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Analisi dei dati (156)

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Crea modelli migliori più rapidamente con Encord Active.

Informazioni sullo strumento

Encord Active è uno strumento potente progettato per aiutare gli sviluppatori di machine learning e computer vision a migliorare i propri modelli di intelligenza artificiale e garantire una gestione dei dati di alta qualità.

Questo strumento innovativo si concentra su aspetti critici come la valutazione dei modelli, la curazione dei dati e l'apprendimento attivo. Con Encord Active, gli utenti possono testare, convalidare e perfezionare a fondo i propri modelli di intelligenza artificiale utilizzando i propri dataset, portando a miglioramenti impressionanti nelle prestazioni del modello. Prima di lanciare i propri modelli in produzione, gli sviluppatori possono condurre controlli di robustezza per assicurarsi che tutto funzioni come dovrebbe.

Una delle caratteristiche distintive di Encord Active è la sua avanzata capacità di analisi. Questi strumenti aiutano gli utenti a identificare eventuali punti deboli nei propri modelli, consentendo correzioni rapide e garantendo che i loro modelli rimangano accurati e flessibili, anche quando i dati cambiano nel tempo. Inoltre, gli utenti possono scoprire potenziali modalità di fallimento nei propri modelli, generare report di spiegabilità e affrontare rapidamente eventuali problemi che sorgono, spesso superando i loro benchmark di prestazioni AI.

Lo strumento eccelle anche nella validazione dei dati e delle etichette, dando agli sviluppatori la possibilità di garantire che i loro dati di addestramento mantengano un'alta qualità durante il processo di sviluppo. Le avanzate funzionalità di validazione delle etichette di Encord Active migliorano significativamente l'accuratezza e l'affidabilità dei dataset di addestramento. Facilita la creazione di dataset bilanciati e completi su misura per le esigenze specifiche dei modelli, utilizzando l'IA per individuare automaticamente gli errori di etichettatura attraverso metriche di qualità.

Inoltre, il sistema consente agli sviluppatori di esaminare da vicino le previsioni del modello, evidenziando problemi comuni e consentendo una comunicazione efficiente degli errori al team di etichettatura. In questo modo, Encord Active non solo semplifica il processo di sviluppo, ma aiuta anche nel dispiegamento più rapido ed efficiente di applicazioni AI di alta qualità nel mondo reale.

Pro e contro

Pro

  • Azure
  • Piattaforma di apprendimento attivo completa
  • Google Cloud
  • Strumenti avanzati per l'apprendimento attivo
  • Rilevamento automatico degli errori di etichettatura
  • Supporto per archiviazione cloud
  • Funzionalità di controllo delle versioni e confronto
  • conforme a SOC2
  • Integrazione di metriche personalizzate
  • HIPAA
  • Analizza gli errori del modello
  • Connessione con strumenti MLOps
  • Strumenti per il debug e il miglioramento delle prestazioni
  • Crea pipeline di apprendimento attivo
  • Analisi degli impatti del dataset
  • API e SDK per accesso programmatico
  • Test automatizzati per la robustezza
  • e GDPR
  • Connessioni predefinite con AWS
  • Ricerca in linguaggio naturale per i dati
  • Report sulla spiegabilità del modello
  • Supporta ricerche visive sui dati
  • Piattaforma sicura
  • Integrazione del flusso di lavoro facile
  • Dare priorità ai dati per l'etichettatura

Contro

  • Prezzi poco chiari
  • Compatibilità con database sconosciuti
  • La configurazione può essere complessa
  • Poche integrazioni integrate
  • Controllo delle versioni confuso
  • Nessuna app mobile
  • Potrebbe richiedere competenze tecniche
  • Barriere linguistiche per i non anglofoni
  • Non molti tipi di dati supportati
  • Nessun uso offline