Fonctionnalités de V7 Darwin

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.

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. Les 21 évaluateurs de V7 Darwin ont donné leur avis sur cette fonctionnalité

Garantit que les tâches d’étiquetage sont précises grâce au consensus, à la révision, à la détection des anomalies, etc. Les 24 évaluateurs de V7 Darwin ont donné leur avis sur cette fonctionnalité

Tel que rapporté dans 21 V7 Darwin avis. Garantit que les données sont de haute qualité par rapport au benchmark.

Permet à l’utilisateur de consulter et de modifier les étiquettes. Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 22 avis. V7 Darwin

Utilise des modèles pour prédire l’étiquette correcte pour une entrée donnée (image, vidéo, audio, texte, etc.). Les 16 évaluateurs de V7 Darwin ont donné leur avis sur cette fonctionnalité

Acheminez automatiquement les entrées vers l’étiqueteuse ou le service d’étiquetage optimal en fonction de la vitesse et du coût prévus. Les 14 évaluateurs de V7 Darwin ont donné leur avis sur cette fonctionnalité

A la capacité de placer des boîtes ou des polygones imaginaires autour d’objets ou de pixels dans une image. Les 27 évaluateurs de V7 Darwin ont donné leur avis sur cette fonctionnalité

a la capacité de détecter des objets dans les images. Les 24 évaluateurs de V7 Darwin ont donné leur avis sur cette fonctionnalité

Suivre des ID d’objet uniques sur plusieurs images vidéo Les 17 évaluateurs de V7 Darwin ont donné leur avis sur cette fonctionnalité

Prend en charge une gamme de différents types d’images (satellite, caméras thermiques, etc.) Les 18 évaluateurs de V7 Darwin ont donné leur avis sur cette fonctionnalité

Tel que rapporté dans 13 V7 Darwin avis. 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. Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 10 avis. V7 Darwin

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.