Fonctionnalités de Aquarium

Entraînement et optimisation des modèles - Outils d’apprentissage actif (5)

Modéliser l’efficacité de l’entraînement: Tel que rapporté dans 13 Aquarium avis. Permet une sélection intelligente des données à annoter afin de réduire le temps et les coûts globaux de formation.
Réentraînement automatisé des modèles: Permet le réentraînement automatique des modèles avec des données nouvellement annotées pour une amélioration continue. Les 13 évaluateurs de Aquarium ont donné leur avis sur cette fonctionnalité
Mise en œuvre d’un processus d’apprentissage actif: Facilite la mise en place d’un processus d’apprentissage actif adapté à des projets d’IA spécifiques. Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 13 avis. Aquarium
Création d’une boucle d’entraînement itérative: Basé sur 13 Aquarium avis. Permet aux utilisateurs d’établir une boucle de rétroaction entre l’annotation des données et l’entraînement du modèle.
Découverte de cas limites: Permet d’identifier et de traiter les cas limites afin d’améliorer la robustesse du modèle. Les 12 évaluateurs de Aquarium ont donné leur avis sur cette fonctionnalité

Triage intelligent des données: Basé sur 12 Aquarium avis. Permet un tri efficace des données d’entraînement afin d’identifier les points de données à étiqueter ensuite.
Amélioration du flux de travail d’étiquetage des données: Rationalise le processus d’étiquetage des données grâce à des outils conçus pour l’efficacité et la précision. Les 13 évaluateurs de Aquarium ont donné leur avis sur cette fonctionnalité
Identification des erreurs et des valeurs aberrantes: Automatise la détection des anomalies et des valeurs aberrantes dans les données d’apprentissage à corriger. Les 12 évaluateurs de Aquarium ont donné leur avis sur cette fonctionnalité
Optimisation de la sélection des données: Tel que rapporté dans 12 Aquarium avis. Offre des outils permettant d’optimiser la sélection des données pour l’étiquetage en fonction de l’incertitude du modèle.
Des informations exploitables pour la qualité des données: Fournit des informations exploitables sur la qualité des données, ce qui permet d’améliorer de manière ciblée l’étiquetage des données. Les 12 évaluateurs de Aquarium ont donné leur avis sur cette fonctionnalité

Informations sur les performances des modèles: Basé sur 12 Aquarium avis. Fournit des informations détaillées sur les facteurs ayant un impact sur les performances du modèle et suggère des améliorations.
Amélioration rentable du modèle: Permet d’améliorer le modèle au coût le plus bas possible en se concentrant sur les données les plus percutantes. Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 12 avis. Aquarium
Intégration de cas limites: Intègre la gestion des cas limites dans la boucle d’entraînement du modèle pour une amélioration continue des performances. Les 12 évaluateurs de Aquarium ont donné leur avis sur cette fonctionnalité
Réglage fin de la précision du modèle: Permet d’affiner les modèles pour une précision et une spécialisation accrues pour des cas d’utilisation de niche. Les 12 évaluateurs de Aquarium ont donné leur avis sur cette fonctionnalité
Analyse des valeurs aberrantes d’étiquettes: Tel que rapporté dans 12 Aquarium avis. Offre des outils avancés pour analyser les valeurs aberrantes et les erreurs d’étiquette afin d’éclairer l’entraînement ultérieur du modèle.