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、異常值和邊緣情況的能力。 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
Labelbox
labelbox.com
人工智慧的數據引擎。 資料管理、人工智慧輔助標籤、模型訓練和診斷以及標籤服務全部集中在一個平台上，以非常快的速度建立更好的人工智慧產品。
V7
v7labs.com
企業培訓資料的完整基礎設施，涵蓋標籤、工作流程、資料集和循環中的人員。
Galileo AI
usegalileo.ai
Galileo AI 正在徹底改變生成式 AI 時代的 UI 設計方式。 Galileo 最先進的人工智慧利用自然語言創建高品質的 UI 設計，使人們能夠進行超越想像的設計。
Modal
modal.com
Modal 為資料工程師和資料科學家建立更好的基礎架構。
Encord
encord.com
更快地建立更好的模型所需的所有工具 Encord 是高級電腦視覺團隊的領先數據平台：簡化標籤和 RLHF 工作流程、觀察和評估模型以及管理和整理數據，以更快地實現生產 AI。
Dataloop
dataloop.ai
最後，為企業打造的解決方案 透過 Mark AI 全面的品牌指南和 AI 客製化功能，我們提供企業級解決方案，讓您能夠塑造 AI 的身份和訊息傳遞，以滿足您的業務需求。
Lightly AI
lightly.ai
Lightly 幫助機器學習團隊透過更好的數據建立更好的模型。它允許公司透過主動學習選擇正確的資料進行模型訓練。透過進階過濾和主動學習演算法，智慧選擇模型訓練的最佳樣本。 * 平衡班級分佈，消除冗餘和資料集偏差。僅標記用於模型訓練的最佳數據，直到達到目標準確度。 * 分析資料集的品質和多樣性。透過 Lightly 的整體視圖，從資料的大局到最小的細微差別，更了解您的資料。在標記之前發現類別分佈、資料集差距和表示偏差，以節省時間和金錢。 * 監控生產中的模型效能。發現異常值和失敗案例。 * 直接在邊緣或雲端選擇分佈外的資料。發回資料以重新訓練和更新模型。 * 管理您的資料集。追蹤不同的版本，一...
Cleanlab
cleanlab.ai
Cleanlab 由麻省理工學院首創並在財富 500 強公司中得到驗證，提供世界上最受歡迎的以數據為中心的人工智慧軟體。 大多數人工智慧和分析都會受到資料問題的影響（資料輸入錯誤、標籤錯誤、異常值、模糊性、接近重複、資料漂移、低品質或不安全的內容等）； Cleanlab 軟體可協助您在任何圖像/文字/表格資料集中自動修復它們。這個無程式碼平台還可以自動標記大數據集並提供強大的機器學習預測（透過自動校正資料自動訓練的模型）。 我可以從 Cleanlab 軟體中獲得什麼？ 1. 自動驗證您的資料來源（為您的資料團隊提供品質保證）。您公司的數據就是您的競爭優勢，不要讓噪音稀釋其價值。 2. 資...