Aktive Lerntools sind spezielle Softwarelösungen, die die Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen (ML) unterstützen sollen. Sie arbeiten in einem überwachten Rahmen und optimieren strategisch die Datenanmerkung, Kennzeichnung und Modellschulung. Im Gegensatz zu breiteren ML- oder MLOps-Plattformen sind diese Tools speziell darauf ausgelegt, eine iterative Rückkopplungsschleife einzurichten, die direkt in den Modelltrainingsprozess einfließt, Randfälle lokalisiert und den Etikettenbedarf verringert. Dieses gezielte Feedback nutzt die Modellunsicherheit, um die wertvollsten Daten für die Annotation zu identifizieren und so die Modellleistung mit einem kleineren, aber relevanteren Datensatz zu verbessern. Im Gegensatz zu herkömmlicher Datenkennzeichnungssoftware legen aktive Lerntools den Schwerpunkt auf den Annotationsprozess sowie auf die Verwaltung und Auswahl der am besten geeigneten Daten für die Kennzeichnung. Darüber hinaus gehen sie über die Funktionalitäten von Plattformen für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen hinaus, indem sie nicht nur Modelle bereitstellen, sondern diese durch kontinuierliche Lernzyklen aktiv verfeinern. Diese Tools verfügen über einzigartige Funktionen, die Fehler und Ausreißer automatisch identifizieren, umsetzbare Erkenntnisse zur Modellverbesserung liefern und eine intelligente Datenauswahl ermöglichen – entscheidend für die Feinabstimmung bereits vorhandener Modelle für bestimmte Anwendungsfälle. Die Bedeutung aktiver Lerntools hat mit dem Aufkommen von Open-Source-Modellen, die von KI-Organisationen bereitgestellt werden, zugenommen, da sie sich an ein breiteres Spektrum von Benutzern richten, die diese Modelle an ihre jeweiligen Anforderungen anpassen möchten. Diese Tools dienen KI-Teams, Computer-Vision-Spezialisten, ML-Ingenieuren und Datenwissenschaftlern gleichermaßen und helfen bei der Schaffung effizienter aktiver Lernschleifen, die sich deutlich von den umfassenderen ML-Frameworks oder Datenspeicher- und Interkonnektivitätsdiensten unterscheiden, die von MLOps-Plattformen angeboten werden. Damit ein Produkt für die Aufnahme in die Kategorie "Active Learning Tools" in Betracht gezogen wird, muss es: 1. Erleichtern Sie die Einrichtung einer iterativen Schleife zwischen Datenannotation und Modelltraining. 2. Verfügen Sie über Funktionen zur automatischen Identifizierung von Modellfehlern, Ausreißern und Randfällen. 3. Bieten Sie Einblicke in die Modellleistung und steuern Sie den Annotationsprozess, um ihn zu verbessern. 4. Ermöglichen Sie die Auswahl und Verwaltung von Trainingsdaten für eine effektive Modelloptimierung.
Neue App übermitteln
Labelbox
labelbox.com
Die Datenmaschine für KI. Datenkuratierung, KI-gestützte Kennzeichnung, Modellschulung und -diagnose sowie Kennzeichnungsdienste – alles auf einer Plattform, um bemerkenswert schnell bessere KI-Produkte zu entwickeln.
V7
v7labs.com
Die vollständige Infrastruktur für Unternehmensschulungsdaten, einschließlich Beschriftung, Arbeitsabläufe, Datensätze und Human-in-the-Loop.
Modal
modal.com
Modal baut eine bessere Infrastruktur für Dateningenieure und Datenwissenschaftler auf.
Encord
encord.com
Alle Tools, die Sie benötigen, um schneller bessere Modelle zu erstellen Encord ist die führende Datenplattform für fortgeschrittene Computer-Vision-Teams: Optimieren Sie Etikettierungs- und RLHF-Workflows, beobachten und bewerten Sie Modelle sowie verwalten und kuratieren Sie Daten, um schneller z...
Dataloop
dataloop.ai
Endlich eine Lösung für Unternehmen Mit dem umfassenden Markenleitfaden und den KI-Anpassungsfunktionen von Mark AI bieten wir eine Lösung auf Unternehmensebene, mit der Sie die Identität und Botschaften Ihrer KI so gestalten können, dass sie den Anforderungen Ihres Unternehmens gerecht werden.
Lightly AI
lightly.ai
Lightly hilft Teams für maschinelles Lernen, bessere Modelle durch bessere Daten zu erstellen. Es ermöglicht Unternehmen, durch aktives Lernen die richtigen Daten für das Modelltraining auszuwählen. Wählen Sie mithilfe fortschrittlicher Filter- und aktiver Lernalgorithmen intelligent die besten Beis...
Cleanlab
cleanlab.ai
Cleanlab wurde am MIT entwickelt und hat sich bei Fortune-500-Unternehmen bewährt. Es bietet die weltweit beliebteste datenzentrierte KI-Software. Die meisten KI- und Analysefunktionen werden durch Datenprobleme beeinträchtigt (Dateneingabefehler, falsche Beschriftung, Ausreißer, Mehrdeutigkeiten, ...
Galileo AI
usegalileo.ai
Galileo AI revolutioniert die Art und Weise, wie UI-Design im Zeitalter der generativen KI durchgeführt wird. Die hochmoderne KI von Galileo erstellt hochwertige UI-Designs aus natürlicher Sprache und ermöglicht es den Menschen, über ihre Vorstellungskraft hinaus zu entwerfen.