Datature Funktionen

Einsatz (9)

Sprachliche Flexibilität: Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden.
Flexibilität des Rahmens: Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen.
Versionsverwaltung: Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden.
Einfache Bereitstellung: Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen.
Skalierbarkeit: Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren.
Flexibilität des Rahmens: Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen.
Versionsverwaltung: Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden.
Einfache Bereitstellung: Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen.
Skalierbarkeit: Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren.

Katalogisierung: Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden.
Überwachung: Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen.
Regierend: Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren.
Modell-Registry: Ermöglicht Benutzern die Verwaltung von Modellartefakten und verfolgt, welche Modelle in der Produktion bereitgestellt werden.
Katalogisierung: Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden.
Überwachung: Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen.
Regierend: Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren.

Qualität des Etikettierers: Bietet dem Benutzer eine Metrik zur Bestimmung der Qualität von Datenbeschriftungen, basierend auf Konsistenzbewertungen, Domänenwissen, dynamischer Grundwahrheit und mehr.
Qualität der Aufgaben: Stellt sicher, dass Bezeichnungsaufgaben durch Konsens, Überprüfung, Anomalieerkennung und mehr korrekt sind.
Datenqualität: Stellt sicher, dass die Daten im Vergleich zum Benchmark von hoher Qualität sind.
Human-in-the-Loop: Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Bezeichnungen zu überprüfen und zu bearbeiten.

Vorbeschriftung durch maschinelles Lernen: Verwendet Modelle, um die richtige Beschriftung für eine bestimmte Eingabe (Bild, Video, Audio, Text usw.) vorherzusagen.
Automatisches Routing der Beschriftung: Leiten Sie Eingaben automatisch an den optimalen Etikettierer oder Etikettierdienst weiter, basierend auf der prognostizierten Geschwindigkeit und den Kosten.

Bild-Segmentierung: Verfügt über die Möglichkeit, imaginäre Rahmen oder Polygone um Objekte oder Pixel in einem Bild zu platzieren.
Objekt-Erkennung: hat die Fähigkeit, Objekte in Bildern zu erkennen.
Objektverfolgung: Verfolgen Sie eindeutige Objekt-IDs über mehrere Videoframes hinweg
Datentypen: Unterstützt eine Reihe verschiedener Arten von Bildern (Satelliten, Wärmebildkameras usw.)

Erkennung benannter Entitäten: Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Entitäten aus Text (z. B. Positionen und Namen) zu extrahieren.
Stimmungserkennung: Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Text basierend auf seiner Stimmung zu markieren.
Ocr: Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Textdaten in einem Bild zu beschriften und zu überprüfen.

Metriken: Kontrollieren Sie die Modellnutzung und -leistung in der Produktion
Infrastruktur-Management: Stellen Sie geschäftskritische ML-Anwendungen bereit, wo und wann immer Sie sie benötigen
Zusammenarbeit: Vergleichen Sie ganz einfach Experimente – Code, Hyperparameter, Metriken, Vorhersagen, Abhängigkeiten, Systemmetriken und mehr –, um Unterschiede in der Modellleistung zu verstehen.