Características de Labelbox

Admite lenguajes de programación como Java, C o Python. Admite lenguajes front-end como HTML, CSS y JavaScript

Ofrece a los desarrolladores la posibilidad de arrastrar y soltar fragmentos de código o algoritmos al crear modelos

Proporciona a los usuarios algoritmos prediseñados para un desarrollo de modelos más sencillo

Proporciona grandes conjuntos de datos para entrenar modelos individuales

Transforma los datos sin procesar en características que representan mejor el problema subyacente a los modelos predictivos

Ofrece servicios de reconocimiento de imágenes

Ofrece servicios de procesamiento de lenguaje natural

Ofrece servicios de generación de lenguaje natural

Ofrece redes neuronales artificiales para los usuarios

Ofrece servicios de comprensión del lenguaje natural

Proporciona capacidades de aprendizaje profundo

Gestiona la aplicación inteligente para el usuario, reduciendo la necesidad de infraestructura

Permite a los usuarios insertar aprendizaje automático en aplicaciones operativas

Proporciona aplicaciones e infraestructura de aprendizaje automático fáciles de escalar

Permite a los usuarios introducir modelos creados en una variedad de idiomas.

Permite a los usuarios elegir el marco o el entorno de trabajo de su preferencia.

Se repiten versiones de registros a medida que se iteran los modelos.

Proporciona una forma rápida y eficaz de implementar modelos de aprendizaje automático.

Ofrece una forma de escalar el uso de modelos de aprendizaje automático en toda la empresa.

Permite a los usuarios introducir modelos creados en una variedad de idiomas.

Permite a los usuarios elegir el marco o el entorno de trabajo de su preferencia.

Se repiten versiones de registros a medida que se iteran los modelos.

Proporciona una forma rápida y eficaz de implementar modelos de aprendizaje automático.

Ofrece una forma de escalar el uso de modelos de aprendizaje automático en toda la empresa.

Registra y organiza todos los modelos de aprendizaje automático que se han implementado en toda la empresa.

Realiza un seguimiento del rendimiento y la precisión de los modelos de aprendizaje automático.

Aprovisiona a los usuarios en función de la autorización para implementar e iterar modelos de aprendizaje automático.

Permite a los usuarios administrar artefactos de modelos y realizar un seguimiento de los modelos que se implementan en producción.

Registra y organiza todos los modelos de aprendizaje automático que se han implementado en toda la empresa.

Realiza un seguimiento del rendimiento y la precisión de los modelos de aprendizaje automático.

Aprovisiona a los usuarios en función de la autorización para implementar e iterar modelos de aprendizaje automático.

Ofrece al usuario la capacidad de importar una variedad de fuentes de datos para su uso inmediato

Ofrece al usuario una métrica para determinar la calidad de los etiquetadores de datos, en función de las puntuaciones de consistencia, el conocimiento del dominio, la verdad dinámica del terreno y más.

Garantiza que las tareas de etiquetado sean precisas a través del consenso, la revisión, la detección de anomalías y más.

Asegura que los datos sean de alta calidad en comparación con el punto de referencia.

Ofrece al usuario la posibilidad de revisar y editar etiquetas.

Utiliza modelos para predecir la etiqueta correcta para una entrada determinada (imagen, vídeo, audio, texto, etc.).

Dirija automáticamente la entrada a la etiquetadora o servicio de etiquetado óptimo en función de la velocidad y el costo previstos.

Tiene la capacidad de colocar cuadros o polígonos imaginarios alrededor de objetos o píxeles en una imagen.

Tiene la capacidad de detectar objetos dentro de imágenes.

Realizar un seguimiento de identificadores de objetos únicos en varios fotogramas de vídeo

Admite una gama de diferentes tipos de imágenes (satélite, cámaras térmicas, etc.)

Ofrece al usuario la capacidad de extraer entidades del texto (como ubicaciones y nombres).

Le da al usuario la capacidad de etiquetar texto en función de su sentimiento.

Ofrece al usuario la capacidad de etiquetar y verificar los datos de texto de una imagen.

Permite al usuario transcribir audio.

Le da al usuario la capacidad de etiquetar emociones en audio grabado.

Controlar el uso y el rendimiento del modelo en producción

Implemente aplicaciones de aprendizaje automático de misión crítica donde y cuando las necesite

Compare fácilmente experimentos (código, hiperparámetros, métricas, predicciones, dependencias, métricas del sistema, etc.) para comprender las diferencias en el rendimiento del modelo.

Permite a los usuarios generar texto basado en un mensaje de texto.

Condensa documentos largos o texto en un breve resumen.

Permite a los usuarios generar texto basado en un mensaje de texto.

Condensa documentos largos o texto en un breve resumen.

Proporciona la capacidad de generar imágenes a partir de un mensaje de texto.

Permite la selección inteligente de datos para anotaciones con el fin de reducir el tiempo y los costes generales de formación.

Permite el reentrenamiento automático de modelos con datos recién anotados para la mejora continua.

Facilita la configuración de un proceso de aprendizaje activo adaptado a proyectos específicos de IA.

Permite a los usuarios establecer un bucle de retroalimentación entre la anotación de datos y el entrenamiento del modelo.

Proporciona la capacidad de identificar y abordar casos extremos para mejorar la solidez del modelo.

Permite una clasificación eficaz de los datos de entrenamiento para identificar qué puntos de datos deben etiquetarse a continuación.

Agiliza el proceso de etiquetado de datos con herramientas diseñadas para la eficiencia y la precisión.

Automatiza la detección de anomalías y valores atípicos en los datos de entrenamiento para su corrección.

Ofrece herramientas para optimizar la selección de datos para el etiquetado en función de la incertidumbre del modelo.

Proporciona información procesable sobre la calidad de los datos, lo que permite mejoras específicas en el etiquetado de datos.

Ofrece información detallada sobre los factores que afectan al rendimiento del modelo y sugiere mejoras.

Permite la mejora del modelo al menor coste posible centrándose en los datos más impactantes.

Integra el manejo de casos extremos en el bucle de entrenamiento del modelo para una mejora continua del rendimiento.

Proporciona la capacidad de ajustar los modelos para aumentar la precisión y la especialización para casos de uso especializados.

Ofrece herramientas avanzadas para analizar los valores atípicos y los errores de las etiquetas para informar sobre el entrenamiento posterior del modelo.

Capacidad para realizar tareas complejas sin intervención humana constante

Capacidad para desglosar y planificar procesos de múltiples pasos

Funciona en múltiples sistemas de software o bases de datos

Mejora el rendimiento basado en la retroalimentación y la experiencia

Participa en conversaciones similares a las humanas para la delegación de tareas

Anticipa necesidades y ofrece sugerencias sin que se lo pidan

Toma decisiones informadas basadas en los datos disponibles y los objetivos.