Dataloop Funktionen

Unterstützt Programmiersprachen wie Java, C oder Python. Unterstützt Frontend-Sprachen wie HTML, CSS und JavaScript

Bietet Entwicklern die Möglichkeit, Codeteile oder Algorithmen beim Erstellen von Modellen per Drag & Drop zu verschieben

Bietet Benutzern vorgefertigte Algorithmen für eine einfachere Modellentwicklung

Liefert große Datensätze zum Trainieren einzelner Modelle

Wandelt Rohdaten in Merkmale um, die das zugrunde liegende Problem für die Vorhersagemodelle besser darstellen

Bietet Bilderkennungsdienste an

Bietet Dienstleistungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache an

Bietet Dienstleistungen zur Generierung natürlicher Sprache an

Bietet künstliche neuronale Netze für Benutzer

Bietet Dienste zum Verstehen natürlicher Sprache

Bietet Deep-Learning-Funktionen

Verwaltet die intelligente Anwendung für den Benutzer und reduziert den Bedarf an Infrastruktur

Ermöglicht es Benutzern, maschinelles Lernen in Betriebsanwendungen einzubinden

Bietet leicht skalierbare Anwendungen und Infrastrukturen für maschinelles Lernen

Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden.

Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen.

Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden.

Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen.

Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren.

Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden.

Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen.

Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden.

Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen.

Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren.

Kann gut in andere Software integriert werden. 33 Rezensenten von Dataloop haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden.

Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen.

Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren.

Ermöglicht Benutzern die Verwaltung von Modellartefakten und verfolgt, welche Modelle in der Produktion bereitgestellt werden.

Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden.

Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen.

Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren.

Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, eine Vielzahl von Datenquellen zur sofortigen Verwendung zu importieren

Bietet dem Benutzer eine Metrik zur Bestimmung der Qualität von Datenbeschriftungen, basierend auf Konsistenzbewertungen, Domänenwissen, dynamischer Grundwahrheit und mehr. 53 Rezensenten von Dataloop haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Wie in 53 Dataloop Bewertungen berichtet. Stellt sicher, dass Bezeichnungsaufgaben durch Konsens, Überprüfung, Anomalieerkennung und mehr korrekt sind.

Stellt sicher, dass die Daten im Vergleich zum Benchmark von hoher Qualität sind. 54 Rezensenten von Dataloop haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Basierend auf 52 Dataloop Bewertungen. Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Bezeichnungen zu überprüfen und zu bearbeiten.

Verwendet Modelle, um die richtige Beschriftung für eine bestimmte Eingabe (Bild, Video, Audio, Text usw.) vorherzusagen. Diese Funktion wurde in 52 Dataloop Bewertungen erwähnt.

Leiten Sie Eingaben automatisch an den optimalen Etikettierer oder Etikettierdienst weiter, basierend auf der prognostizierten Geschwindigkeit und den Kosten. Diese Funktion wurde in 48 Dataloop Bewertungen erwähnt.

Basierend auf 51 Dataloop Bewertungen. Verfügt über die Möglichkeit, imaginäre Rahmen oder Polygone um Objekte oder Pixel in einem Bild zu platzieren.

Wie in 52 Dataloop Bewertungen berichtet. hat die Fähigkeit, Objekte in Bildern zu erkennen.

Verfolgen Sie eindeutige Objekt-IDs über mehrere Videoframes hinweg 50 Rezensenten von Dataloop haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Unterstützt eine Reihe verschiedener Arten von Bildern (Satelliten, Wärmebildkameras usw.) 51 Rezensenten von Dataloop haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Wie in 43 Dataloop Bewertungen berichtet. Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Entitäten aus Text (z. B. Positionen und Namen) zu extrahieren.

Wie in 42 Dataloop Bewertungen berichtet. Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Text basierend auf seiner Stimmung zu markieren.

Basierend auf 45 Dataloop Bewertungen. Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Textdaten in einem Bild zu beschriften und zu überprüfen.

Ermöglicht es dem Benutzer, Audio zu transkribieren. Diese Funktion wurde in 40 Dataloop Bewertungen erwähnt.

Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Emotionen in aufgezeichneten Audioaufnahmen zu kennzeichnen. 39 Rezensenten von Dataloop haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Kontrollieren Sie die Modellnutzung und -leistung in der Produktion

Stellen Sie geschäftskritische ML-Anwendungen bereit, wo und wann immer Sie sie benötigen

Vergleichen Sie ganz einfach Experimente – Code, Hyperparameter, Metriken, Vorhersagen, Abhängigkeiten, Systemmetriken und mehr –, um Unterschiede in der Modellleistung zu verstehen.

