Fonctionnalités de Roboflow

Permet aux utilisateurs d’entrer des modèles créés dans une variété de langues.

Permet aux utilisateurs de choisir le framework ou l’atelier de leur choix.

Le contrôle de version des enregistrements en tant que modèles est itéré.

Fournit un moyen de déployer rapidement et efficacement des modèles de machine learning.

Offre un moyen d’adapter l’utilisation des modèles d’apprentissage automatique à l’échelle d’une entreprise.

Permet aux utilisateurs d’entrer des modèles créés dans une variété de langues.

Permet aux utilisateurs de choisir le framework ou l’atelier de leur choix.

Le contrôle de version des enregistrements en tant que modèles est itéré.

Fournit un moyen de déployer rapidement et efficacement des modèles de machine learning.

Offre un moyen d’adapter l’utilisation des modèles d’apprentissage automatique à l’échelle d’une entreprise.

Peut bien s’intégrer avec d’autres logiciels.

Enregistre et organise tous les modèles de machine learning qui ont été déployés dans l’ensemble de l’entreprise.

Suit les performances et la précision des modèles d’apprentissage automatique.

Provisionne les utilisateurs en fonction de l’autorisation de déployer et d’itérer sur des modèles Machine Learning.

Permet aux utilisateurs de gérer les artefacts de modèle et de suivre les modèles déployés en production.

Enregistre et organise tous les modèles de machine learning qui ont été déployés dans l’ensemble de l’entreprise.

Suit les performances et la précision des modèles d’apprentissage automatique.

Provisionne les utilisateurs en fonction de l’autorisation de déployer et d’itérer sur des modèles Machine Learning.

Fournit à l’utilisateur une métrique pour déterminer la qualité des étiqueteuses de données, en fonction des scores de cohérence, de la connaissance du domaine, de la réalité dynamique du terrain, etc.

Garantit que les tâches d’étiquetage sont précises grâce au consensus, à la révision, à la détection des anomalies, etc.

Garantit que les données sont de haute qualité par rapport au benchmark.

Permet à l’utilisateur de consulter et de modifier les étiquettes.

Utilise des modèles pour prédire l’étiquette correcte pour une entrée donnée (image, vidéo, audio, texte, etc.).

Acheminez automatiquement les entrées vers l’étiqueteuse ou le service d’étiquetage optimal en fonction de la vitesse et du coût prévus.

A la capacité de placer des boîtes ou des polygones imaginaires autour d’objets ou de pixels dans une image.

a la capacité de détecter des objets dans les images.

Suivre des ID d’objet uniques sur plusieurs images vidéo

Prend en charge une gamme de différents types d’images (satellite, caméras thermiques, etc.)

Permet à l’utilisateur d’extraire des entités du texte (telles que des emplacements et des noms).

Permet à l’utilisateur de baliser le texte en fonction de son sentiment.

Permet à l’utilisateur d’étiqueter et de vérifier les données textuelles d’une image.

Permet à l’utilisateur de transcrire l’audio.

Donne à l’utilisateur la possibilité d’étiqueter les émotions dans l’audio enregistré.

Contrôler l’utilisation et les performances du modèle en production

Déployez des applications ML stratégiques où et quand vous en avez besoin

Comparez facilement les expériences (code, hyperparamètres, métriques, prédictions, dépendances, métriques système, etc.) pour comprendre les différences de performances du modèle.

Fournit la capacité de reconnaître et de détecter les émotions.

Permet de reconnaître différents types d’objets dans divers scénarios et paramètres.

Permet de reconnaître des textes.

Traite des séquences vidéo ou d’images pour suivre des objets ou des individus.

Étant donné les images d’une scène ou d’une vidéo, la reconstruction de scène calcule un modèle 3D d’une scène.

Permet aux utilisateurs de détecter les logos dans les images.

Détecte le matériel inapproprié dans les images.

Permet de détecter des objets, des humains, etc. dans des séquences vidéo.

Permettez aux utilisateurs d’analyser les attributs du visage, par exemple si le visage sourit ou si les yeux sont ouverts.

Donnez aux utilisateurs la possibilité de comparer différents visages les uns aux autres.

Permet aux utilisateurs de former le modèle et de fournir des commentaires sur les résultats du modèle.

Permet aux utilisateurs de sélectionner des éléments donnés dans une image à des fins de reconnaissance d’image.

Permet de créer des modèles de détection d’images personnalisés.

Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.

Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.

Permet une sélection intelligente des données à annoter afin de réduire le temps et les coûts globaux de formation.

Permet le réentraînement automatique des modèles avec des données nouvellement annotées pour une amélioration continue.

Facilite la mise en place d’un processus d’apprentissage actif adapté à des projets d’IA spécifiques.

Permet aux utilisateurs d’établir une boucle de rétroaction entre l’annotation des données et l’entraînement du modèle.

Permet d’identifier et de traiter les cas limites afin d’améliorer la robustesse du modèle.

Permet un tri efficace des données d’entraînement afin d’identifier les points de données à étiqueter ensuite.

Rationalise le processus d’étiquetage des données grâce à des outils conçus pour l’efficacité et la précision.

Automatise la détection des anomalies et des valeurs aberrantes dans les données d’apprentissage à corriger.

Offre des outils permettant d’optimiser la sélection des données pour l’étiquetage en fonction de l’incertitude du modèle.

Fournit des informations exploitables sur la qualité des données, ce qui permet d’améliorer de manière ciblée l’étiquetage des données.

Fournit des informations détaillées sur les facteurs ayant un impact sur les performances du modèle et suggère des améliorations.

Permet d’améliorer le modèle au coût le plus bas possible en se concentrant sur les données les plus percutantes.

Intègre la gestion des cas limites dans la boucle d’entraînement du modèle pour une amélioration continue des performances.

Permet d’affiner les modèles pour une précision et une spécialisation accrues pour des cas d’utilisation de niche.

Offre des outils avancés pour analyser les valeurs aberrantes et les erreurs d’étiquette afin d’éclairer l’entraînement ultérieur du modèle.