Si estás considerando Amazon Augmented AI, también puedes investigar alternativas o competidores similares para encontrar la mejor solución. Otros factores importantes a considerar al investigar alternativas a Amazon Augmented AI incluyen tasks. La mejor alternativa general a Amazon Augmented AI es Aquarium. Otras aplicaciones similares a Amazon Augmented AI son Deepchecks, Roboflow, Dataloop, y Encord. Se pueden encontrar Amazon Augmented AI alternativas en Herramientas de Aprendizaje Activo pero también pueden estar en Herramientas de AIOps o en Software de reconocimiento de imágenes.
La plataforma para la curación de datos de ML: la tecnología de incrustación de Aquarium destaca los mayores problemas en el rendimiento de su modelo y encuentra los datos adecuados para resolverlos.
Iterar rápidamente mientras se mantiene el control. Lanzar aplicaciones LLM de alta calidad rápidamente sin comprometer las pruebas. Nunca ser retenido por la naturaleza compleja y subjetiva de las interacciones LLM.
Extraer, transformar, cargar para visión por computadora. Tus conjuntos de datos en cada formato. Equilibrados, etiquetados, versionados.
Los equipos de aprendizaje automático y operaciones de datos de todos los tamaños utilizan las aplicaciones colaborativas, las funciones de automatización y las API de Encord para anotar, gestionar y evaluar sus conjuntos de datos para la visión por computadora.
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Lightly ayuda a los equipos de aprendizaje automático a construir mejores modelos a través de mejores datos. Ayuda a curar datos no etiquetados para mejorar su calidad para el entrenamiento de modelos. Analiza la calidad y diversidad de tus conjuntos de datos. Comprende mejor tus datos con las vistas holísticas de Lightly, desde la visión general hasta los matices más pequeños de tus datos. Descubre distribuciones de clases, brechas en el conjunto de datos y sesgos de representación antes de etiquetar para ahorrar tiempo y dinero. Selecciona inteligentemente las mejores muestras para el entrenamiento de modelos a través de algoritmos avanzados de filtrado y aprendizaje activo. Equilibra tus distribuciones de clases, elimina redundancias y sesgos en el conjunto de datos. Etiqueta solo los mejores datos para el entrenamiento de modelos hasta alcanzar tu precisión objetivo. Gestiona tu conjunto de datos. Aplica etiquetado automatizado. Realiza un seguimiento de diferentes versiones, y una vez que tu conjunto de datos esté listo, simplemente comparte con etiquetado con un clic.
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