Funzionalità V7 Darwin

Consenti agli utenti di inserire modelli costruiti in una varietà di lingue.

Consenti agli utenti di scegliere il framework o il banco di lavoro di loro preferenza.

Versionamento dei record man mano che i modelli vengono iterati.

Fornisce un modo per distribuire rapidamente ed efficientemente i modelli di apprendimento automatico.

Offre un modo per scalare l'uso dei modelli di apprendimento automatico in tutta l'azienda.

Consente agli utenti di inserire modelli costruiti in una varietà di lingue.

Consenti agli utenti di scegliere il framework o il banco di lavoro di loro preferenza.

Versionamento dei record man mano che i modelli vengono iterati.

Fornisce un modo per distribuire rapidamente ed efficientemente i modelli di apprendimento automatico.

Offre un modo per scalare l'uso dei modelli di apprendimento automatico in tutta l'azienda.

Registra e organizza tutti i modelli di machine learning che sono stati distribuiti in tutta l'azienda.

Traccia le prestazioni e l'accuratezza dei modelli di apprendimento automatico.

Fornisce agli utenti l'autorizzazione per distribuire e iterare sui modelli di apprendimento automatico.

Consente agli utenti di gestire gli artefatti del modello e tracciare quali modelli sono distribuiti in produzione.

Registra e organizza tutti i modelli di apprendimento automatico che sono stati distribuiti in tutta l'azienda.

Traccia le prestazioni e l'accuratezza dei modelli di apprendimento automatico.

Fornisce agli utenti l'autorizzazione per distribuire e iterare sui modelli di apprendimento automatico.

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.

Controlla l'uso e le prestazioni del modello in produzione

Distribuisci applicazioni ML critiche per la missione dove e quando ne hai bisogno

Confronta facilmente gli esperimenti—codice, iperparametri, metriche, previsioni, dipendenze, metriche di sistema e altro—per comprendere le differenze nelle prestazioni del modello.