Características de Segments.ai

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.

Puede integrarse bien con otro software.

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 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.).

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.)

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

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.

Proporciona la capacidad de reconocer varios tipos de objetos en diversos escenarios y configuraciones.

Proporciona la capacidad de reconocer textos.

Procesa secuencias de vídeo o imágenes para realizar un seguimiento de objetos o individuos.

Proporciona la capacidad de detectar objetos, humanos, etc. en secuencias de video.

Permite a los usuarios entrenar el modelo y proporcionar comentarios sobre los resultados del modelo.

Permite a los usuarios seleccionar elementos dados en una imagen con fines de reconocimiento de imágenes.

Proporciona la capacidad de crear modelos de detección de imágenes personalizados.

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

Condensa documentos largos o texto en un breve resumen.