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Análisis de datos (156)

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Crea mejores modelos más rápidamente con Encord Active.

Información de la herramienta

Encord Active es una herramienta poderosa diseñada para ayudar a los desarrolladores de aprendizaje automático y visión por computadora a mejorar sus modelos de IA y garantizar una gestión de datos de alta calidad.

Esta herramienta innovadora se centra en aspectos críticos como la evaluación de modelos, la curación de datos y el aprendizaje activo. Con Encord Active, los usuarios pueden probar, validar y refinar a fondo sus modelos de IA utilizando sus conjuntos de datos, lo que lleva a mejoras impresionantes en el rendimiento del modelo. Antes de lanzar sus modelos a producción, los desarrolladores pueden realizar verificaciones de robustez para asegurarse de que todo funcione como debería.

Una de las características destacadas de Encord Active son sus capacidades avanzadas de análisis. Estas herramientas ayudan a los usuarios a identificar cualquier punto débil en sus modelos, permitiendo correcciones rápidas y asegurando que sus modelos permanezcan precisos y flexibles, incluso a medida que los datos cambian con el tiempo. Además, los usuarios pueden descubrir posibles modos de falla en sus modelos, generar informes de explicabilidad y abordar rápidamente cualquier problema que surja, a menudo superando sus puntos de referencia de rendimiento de IA.

La herramienta también sobresale en la validación de datos y etiquetas, dando a los desarrolladores la capacidad de garantizar que sus datos de entrenamiento mantengan una alta calidad a lo largo del proceso de desarrollo. Las características avanzadas de validación de etiquetas de Encord Active mejoran significativamente la precisión y fiabilidad de los conjuntos de datos de entrenamiento. Facilita la creación de conjuntos de datos equilibrados y completos adaptados a las necesidades específicas de los modelos, mientras utiliza IA para detectar automáticamente errores de etiquetas a través de métricas de calidad.

Además, el sistema empodera a los desarrolladores para examinar de cerca las predicciones del modelo, destacando problemas comunes y permitiendo una comunicación eficiente de errores de vuelta al equipo de etiquetado. De esta manera, Encord Active no solo agiliza el proceso de desarrollo, sino que también ayuda en el despliegue más rápido y eficiente de aplicaciones de IA de alta calidad en el mundo real.

Pros y Contras

Pros

  • Azure
  • Plataforma de aprendizaje activo completa
  • Identifica problemas de infraestructura
  • Herramientas avanzadas de aprendizaje activo
  • Detección automática de errores de etiquetas
  • Soporte de almacenamiento en la nube
  • Características de control de versiones y comparación
  • cumple con SOC2
  • Integración de métricas personalizadas
  • HIPAA
  • Analiza errores de modelo
  • Conexión con herramientas de MLOps
  • Herramientas para depurar y mejorar el rendimiento
  • Crea tuberías de aprendizaje activo
  • Desglose de los impactos del conjunto de datos
  • API y SDK para acceso programático
  • Pruebas automatizadas para la robustez
  • y GDPR
  • Conexiones preconstruidas con AWS
  • Búsqueda en lenguaje natural para datos
  • Informes sobre la explicabilidad del modelo
  • Soporta búsquedas de datos visuales
  • Plataforma segura
  • Integración fácil del flujo de trabajo
  • Priorizar datos para etiquetado

Contras

  • Precios poco claros
  • Compatibilidad con bases de datos desconocidas
  • La configuración puede ser compleja
  • Pocas integraciones incorporadas
  • Control de versiones confuso
  • No hay aplicación móvil
  • Puede necesitar habilidades técnicas
  • Barreras lingüísticas para hablantes no nativos de inglés
  • No se admiten muchos tipos de datos
  • Sin uso fuera de línea