Recursos de Amazon Augmented AI

Modelo de Treinamento e Otimização - Ferramentas de Aprendizagem Ativa (5)

Modelo de Eficiência de Treinamento: Conforme relatado em 51 avaliações de Amazon Augmented AI. Permite a seleção inteligente de dados para anotação para reduzir o tempo e os custos gerais de treinamento.
Retreinamento automatizado de modelos: Permite a reciclagem automática de modelos com dados recém-anotados para melhoria contínua. Revisores de 51 de Amazon Augmented AI forneceram feedback sobre este recurso.
Implementação do Processo de Aprendizagem Ativa: Facilita a configuração de um processo de aprendizagem ativo adaptado a projetos específicos de IA. Este recurso foi mencionado em 51 avaliações de Amazon Augmented AI.
Criação de loop de treinamento iterativo: Permite que os usuários estabeleçam um loop de feedback entre a anotação de dados e o treinamento do modelo. Revisores de 50 de Amazon Augmented AI forneceram feedback sobre este recurso.
Descoberta de casos de borda: Fornece a capacidade de identificar e abordar casos de borda para melhorar a robustez do modelo. Este recurso foi mencionado em 49 avaliações de Amazon Augmented AI.

Triagem inteligente de dados: Permite uma triagem eficiente dos dados de treinamento para identificar quais pontos de dados devem ser rotulados em seguida. Revisores de 51 de Amazon Augmented AI forneceram feedback sobre este recurso.
Aprimoramento do fluxo de trabalho de rotulagem de dados: Simplifica o processo de rotulagem de dados com ferramentas projetadas para eficiência e precisão. Revisores de 51 de Amazon Augmented AI forneceram feedback sobre este recurso.
Identificação de erros e outliers: Com base em 51 avaliações de Amazon Augmented AI. Automatiza a detecção de anomalias e outliers nos dados de treinamento para correção.
Otimização da seleção de dados: Com base em 50 avaliações de Amazon Augmented AI. Oferece ferramentas para otimizar a seleção de dados para rotulagem com base na incerteza do modelo.
Insights acionáveis para a qualidade dos dados: Com base em 51 avaliações de Amazon Augmented AI. Fornece insights acionáveis sobre a qualidade dos dados, permitindo melhorias direcionadas na rotulagem de dados.

Insights de desempenho do modelo: Fornece insights detalhados sobre os fatores que afetam o desempenho do modelo e sugere aprimoramentos. Este recurso foi mencionado em 50 avaliações de Amazon Augmented AI.
Melhoria de modelo de baixo custo: Com base em 50 avaliações de Amazon Augmented AI. Permite a melhoria do modelo ao menor custo possível, concentrando-se nos dados mais impactantes.
Integração de casos de borda: Conforme relatado em 50 avaliações de Amazon Augmented AI. Integra o tratamento de casos de borda ao ciclo de treinamento do modelo para aprimoramento contínuo do desempenho.
Ajuste fino da precisão do modelo: Fornece a capacidade de ajustar modelos para maior precisão e especialização para casos de uso de nicho. Este recurso foi mencionado em 50 avaliações de Amazon Augmented AI.
Análise de Outlier de Rótulos: Conforme relatado em 50 avaliações de Amazon Augmented AI. Oferece ferramentas avançadas para analisar discrepâncias e erros de etiquetas para informar o treinamento adicional do modelo.