主動學習工具是一種專門的軟體解決方案，旨在增強機器學習 (ML) 模型的開發。他們在監督框架內運作，策略性地優化資料註釋、標籤和模型訓練。與更廣泛的 ML 或 MLOps 平台不同，這些工具經過專門設計，旨在建立迭代反饋循環，直接通知模型訓練過程、找出邊緣情況並減少標籤要求。這種有針對性的回饋利用模型的不確定性來識別最有價值的註釋數據，從而透過更小但更相關的數據集來增強模型效能。 與傳統的資料標記軟體不同，主動學習工具主要強調註釋過程，以及管理和選擇最合適的標記資料。此外，它們超越了資料科學和機器學習平台的功能，不僅透過部署模型，而且透過持續的學習週期積極完善模型。這些工具具有獨特的功能，可自動識別錯誤和異常值，為模型增強提供可操作的見解，並支援智慧資料選擇——這對於微調現有模型以適應特定用例至關重要。 隨著人工智慧組織提供的開源模型的出現，主動學習工具的重要性日益凸顯，因為它們迎合了更廣泛的用戶，尋求根據自己的獨特需求自訂這些模型。這些工具為人工智慧團隊、電腦視覺專家、機器學習工程師和資料科學家等提供服務，幫助創建高效的主動學習循環，這與MLOps 平台提供的更廣泛的機器學習框架或資料儲存和互連服務明顯不同。 對於要考慮納入主動學習工具類別的產品，它必須： 1.有利於建立資料標註和模型訓練之間的迭代循環。 2. 具備自動辨識模型錯誤、異常值、邊緣情況的能力。 3. 提供模型效能的見解並指導註釋過程以增強模型效能。 4. 支援訓練資料的選擇和管理，以實現有效的模型最佳化。

提議新的應用程式

Galileo AI

usegalileo.ai

Galileo AI 是一款人工智慧助手，幫助設計師快速產生具吸引力的 UI 設計，從自然語言提示生成高保真設計和插圖。

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。

Modal

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Modal是一個雲端代碼執行工具，幫助開發者簡單無需管理基礎設施地運行無伺服器的容器化計算。

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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。

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。