Recursos de Datature

Implantação (9)

Flexibilidade linguística: Permite que os usuários insiram modelos construídos em uma variedade de idiomas.
Flexibilidade de estrutura: Permite que os usuários escolham a estrutura ou bancada de sua preferência.
Controle de versão: O controle de versão de registros como modelos é iterado.
Facilidade de implantação: Fornece uma maneira de implantar modelos de aprendizado de máquina de forma rápida e eficiente.
Escalabilidade: Oferece uma maneira de dimensionar o uso de modelos de aprendizado de máquina em toda a empresa.
Flexibilidade de estrutura: Permite que os usuários escolham a estrutura ou bancada de sua preferência.
Controle de versão: O controle de versão de registros como modelos é iterado.
Facilidade de implantação: Fornece uma maneira de implantar modelos de aprendizado de máquina de forma rápida e eficiente.
Escalabilidade: Oferece uma maneira de dimensionar o uso de modelos de aprendizado de máquina em toda a empresa.

Catalogação: Registra e organiza todos os modelos de aprendizado de máquina que foram implantados em toda a empresa.
Monitoramento: Rastreia o desempenho e a precisão dos modelos de aprendizado de máquina.
Diretor: Provisiona usuários com base na autorização para implantar e iterar em modelos de aprendizado de máquina.
Modelo de Registro: Permite que os usuários gerenciem artefatos de modelo e rastreiem quais modelos são implantados na produção.
Catalogação: Registra e organiza todos os modelos de aprendizado de máquina que foram implantados em toda a empresa.
Monitoramento: Rastreia o desempenho e a precisão dos modelos de aprendizado de máquina.
Diretor: Provisiona usuários com base na autorização para implantar e iterar em modelos de aprendizado de máquina.

Qualidade Rotuladora: Fornece ao usuário uma métrica para determinar a qualidade dos rotuladores de dados, com base em pontuações de consistência, conhecimento de domínio, verdade de base dinâmica e muito mais.
Qualidade da Tarefa: Garante que as tarefas de rotulagem sejam precisas por meio de consenso, revisão, detecção de anomalias e muito mais.
Qualidade dos dados: Garante que os dados sejam de alta qualidade em comparação com o benchmark.
Humano-em-o-loop: Dá ao usuário a capacidade de revisar e editar rótulos.

Pré-rotulagem de aprendizado de máquina: Usa modelos para prever o rótulo correto para uma determinada entrada (imagem, vídeo, áudio, texto, etc.).
Roteamento Automático de Etiquetagem: Encaminhe automaticamente a entrada para o rotulador ou serviço de etiquetagem ideal com base na velocidade e no custo previstos.

Segmentação de Imagens: Tem a capacidade de colocar caixas imaginárias ou polígonos ao redor de objetos ou pixels em uma imagem.
Detecção de objetos: tem a capacidade de detectar objetos dentro de imagens.
Rastreamento de objetos: Rastrear IDs de objeto exclusivos em vários quadros de vídeo
Tipos de dados: Suporta uma variedade de diferentes tipos de imagens (satélite, câmeras térmicas, etc.)

Reconhecimento de entidade nomeada: Dá ao usuário a capacidade de extrair entidades do texto (como locais e nomes).
Detecção de Sentimento: Dá ao usuário a capacidade de marcar texto com base em seu sentimento.
Ocr: Dá ao usuário a capacidade de rotular e verificar dados de texto em uma imagem.

Métricas: Controle o uso e o desempenho do modelo na produção
Gerenciamento de Infraestrutura: Implante aplicativos de ML de missão crítica onde e quando precisar deles
Colaboração: Compare facilmente experimentos — código, hiperparâmetros, métricas, previsões, dependências, métricas do sistema e muito mais — para entender as diferenças no desempenho do modelo.