Funzionalità Labelbox

Sviluppo del Modello (4)

Supporto Linguistico: Supporta linguaggi di programmazione come Java, C o Python. Supporta linguaggi front-end come HTML, CSS e JavaScript.
Trascina e Rilascia: Offre la possibilità agli sviluppatori di trascinare e rilasciare pezzi di codice o algoritmi durante la costruzione di modelli
Algoritmi Pre-Costruiti: Fornisce agli utenti algoritmi predefiniti per uno sviluppo del modello più semplice
Addestramento del modello: Fornisce grandi set di dati per l'addestramento di modelli individuali

Servizi di Machine/Deep Learning (6)

Visione artificiale: Offre servizi di riconoscimento delle immagini
Elaborazione del Linguaggio Naturale: Offre servizi di elaborazione del linguaggio naturale
Generazione del Linguaggio Naturale: Offre servizi di generazione del linguaggio naturale
Reti Neurali Artificiali: Offre reti neurali artificiali per gli utenti
Comprensione del linguaggio naturale: Offre servizi di comprensione del linguaggio naturale
Apprendimento Profondo: Fornisce capacità di apprendimento profondo

Distribuzione (13)

Servizio gestito: Gestisce l'applicazione intelligente per l'utente, riducendo la necessità di infrastruttura
Applicazione: Consente agli utenti di inserire l'apprendimento automatico nelle applicazioni operative
Scalabilità: Fornisce applicazioni e infrastrutture di apprendimento automatico facilmente scalabili
Flessibilità linguistica: Consenti agli utenti di inserire modelli costruiti in una varietà di lingue.
Flessibilità del Framework: Consenti agli utenti di scegliere il framework o il banco di lavoro di loro preferenza.
Versionamento: Versionamento dei record man mano che i modelli vengono iterati.
Facilità di distribuzione: Fornisce un modo per distribuire rapidamente ed efficientemente i modelli di apprendimento automatico.
Scalabilità: Offre un modo per scalare l'uso dei modelli di apprendimento automatico in tutta l'azienda.
Flessibilità linguistica: Consente agli utenti di inserire modelli costruiti in una varietà di lingue.
Flessibilità del Framework: Consenti agli utenti di scegliere il framework o il banco di lavoro di loro preferenza.
Versionamento: Versionamento dei record man mano che i modelli vengono iterati.
Facilità di distribuzione: Fornisce un modo per distribuire rapidamente ed efficientemente i modelli di apprendimento automatico.
Scalabilità: Offre un modo per scalare l'uso dei modelli di apprendimento automatico in tutta l'azienda.

Gestione (7)

Catalogazione: Registra e organizza tutti i modelli di machine learning che sono stati distribuiti in tutta l'azienda.
Monitoraggio: Traccia le prestazioni e l'accuratezza dei modelli di apprendimento automatico.
Governare: Fornisce agli utenti l'autorizzazione per distribuire e iterare sui modelli di apprendimento automatico.
Registro Modelli: Consente agli utenti di gestire gli artefatti del modello e tracciare quali modelli sono distribuiti in produzione.
Catalogazione: Registra e organizza tutti i modelli di apprendimento automatico che sono stati distribuiti in tutta l'azienda.
Monitoraggio: Traccia le prestazioni e l'accuratezza dei modelli di apprendimento automatico.
Governare: Fornisce agli utenti l'autorizzazione per distribuire e iterare sui modelli di apprendimento automatico.

Sistema (1)

Sviluppo del modello (1)

Qualità (4)

Qualità dell'etichettatore: 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. 27 recensori di Labelbox hanno fornito feedback su questa funzionalità.
Qualità del compito: Garantisce che i compiti di etichettatura siano accurati attraverso il consenso, la revisione, il rilevamento delle anomalie e altro ancora. Questa funzionalità è stata menzionata in 27 recensioni Labelbox.
Qualità dei dati: Garantisce che i dati siano di alta qualità rispetto al benchmark. Questa funzionalità è stata menzionata in 28 recensioni Labelbox.
Umano-nel-Ciclo: Dà all'utente la possibilità di rivedere e modificare le etichette. 26 recensori di Labelbox hanno fornito feedback su questa funzionalità.

Automazione (2)

Pre-etichettatura con apprendimento automatico: Come riportato in 25 recensioni Labelbox. Utilizza modelli per prevedere l'etichetta corretta per un dato input (immagine, video, audio, testo, ecc.).
Instradamento automatico dell'etichettatura: Instrada automaticamente l'input al miglior etichettatore o servizio di etichettatura in base alla velocità e al costo previsti. Questa funzionalità è stata menzionata in 24 recensioni Labelbox.

