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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。
提議新的應用程式
Labelbox
labelbox.com
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
encord.com
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。
Dataloop
dataloop.ai
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。
Lightly AI
lightly.ai
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。
DagsHub
dagshub.com
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。
Cleanlab
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。
Galileo
galileo.ai
Deepchecks
deepchecks.com