Funzionalità Clarifai

Supporta linguaggi di programmazione come Java, C o Python. Supporta linguaggi front-end come HTML, CSS e JavaScript.

Offre la possibilità agli sviluppatori di trascinare e rilasciare pezzi di codice o algoritmi durante la costruzione di modelli

Fornisce agli utenti algoritmi predefiniti per uno sviluppo del modello più semplice

Fornisce grandi set di dati per l'addestramento di modelli individuali

Offre servizi di riconoscimento delle immagini

Offre servizi di elaborazione del linguaggio naturale

Offre servizi di generazione del linguaggio naturale

Offre reti neurali artificiali per gli utenti

Offre servizi di comprensione del linguaggio naturale

Fornisce capacità di apprendimento profondo

Gestisce l'applicazione intelligente per l'utente, riducendo la necessità di infrastruttura

Consente agli utenti di inserire l'apprendimento automatico nelle applicazioni operative

Fornisce applicazioni e infrastrutture di apprendimento automatico facilmente scalabili

Può integrarsi bene con altri software.

Dà all'utente la possibilità di importare una varietà di fonti di dati per un uso immediato

Trasforma i dati grezzi in caratteristiche che rappresentano meglio il problema sottostante per i modelli predittivi

Fornisce all'utente una metrica per determinare la qualità degli etichettatori di dati, basata su punteggi di coerenza, conoscenza del dominio, verità di base dinamica e altro ancora.

Garantisce che i compiti di etichettatura siano accurati attraverso il consenso, la revisione, il rilevamento delle anomalie e altro ancora.

Garantisce che i dati siano di alta qualità rispetto al benchmark.

Dà all'utente la possibilità di rivedere e modificare le etichette.

Utilizza modelli per prevedere l'etichetta corretta per un dato input (immagine, video, audio, testo, ecc.).

Instrada automaticamente l'input al miglior etichettatore o servizio di etichettatura in base alla velocità e al costo previsti.

Ha la capacità di posizionare scatole o poligoni immaginari attorno a oggetti o pixel in un'immagine.

ha la capacità di rilevare oggetti all'interno delle immagini.

Traccia gli ID univoci degli oggetti attraverso più fotogrammi video

Supporta una gamma di diversi tipi di immagini (satellitari, termiche, ecc.).

Dà all'utente la possibilità di estrarre entità dal testo (come luoghi e nomi).

Dà all'utente la possibilità di etichettare il testo in base al suo sentimento.

Dà all'utente la possibilità di etichettare e verificare i dati di testo in un'immagine.

Consente all'utente di trascrivere l'audio.

Dà all'utente la possibilità di etichettare le emozioni nell'audio registrato.

Fornisce la capacità di riconoscere e rilevare le emozioni.

Fornisce la capacità di riconoscere vari tipi di oggetti in vari scenari e ambienti.

Fornisce la capacità di riconoscere i testi.

Elabora video o sequenze di immagini per tracciare oggetti o individui.

Dati immagini di una scena, o un video, la ricostruzione della scena calcola un modello 3D di una scena.

Consente agli utenti di rilevare i loghi nelle immagini.

Rileva materiale inappropriato nelle immagini.

Fornisce la capacità di rilevare oggetti, esseri umani, ecc. nei filmati video.

Consenti agli utenti di analizzare gli attributi del viso, come se il viso stia sorridendo o se gli occhi siano aperti.

Dai agli utenti la possibilità di confrontare diversi volti tra loro.

Consente agli utenti di addestrare il modello e fornire feedback riguardo ai risultati del modello.

Consente agli utenti di selezionare elementi specifici in un'immagine per scopi di riconoscimento delle immagini.

Fornisce la possibilità di creare modelli personalizzati di rilevamento delle immagini.

Consente agli utenti di generare testo basato su un prompt di testo.

Condensa documenti o testi lunghi in un breve riassunto.

Fornisce la capacità di generare immagini da un prompt di testo.

Garantisce che il servizio sia affidabile e disponibile quando necessario, riducendo al minimo i tempi di inattività e le interruzioni del servizio.

Consente all'utente di scalare l'addestramento dei modelli in modo efficiente, facilitando la gestione di set di dati più grandi e modelli più complessi.

Fornisce all'utente la possibilità di ottenere risposte rapide e a bassa latenza durante la fase di inferenza, che è fondamentale per le applicazioni in tempo reale.

Offre all'utente un modello di prezzo trasparente per le chiamate API, consentendo una migliore pianificazione del budget e controllo dei costi.

Fornisce all'utente la possibilità di allocare risorse computazionali in base alla domanda, rendendolo conveniente.

Offre all'utente la flessibilità di distribuire su più fornitori di cloud, riducendo il rischio di dipendenza da un singolo fornitore.

Fornisce all'utente la possibilità di connettersi senza problemi con varie fonti di dati e pipeline, semplificando l'ingestione e il pre-processamento dei dati.

Consente all'utente di integrare facilmente i modelli di intelligenza artificiale generativa nei flussi di lavoro e nei sistemi esistenti tramite API.

Aiuta l'utente a mantenere la conformità con il GDPR e altre normative sulla protezione dei dati, che è cruciale per le aziende che operano a livello globale.

Consente all'utente di impostare controlli di accesso basati sui ruoli all'interno dell'organizzazione, migliorando la sicurezza.

Fornisce all'utente una documentazione completa e chiara, aiutando in un'adozione più rapida e nella risoluzione dei problemi.

Supporta l'integrazione con più fonti di dati per un input di dati senza interruzioni.

