程序。该平台提供了训练和微调模型的能力，以及使用 LLM（Labelbox 机器学习模型）自动执行任务的能力。 在功能方面，Labelbox 利用 cookie 来增强用户体验、分析网站流量、协助营销工作以及了解用户如何与平台交互。 必要的 cookie 用于基本功能，例如页面导航和访问安全区域。首选项 cookie 使平台能够记住用户特定的信息，例如首选语言或区域。 Labelbox 还采用统计 cookie，帮助网站所有者收集有关访问者如何与平台交互的信息。这些统计数据是匿名收集和报告的。 此外，La...
Galileo AI
usegalileo.ai
Galileo AI 是人工智能驱动的界面设计副驾驶，可帮助设计师瞬间创建令人愉悦的 UI 设计。通过利用大型语言模型，它能够理解复杂的上下文并根据自然语言提示生成高保真设计。 经过数千个优秀设计的训练，Galileo AI 可以使用 AI 生成的插图和图像生成复杂的 UI 设计，以匹配所需的风格，并准确填充产品文案。 这种机器学习实现使设计人员能够节省重复 UI 模式和小的视觉调整的时间，而不是专注于创建更具创意的解决方案。 该工具还可用于为图书阅读应用程序生成个人资料页面，其中包含特定作者及其书籍列表，以及供用户编辑姓名、电话号码和密码的设置页面。
Modal
modal.com
Modal 帮助人们在云中运行代码。我们认为这是开发人员访问容器化、无服务器计算的最简单方法，而无需管理自己的基础设施。
V7
v7labs.com
V7 是一款专为计算机视觉和生成式人工智能应用而设计的人工智能数据引擎。该平台为企业培训数据提供基础设施，包括标签、工作流程、数据集，并具有人机交互培训功能。 它提供多种注释属性来提高人工智能模型的数据质量。凭借自动注释、医学成像 DICOM 注释、数据集管理和模型管理等功能，V7 可以自动化并简化各种任务。 其图像和视频标注工具旨在提高数据标注的精度。此外，它还支持自定义数据管道的构建和自动化，并具有用于自动化光学字符识别 (OCR) 和智能文档处理 (IDP) 工作流程的工具。V7 允许用户外包注释任务。 它可用于农业、汽车、建筑、能源、食品饮料、医疗保健等各个行业。它提供实时团队注...
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，...
Dataloop
dataloop.ai
Dataloop 是一个尖端的人工智能开发平台，它正在改变组织构建人工智能应用程序的方式。 Dataloop 的平台经过精心设计，旨在满足处于 AI 开发流程核心的开发人员的需求，使数据和 AI 模型的使用更加简单、直观。 Dataloop 的综合解决方案涵盖整个人工智能开发生命周期，提供简化数据管理、注释、模型选择和部署的工具和功能。 Dataloop 的平台以协作为重点，允许开发人员、数据科学家和工程师无缝协作，打破传统孤岛并促进创新。 主要功能包括用于构建数据管道的直观拖放界面、庞大的预构建人工智能元素和模型库以及强大的数据管理和注释功能。这些功能旨在帮助开发人员快速原型设计、迭代...
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...
Encord
encord.com
Encord 是从数据中解锁人工智能的端到端平台。大规模安全地开发、测试和部署预测性和生成式人工智能系统，以释放机器学习的价值。创建高质量的训练数据、利用主动学习管道、评估模型质量、微调模型等等，全部集中在一个易于使用的平台上。 * 注释 - 通过可定制的工作流程和质量控制工具，有效地标记任何视觉模式并管理大规模注释团队。 * 主动 - 测试、验证和评估您的模型，并展示、整理和优先考虑最有价值的数据进行标记，以增强模型性能。 * Apollo - 大规模训练、微调和管理专有模型和基础模型，用于生产人工智能应用程序。 * 加速 - 按需、专业的标签服务可帮助您扩大规模。 Encord 受到 R...