Labellerr Funktionen
Modellentwicklung (5)
Unterstützte Sprachen
Unterstützt Programmiersprachen wie Java, C oder Python. Unterstützt Frontend-Sprachen wie HTML, CSS und JavaScript
Drag-and-Drop
Bietet Entwicklern die Möglichkeit, Codeteile oder Algorithmen beim Erstellen von Modellen per Drag & Drop zu verschieben
Vorgefertigte Algorithmen
Bietet Benutzern vorgefertigte Algorithmen für eine einfachere Modellentwicklung
Modell-Training
Liefert große Datensätze zum Trainieren einzelner Modelle
Feature-Entwicklung
Wandelt Rohdaten in Merkmale um, die das zugrunde liegende Problem für die Vorhersagemodelle besser darstellen
Machine-/Deep-Learning-Dienste (6)
Maschinelles Sehen
Bietet Bilderkennungsdienste an
Verarbeitung natürlicher Sprache
Bietet Dienstleistungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache an
Generierung natürlicher Sprache
Bietet Dienstleistungen zur Generierung natürlicher Sprache an
Künstliche neuronale Netze
Bietet künstliche neuronale Netze für Benutzer
Verstehen natürlicher Sprache
Bietet Dienste zum Verstehen natürlicher Sprache
Deep Learning
Bietet Deep-Learning-Funktionen
Einsatz (13)
Managed Service
Verwaltet die intelligente Anwendung für den Benutzer und reduziert den Bedarf an Infrastruktur
Anwendung
Ermöglicht es Benutzern, maschinelles Lernen in Betriebsanwendungen einzubinden
Skalierbarkeit
Bietet leicht skalierbare Anwendungen und Infrastrukturen für maschinelles Lernen
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.
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.
Management (7)
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.
system (1)
Datenerfassung und -aufbereitung
Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, eine Vielzahl von Datenquellen zur sofortigen Verwendung zu importieren
qualität (4)
Qualität des Etikettierers
12 reviewers of Labellerr have provided feedback on this feature.
Bietet dem Benutzer eine Metrik zur Bestimmung der Qualität von Datenbeschriftungen, basierend auf Konsistenzbewertungen, Domänenwissen, dynamischer Grundwahrheit und mehr.
Qualität der Aufgaben
This feature was mentioned in 12 Labellerr reviews.
Stellt sicher, dass Bezeichnungsaufgaben durch Konsens, Überprüfung, Anomalieerkennung und mehr korrekt sind.
Datenqualität
13 reviewers of Labellerr have provided feedback on this feature.
Stellt sicher, dass die Daten im Vergleich zum Benchmark von hoher Qualität sind.
Human-in-the-Loop
Based on 14 Labellerr reviews.
Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Bezeichnungen zu überprüfen und zu bearbeiten.
Automatisierung (2)
Vorbeschriftung durch maschinelles Lernen
13 reviewers of Labellerr have provided feedback on this feature.
Verwendet Modelle, um die richtige Beschriftung für eine bestimmte Eingabe (Bild, Video, Audio, Text usw.) vorherzusagen.
Automatisches Routing der Beschriftung
This feature was mentioned in 13 Labellerr reviews.
Leiten Sie Eingaben automatisch an den optimalen Etikettierer oder Etikettierdienst weiter, basierend auf der prognostizierten Geschwindigkeit und den Kosten.
Bild-Anmerkung (4)
Bild-Segmentierung
As reported in 13 Labellerr reviews.
Verfügt über die Möglichkeit, imaginäre Rahmen oder Polygone um Objekte oder Pixel in einem Bild zu platzieren.
Objekt-Erkennung
As reported in 13 Labellerr reviews.
hat die Fähigkeit, Objekte in Bildern zu erkennen.
Objektverfolgung
As reported in 13 Labellerr reviews.
Verfolgen Sie eindeutige Objekt-IDs über mehrere Videoframes hinweg
Datentypen
13 reviewers of Labellerr have provided feedback on this feature.
Unterstützt eine Reihe verschiedener Arten von Bildern (Satelliten, Wärmebildkameras usw.)
Annotation in natürlicher Sprache (3)
Erkennung benannter Entitäten
As reported in 12 Labellerr reviews.
Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Entitäten aus Text (z. B. Positionen und Namen) zu extrahieren.
Stimmungserkennung
As reported in 13 Labellerr reviews.
Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Text basierend auf seiner Stimmung zu markieren.
Ocr
This feature was mentioned in 11 Labellerr reviews.
Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Textdaten in einem Bild zu beschriften und zu überprüfen.
Sprachanmerkung (2)
Transkription
This feature was mentioned in 12 Labellerr reviews.
Ermöglicht es dem Benutzer, Audio zu transkribieren.
Emotions-Erkennung
12 reviewers of Labellerr have provided feedback on this feature.
Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Emotionen in aufgezeichneten Audioaufnahmen zu kennzeichnen.
Transaktionen (3)
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.
Generative KI (5)
Textgenerierung
Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.
Textzusammenfassung
Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.
KI-Textgenerierung
Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.
Textzusammenfassung
Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.
Text-zu-Bild
Bietet die Möglichkeit, Bilder aus einer Texteingabeaufforderung zu generieren.
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen (7)
Autonome Aufgabenausführung
Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen
Mehrstufige Planung
Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen
Systemübergreifende Integration
Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg
Adaptives Lernen
Verbessert die Leistung basierend auf Feedback und Erfahrung
Natürliche Sprachinteraktion
Führt menschenähnliche Gespräche zur Aufgabenverteilung
Proaktive Unterstützung
Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an
Entscheidungsfindung
Triff fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen.

