主動學習工具是高級軟件解決方案，旨在通過優化數據標記，註釋和培訓工作流來簡化機器學習（ML）模型的開發。這些工具是由ML工程師，數據科學家，AI團隊和計算機視覺專家（例如醫療保健，金融和自治技術）廣泛使用的，其中有效地培訓模型具有更少但更有意義的數據點是必不可少的。 利用智能算法，主動學習工具識別和查詢最有用或不確定的數據點，從而減少所需的標記數據的總量，同時提高模型準確性。通過與人類註釋者協同工作，這些工具的速度和性能都優於傳統的被動學習方法。 常見功能包括智能數據選擇，邊緣案例和異常檢測，與流行的ML框架集成以及實時模型評估指標。與基本的標籤軟件或傳統的MLOP和數據科學平台不同，主動學習工具專注於整個開發生命週期中的連續模型改進，而不僅僅是部署。 這種迭代且有針對性的學習過程會導致更快，更具成本效益的模型培訓，並具有出色的結果。
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Labelbox
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Labelbox是一個數據中心的AI平台，用於構建和訓練AI應用，支持數據註釋和團隊協作，提升數據質量。
V7
v7labs.com
V7是一個人工智慧數據引擎，專為計算機視覺和生成式AI應用而設計，提供標記、工作流程和數據集管理等功能。
Encord
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Encord是一個端到端平台，用於高效註釋數據，開發與部署AI系統，以支持機器學習模型的訓練與管理。
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Lightly AI 幫助機器學習團隊透過優化數據來改善模型，支持主動學習以選擇最佳訓練數據，監控模型表現，並管理數據集版本。
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DagsHub是數據科學項目的平台，提供數據版本控制、實驗跟踪、標註和可視化工具，促進團隊合作與數據管理。
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Dataloop是AI開發平台，簡化數據管理和模型部署，支持多種數據類型，幫助開發者和數據科學家共同創建AI應用。
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Galileo 是一款完整的工具，幫助用戶快速建構和評估生成式人工智慧應用，進行實驗和觀察。
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cleanlab.ai
Cleanlab是一個無需編碼的數據質量保障平台，能自動修正數據錯誤並提升機器學習模型的準確性。
Deepchecks
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Deepchecks是一個評估平台，簡化大型語言模型和機器學習系統的驗證，提供性能監測和偏見檢測功能。
