V7Labs - ai tOOler
Меню Закрити
V7Labs
☆☆☆☆☆
Маркування даних (3)

V7Labs

Комплексна система для навчальних даних у бізнесі.

Інформація про інструмент

V7 - це потужний інструмент штучного інтелекту, який допомагає користувачам оптимізувати управління даними та підвищити точність комп'ютерного зору та генеративних AI-додатків.

У своїй основі V7 виступає як AI-двигун даних, спеціально адаптований для потреб комп'ютерного зору та генеративного AI. Він забезпечує надійну основу для управління навчальними даними підприємства, охоплюючи все - від маркування та робочих процесів до наборів даних. Однією з видатних функцій є можливість включення людського контролю, відомого як навчання з людиною в циклі, що допомагає вдосконалити процес навчання.

V7 пропонує ряд варіантів анотації для підвищення якості даних, що використовуються AI-моделями. Завдяки розумним функціям, таким як автоматична анотація та спеціалізовані інструменти для медичної візуалізації, відомі як анотація DICOM, він знімає з користувачів рутинну роботу з підготовки наборів даних. Крім того, V7 займається управлінням як наборами даних, так і моделями, автоматизуючи та спрощуючи ці завдання для користувачів.

Незалежно від того, чи працюєте ви з зображеннями, чи відео, інструменти анотації V7 розроблені для підвищення точності маркування даних. Платформа також дозволяє користувачам створювати та автоматизувати власні конвеєри даних, що робить її надзвичайно гнучкою. Крім того, вона включає функції для автоматизації оптичного розпізнавання символів (OCR) та робочих процесів, зосереджених на інтелектуальній обробці документів (IDP).

Що чудово, так це те, що V7 дозволяє користувачам передавати свої завдання анотації на аутсорсинг, тому вам не потрібно робити все самостійно. Він достатньо універсальний, щоб використовуватися в різних галузях, таких як сільське господарство, автомобільна промисловість, будівництво, енергетика, харчова промисловість, охорона здоров'я та багато інших. Співпраця також є простим завданням, з можливостями командної анотації в реальному часі та інструментами для аналізу продуктивності маркерів і моделей.

На завершення, V7 спрощує анотацію та робочі процеси навчання моделей завдяки своєму зручному інтерфейсу. Завдяки своїй розвиненій функції AutoAnnotate швидкість і точність анотацій помітно покращуються. Платформа також безшовно інтегрується з основними сервісами, такими як AWS, Databricks і Voxel51, підтримуючи різноманітні типи даних, включаючи відео, зображення та текст.

Плюси і мінуси

Плюси

  • Автоматизовані робочі процеси з людськими ролями
  • Підтримує анотацію відео
  • Автоматизація робочих процесів OCR та IDP
  • Безліч властивостей анотації
  • Обробляє різні формати даних
  • Можливість управління наборами даних
  • Функція автоматичного маркування
  • Простий у використанні інтерфейс
  • Анотація DICOM для медичної візуалізації
  • Повністю керовані проекти
  • Візуалізація даних
  • Автоматизація конвеєрів даних на замовлення
  • Функція навчання з людиною в циклі
  • Оптимізовано для точності даних
  • Підтримує зображення з ультра-високою роздільною здатністю
  • Працює з AWS
  • Особливості для анотації зображень
  • Доступ до професійних маркерів
  • HIPAA
  • зображення
  • Контроль версій набору даних
  • Функція обробки документів
  • Анотатори з експертним досвідом у галузі
  • Інтеграція REST API та бібліотеки Python
  • Інструменти для анотації зображень та відео
  • Функція управління моделями
  • Підтримка інтеграції зовнішніх моделей
  • Гнучка маршрутизація навчальних даних
  • Функція автоматичної анотації
  • Можливість передати завдання анотації на аутсорсинг
  • Доступ до 500+ відкритих наборів даних
  • та фільтрація
  • Підтримує різні типи анотацій
  • текстові дані
  • Інструменти, специфічні для галузі
  • Співпраця команди з анотації в реальному часі
  • Покращена автоматична анотація
  • Покращена функція AutoAnnotate
  • Опції багатовибору та одноразового вибору
  • Управління бібліотекою моделей
  • Аналіз продуктивності маркерів та моделей
  • Voxel51
  • Інтеграція з різними платформами ML-Ops
  • сортування
  • Відповідає вимогам SOC2
  • та ISO27001
  • Databricks
  • Підтримує відео
  • Система навчальних даних для підприємств
  • Готові інтеграції з ML-інструментами
  • Використовується в різних галузях

Мінуси

  • Невизначені статистичні дані продуктивності маркерів
  • Відсутня пряма технічна допомога
  • HIPAA
  • Кілька функцій BoundingBox
  • Аутсорсинг завдань не забезпечує конфіденційності
  • Кілька варіантів підключення
  • Ексклюзивний інструмент Auto-Annotate
  • Обмежена підтримка форматів даних
  • Відсутня установка на місці
  • Відповідає лише SOC2
  • Стандарти ISO27001