Annotazione dell'immagine (4)

Segmentazione delle Immagini: Ha la capacità di posizionare scatole o poligoni immaginari attorno a oggetti o pixel in un'immagine. Questa funzionalità è stata menzionata in 26 recensioni Labelbox.
Rilevamento Oggetti: ha la capacità di rilevare oggetti all'interno delle immagini. Questa funzionalità è stata menzionata in 25 recensioni Labelbox.
Tracciamento degli oggetti: Come riportato in 24 recensioni Labelbox. Traccia gli ID univoci degli oggetti attraverso più fotogrammi video
Tipi di dati: Supporta una gamma di diversi tipi di immagini (satellitari, termiche, ecc.). Questa funzionalità è stata menzionata in 24 recensioni Labelbox.

Annotazione del linguaggio naturale (3)

Riconoscimento di Entità Nominate: Basato su 23 recensioni Labelbox. Dà all'utente la possibilità di estrarre entità dal testo (come luoghi e nomi).
Rilevamento del Sentimento: Dà all'utente la possibilità di etichettare il testo in base al suo sentimento. Questa funzionalità è stata menzionata in 22 recensioni Labelbox.
OCR: Basato su 20 recensioni Labelbox. Dà all'utente la possibilità di etichettare e verificare i dati di testo in un'immagine.

Annotazione del discorso (2)

Operazioni (3)

Intelligenza Artificiale Generativa (5)

Generazione di Testo AI: Consente agli utenti di generare testo basato su un prompt di testo.
Riassunto del testo AI: Condensa documenti o testi lunghi in un breve riassunto.
Generazione di Testo AI: Consente agli utenti di generare testo basato su un prompt di testo.
Riassunto del testo AI: Condensa documenti o testi lunghi in un breve riassunto.
Testo-a-Immagine AI: Fornisce la capacità di generare immagini da un prompt di testo.

Strumenti di Apprendimento Attivo per l'Addestramento e l'Ottimizzazione del Modello (5)

Efficienza dell'addestramento del modello: Consente una selezione intelligente dei dati per l'annotazione per ridurre il tempo e i costi complessivi di addestramento.
Ritraining automatico del modello: Consente l'addestramento automatico dei modelli con nuovi dati annotati per un miglioramento continuo.
Implementazione del processo di apprendimento attivo: Facilita l'impostazione di un processo di apprendimento attivo su misura per progetti di intelligenza artificiale specifici.
Creazione di un ciclo di addestramento iterativo: Consente agli utenti di stabilire un ciclo di feedback tra l'annotazione dei dati e l'addestramento del modello.
Scoperta di casi limite: Fornisce la capacità di identificare e affrontare i casi limite per migliorare la robustezza del modello.

Gestione dei Dati e Annotazione - Strumenti di Apprendimento Attivo (5)

Smistamento Intelligente dei Dati: Consente un triage efficiente dei dati di addestramento per identificare quali punti dati dovrebbero essere etichettati successivamente.
Miglioramento del flusso di lavoro per l'etichettatura dei dati: Ottimizza il processo di etichettatura dei dati con strumenti progettati per efficienza e precisione.
Identificazione degli errori e degli outlier: Automatizza il rilevamento di anomalie e valori anomali nei dati di addestramento per la correzione.
Ottimizzazione della Selezione dei Dati: Offre strumenti per ottimizzare la selezione dei dati per l'etichettatura basata sull'incertezza del modello.
Approfondimenti Azionabili per la Qualità dei Dati: Fornisce approfondimenti attuabili sulla qualità dei dati, consentendo miglioramenti mirati nell'etichettatura dei dati.

Prestazioni del Modello e Analisi - Strumenti di Apprendimento Attivo (5)

Approfondimenti sulle prestazioni del modello: Fornisce approfondimenti dettagliati sui fattori che influenzano le prestazioni del modello e suggerisce miglioramenti.
Miglioramento del Modello Economico: Consente il miglioramento del modello al costo più basso possibile concentrandosi sui dati più impattanti.
Integrazione di casi limite: Integra la gestione dei casi limite nel ciclo di addestramento del modello per un miglioramento continuo delle prestazioni.
Messa a punto della precisione del modello: Fornisce la capacità di perfezionare i modelli per una maggiore accuratezza e specializzazione per casi d'uso di nicchia.
Etichetta Analisi degli Outlier: Offre strumenti avanzati per analizzare le anomalie e gli errori delle etichette per informare ulteriormente l'addestramento del modello.

Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico (7)

Esecuzione autonoma dei compiti: Capacità di eseguire compiti complessi senza input umano costante
Pianificazione a più fasi: Capacità di scomporre e pianificare processi a più fasi
Integrazione tra sistemi: Funziona su più sistemi software o database
Apprendimento Adattivo: Migliora le prestazioni basandosi sul feedback e sull'esperienza
Interazione in Linguaggio Naturale: Si impegna in conversazioni simili a quelle umane per la delega dei compiti
Assistenza Proattiva: Anticipa le necessità e offre suggerimenti senza essere sollecitato
Prendere decisioni: Prendi decisioni informate basate sui dati disponibili e sugli obiettivi