Migliora l'accuratezza e la velocità dell'output attraverso un'efficiente acquisizione e elaborazione dei dati di addestramento.

Genera approfondimenti attuabili applicando modelli appresi a questioni chiave.

Migliora continuamente e si adatta ai nuovi dati utilizzando algoritmi specificati.

Fornisce agli utenti la possibilità di testare e ottimizzare i prompt per migliorare la qualità e l'efficienza dell'output LLM.

Fornisce agli utenti una raccolta di modelli di prompt riutilizzabili per vari compiti LLM per accelerare lo sviluppo e standardizzare l'output.

Offre strumenti per gli utenti per confrontare più LLM fianco a fianco in base a metriche di prestazione, velocità e accuratezza.

Fornisce agli utenti un'interfaccia intuitiva per ottimizzare i LLM sui loro dataset specifici, consentendo un migliore allineamento con le esigenze aziendali.

Fornisce agli utenti strumenti per integrare la funzionalità LLM nelle loro applicazioni esistenti tramite SDK e API, semplificando lo sviluppo.

Offre agli utenti la capacità di distribuire rapidamente i modelli in ambienti di produzione con il minimo sforzo e configurazione.

Fornisce agli utenti strumenti per scalare automaticamente le risorse LLM in base alla domanda, garantendo un uso efficiente e un rapporto costo-efficacia.

Dà agli utenti la possibilità di impostare limiti e filtri per prevenire risultati inappropriati o sensibili dal LLM.

Offre agli utenti strumenti per garantire che i loro LLM rispettino gli standard di conformità come il GDPR, l'HIPAA e altre normative, riducendo il rischio e la responsabilità.

Fornisce agli utenti notifiche quando le prestazioni del LLM deviano significativamente dalle norme attese, indicando un potenziale drift del modello o problemi di dati.

Fornisce agli utenti informazioni in tempo reale sulla precisione del modello, la latenza e l'interazione dell'utente, aiutandoli a identificare e risolvere i problemi tempestivamente.

Fornisce agli utenti capacità di crittografia per i dati in transito e a riposo, garantendo comunicazioni e archiviazione sicure quando si lavora con LLM.

Offre agli utenti strumenti per impostare i permessi di accesso per diversi ruoli, garantendo che solo il personale autorizzato possa interagire con o modificare le risorse LLM.

Fornisce agli utenti un middleware per instradare le richieste in modo efficiente al LLM appropriato in base a criteri come costo, prestazioni o casi d'uso specifici.

Fornisce agli utenti strumenti per elaborare più input in parallelo, migliorando la velocità di inferenza e la convenienza economica per scenari ad alta domanda.

Supporta il riconoscimento delle emozioni attraverso più modalità come testo, voce e video.

Semplifica il processo di configurazione con istruzioni chiare e uno sforzo tecnico minimo.

Si integra perfettamente con le piattaforme di analisi esistenti, gli ambienti cloud o i sistemi on-premises.

Fornisce un'interfaccia intuitiva per configurare e monitorare le funzionalità di intelligenza artificiale emotiva.

Aderisce alle normative sulla privacy dei dati, garantendo una gestione sicura dei dati sensibili degli utenti.

Supporta operazioni scalabili per gestire grandi set di dati o basi di utenti in modo efficiente.

Fornisce un'analisi delle emozioni in tempo reale attraverso input facciali, vocali e multimodali, garantendo un feedback immediato per applicazioni ad alta velocità.

Rileva un'ampia gamma di emozioni con una classificazione dettagliata, come sottili variazioni di tono.

Rispetta gli standard etici dell'IA per garantire un rilevamento delle emozioni imparziale e responsabile.

Garantisce la crittografia end-to-end per la trasmissione e l'archiviazione sicura dei dati.

Offre API per un'integrazione senza soluzione di continuità con altri sistemi o applicazioni.

Si adatta dinamicamente alle emozioni rilevate per personalizzare le risposte in tempo reale.

Riconosce le emozioni in diverse lingue e contesti culturali.

Identifica stati emotivi attraverso segnali vocali come tono, intonazione, volume e modelli di discorso.

Rileva e analizza le emozioni attraverso le espressioni facciali, comprese le microespressioni e le dinamiche.

Mantiene l'accuratezza del rilevamento anche con video a bassa risoluzione, audio rumoroso o ambienti subottimali.

Migliora le prestazioni basandosi sul feedback e sull'esperienza

Si impegna in conversazioni simili a quelle umane per la delega dei compiti

Capacità di eseguire compiti complessi senza input umano costante

Capacità di scomporre e pianificare processi a più fasi

Funziona su più sistemi software o database

Migliora le prestazioni basandosi sul feedback e sull'esperienza

Si impegna in conversazioni simili a quelle umane per la delega dei compiti

Anticipa le necessità e offre suggerimenti senza essere sollecitato

Prendi decisioni informate basate sui dati disponibili e sugli obiettivi

Analizza i dataset in arrivo per evidenziare automaticamente valori mancanti, distribuzioni, valori anomali e problemi di qualità dei dati.

Consente agli utenti di acquisire dati da fonti diverse (database, API, archiviazione cloud, fogli di calcolo) senza programmazione personalizzata

Avvisa automaticamente gli utenti quando lo schema dei dati in arrivo devia dalla struttura prevista nel tempo

Suggerisce o seleziona automaticamente algoritmi e iperparametri candidati in base alle caratteristiche del dataset

Consente agli utenti di inserire codice personalizzato (ad es. Python, R, SQL) o moduli personalizzati nelle fasi della pipeline per flessibilità

Propone o applica automaticamente funzionalità derivate per migliorare le prestazioni del modello