Recursos de Labelbox

Suporta linguagens de programação como Java, C ou Python. Suporta linguagens front-end, como HTML, CSS e JavaScript

Oferece a capacidade de os desenvolvedores arrastarem e soltarem partes de código ou algoritmos ao criar modelos

Fornece aos usuários algoritmos pré-construídos para um desenvolvimento de modelo mais simples

Fornece grandes conjuntos de dados para treinamento de modelos individuais

Transforma dados brutos em recursos que representam melhor o problema subjacente aos modelos preditivos

Oferece serviços de reconhecimento de imagem

Oferece serviços de processamento de linguagem natural

Oferece serviços de geração de linguagem natural

Oferece redes neurais artificiais para usuários

Oferece serviços de compreensão de linguagem natural

Fornece recursos de aprendizado profundo

Gerencia a aplicação inteligente para o usuário, reduzindo a necessidade de infraestrutura

Permite que os usuários insiram aprendizado de máquina em aplicativos operacionais

Fornece aplicativos e infraestrutura de aprendizado de máquina facilmente dimensionados

Permite que os usuários insiram modelos construídos em uma variedade de idiomas.

Permite que os usuários escolham a estrutura ou bancada de sua preferência.

O controle de versão de registros como modelos é iterado.

Fornece uma maneira de implantar modelos de aprendizado de máquina de forma rápida e eficiente.

Oferece uma maneira de dimensionar o uso de modelos de aprendizado de máquina em toda a empresa.

Permite que os usuários insiram modelos construídos em uma variedade de idiomas.

Permite que os usuários escolham a estrutura ou bancada de sua preferência.

O controle de versão de registros como modelos é iterado.

Fornece uma maneira de implantar modelos de aprendizado de máquina de forma rápida e eficiente.

Oferece uma maneira de dimensionar o uso de modelos de aprendizado de máquina em toda a empresa.

Registra e organiza todos os modelos de aprendizado de máquina que foram implantados em toda a empresa.

Rastreia o desempenho e a precisão dos modelos de aprendizado de máquina.

Provisiona usuários com base na autorização para implantar e iterar em modelos de aprendizado de máquina.

Permite que os usuários gerenciem artefatos de modelo e rastreiem quais modelos são implantados na produção.

Registra e organiza todos os modelos de aprendizado de máquina que foram implantados em toda a empresa.

Rastreia o desempenho e a precisão dos modelos de aprendizado de máquina.

Provisiona usuários com base na autorização para implantar e iterar em modelos de aprendizado de máquina.

Dá ao usuário a capacidade de importar uma variedade de fontes de dados para uso imediato

Com base em 27 avaliações de Labelbox. 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.

Com base em 27 avaliações de Labelbox. Garante que as tarefas de rotulagem sejam precisas por meio de consenso, revisão, detecção de anomalias e muito mais.

Com base em 28 avaliações de Labelbox. Garante que os dados sejam de alta qualidade em comparação com o benchmark.

Com base em 26 avaliações de Labelbox. Dá ao usuário a capacidade de revisar e editar rótulos.

Com base em 25 avaliações de Labelbox. Usa modelos para prever o rótulo correto para uma determinada entrada (imagem, vídeo, áudio, texto, etc.).

Encaminhe automaticamente a entrada para o rotulador ou serviço de etiquetagem ideal com base na velocidade e no custo previstos. Este recurso foi mencionado em 24 avaliações de Labelbox.

Tem a capacidade de colocar caixas imaginárias ou polígonos ao redor de objetos ou pixels em uma imagem. Revisores de 26 de Labelbox forneceram feedback sobre este recurso.

tem a capacidade de detectar objetos dentro de imagens. Este recurso foi mencionado em 25 avaliações de Labelbox.

Conforme relatado em 24 avaliações de Labelbox. Rastrear IDs de objeto exclusivos em vários quadros de vídeo

Com base em 24 avaliações de Labelbox. Suporta uma variedade de diferentes tipos de imagens (satélite, câmeras térmicas, etc.)

Conforme relatado em 23 avaliações de Labelbox. Dá ao usuário a capacidade de extrair entidades do texto (como locais e nomes).

Dá ao usuário a capacidade de marcar texto com base em seu sentimento. Revisores de 22 de Labelbox forneceram feedback sobre este recurso.

Com base em 20 avaliações de Labelbox. Dá ao usuário a capacidade de rotular e verificar dados de texto em uma imagem.

Permite ao usuário transcrever áudio. Revisores de 19 de Labelbox forneceram feedback sobre este recurso.

Dá ao usuário a capacidade de rotular emoções em áudio gravado. Revisores de 19 de Labelbox forneceram feedback sobre este recurso.

Controle o uso e o desempenho do modelo na produção

Implante aplicativos de ML de missão crítica onde e quando precisar deles

Compare facilmente experimentos — código, hiperparâmetros, métricas, previsões, dependências, métricas do sistema e muito mais — para entender as diferenças no desempenho do modelo.

Permite que os usuários gerem texto com base em um prompt de texto.

Condensa documentos longos ou texto em um breve resumo.

Permite que os usuários gerem texto com base em um prompt de texto.

Condensa documentos longos ou texto em um breve resumo.

Fornece a capacidade de gerar imagens a partir de um prompt de texto.

Permite a seleção inteligente de dados para anotação para reduzir o tempo e os custos gerais de treinamento.

Permite a reciclagem automática de modelos com dados recém-anotados para melhoria contínua.

Facilita a configuração de um processo de aprendizagem ativo adaptado a projetos específicos de IA.

Permite que os usuários estabeleçam um loop de feedback entre a anotação de dados e o treinamento do modelo.

Fornece a capacidade de identificar e abordar casos de borda para melhorar a robustez do modelo.

Permite uma triagem eficiente dos dados de treinamento para identificar quais pontos de dados devem ser rotulados em seguida.

Simplifica o processo de rotulagem de dados com ferramentas projetadas para eficiência e precisão.

Automatiza a detecção de anomalias e outliers nos dados de treinamento para correção.

Oferece ferramentas para otimizar a seleção de dados para rotulagem com base na incerteza do modelo.

Fornece insights acionáveis sobre a qualidade dos dados, permitindo melhorias direcionadas na rotulagem de dados.

Fornece insights detalhados sobre os fatores que afetam o desempenho do modelo e sugere aprimoramentos.

Permite a melhoria do modelo ao menor custo possível, concentrando-se nos dados mais impactantes.

Integra o tratamento de casos de borda ao ciclo de treinamento do modelo para aprimoramento contínuo do desempenho.

Fornece a capacidade de ajustar modelos para maior precisão e especialização para casos de uso de nicho.

Oferece ferramentas avançadas para analisar discrepâncias e erros de etiquetas para informar o treinamento adicional do modelo.

Capacidade de realizar tarefas complexas sem a necessidade constante de intervenção humana

Capacidade de decompor e planejar processos em várias etapas

Funciona em vários sistemas de software ou bancos de dados

Melhora o desempenho com base no feedback e na experiência

Engaja-se em conversas semelhantes às humanas para delegação de tarefas

Antecipe necessidades e ofereça sugestões sem ser solicitado

Tome decisões informadas com base nos dados disponíveis e nos objetivos