Bietet die Fähigkeit, Emotionen zu erkennen und zu erkennen. Diese Funktion wurde in 34 Dataloop Bewertungen erwähnt.

Bietet die Möglichkeit, verschiedene Arten von Objekten in verschiedenen Szenarien und Umgebungen zu erkennen. 36 Rezensenten von Dataloop haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Wie in 35 Dataloop Bewertungen berichtet. Bietet die Möglichkeit, Texte zu erkennen.

Wie in 32 Dataloop Bewertungen berichtet. Verarbeitet Video- oder Bildsequenzen, um Objekte oder Personen zu verfolgen.

Bei gegebenen Bildern einer Szene oder eines Videos berechnet die Szenenrekonstruktion ein 3D-Modell einer Szene. 32 Rezensenten von Dataloop haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Ermöglicht es Benutzern, Logos in Bildern zu erkennen. 33 Rezensenten von Dataloop haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Wie in 33 Dataloop Bewertungen berichtet. Erkennt unangemessenes Material in Bildern.

Basierend auf 33 Dataloop Bewertungen. Bietet die Möglichkeit, Objekte, Personen usw. in Videomaterial zu erkennen.

Ermöglichen Sie es Benutzern, Gesichtsattribute zu analysieren, z. B. ob das Gesicht lächelt oder die Augen geöffnet sind. Diese Funktion wurde in 33 Dataloop Bewertungen erwähnt.

Geben Sie Benutzern die Möglichkeit, verschiedene Gesichter miteinander zu vergleichen. Diese Funktion wurde in 32 Dataloop Bewertungen erwähnt.

Ermöglicht es Benutzern, das Modell zu trainieren und Feedback zu den Ausgaben des Modells zu geben. Diese Funktion wurde in 34 Dataloop Bewertungen erwähnt.

Ermöglicht es Benutzern, bestimmte Elemente in einem Bild zum Zwecke der Bilderkennung auszuwählen. Diese Funktion wurde in 33 Dataloop Bewertungen erwähnt.

Basierend auf 32 Dataloop Bewertungen. Bietet die Möglichkeit, benutzerdefinierte Bilderkennungsmodelle zu erstellen.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Bietet die Möglichkeit, Bilder aus einer Texteingabeaufforderung zu generieren.

Ermöglicht die intelligente Auswahl von Daten für die Annotation, um die Gesamtschulungszeit und -kosten zu reduzieren.

Ermöglicht das automatische erneute Training von Modellen mit neu annotierten Daten zur kontinuierlichen Verbesserung.

Erleichtert die Einrichtung eines aktiven Lernprozesses, der auf bestimmte KI-Projekte zugeschnitten ist.

Ermöglicht es Benutzern, eine Feedbackschleife zwischen der Datenannotation und dem Modelltraining einzurichten.

Bietet die Möglichkeit, Grenzfälle zu identifizieren und zu beheben, um die Robustheit des Modells zu verbessern.

Ermöglicht eine effiziente Sichtung von Trainingsdaten, um zu ermitteln, welche Datenpunkte als nächstes beschriftet werden sollten.

Optimiert den Datenkennzeichnungsprozess mit Tools, die auf Effizienz und Genauigkeit ausgelegt sind.

Automatisiert die Erkennung von Anomalien und Ausreißern in den Trainingsdaten zur Korrektur.

Bietet Werkzeuge zur Optimierung der Auswahl von Daten für die Beschriftung basierend auf der Modellunsicherheit.

Bietet umsetzbare Einblicke in die Datenqualität und ermöglicht gezielte Verbesserungen bei der Datenkennzeichnung.

Liefert detaillierte Einblicke in Faktoren, die sich auf die Modellleistung auswirken, und schlägt Verbesserungen vor.

Ermöglicht die Modellverbesserung zu den geringstmöglichen Kosten, indem es sich auf die wirkungsvollsten Daten konzentriert.

Integriert die Behandlung von Grenzfällen in die Modelltrainingsschleife zur kontinuierlichen Leistungssteigerung.

Bietet die Möglichkeit, Modelle für eine höhere Genauigkeit und Spezialisierung für Nischenanwendungsfälle zu optimieren.

Bietet erweiterte Tools zur Analyse von Beschriftungsausreißern und -fehlern, um das weitere Modelltraining zu unterstützen.

Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen

Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen

Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg

Verbessert die Leistung basierend auf Feedback und Erfahrung

Führt menschenähnliche Gespräche zur Aufgabenverteilung

Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an

Triff fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen.