Recursos de V7 Darwin

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.

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. Revisores de 21 de V7 Darwin forneceram feedback sobre este recurso.

Com base em 24 avaliações de V7 Darwin. Garante que as tarefas de rotulagem sejam precisas por meio de consenso, revisão, detecção de anomalias e muito mais.

Conforme relatado em 21 avaliações de V7 Darwin. Garante que os dados sejam de alta qualidade em comparação com o benchmark.

Dá ao usuário a capacidade de revisar e editar rótulos. Este recurso foi mencionado em 22 avaliações de V7 Darwin.

Usa modelos para prever o rótulo correto para uma determinada entrada (imagem, vídeo, áudio, texto, etc.). Revisores de 16 de V7 Darwin forneceram feedback sobre este recurso.

Encaminhe automaticamente a entrada para o rotulador ou serviço de etiquetagem ideal com base na velocidade e no custo previstos. Revisores de 14 de V7 Darwin forneceram feedback sobre este recurso.

Tem a capacidade de colocar caixas imaginárias ou polígonos ao redor de objetos ou pixels em uma imagem. Este recurso foi mencionado em 27 avaliações de V7 Darwin.

Com base em 24 avaliações de V7 Darwin. tem a capacidade de detectar objetos dentro de imagens.

Com base em 17 avaliações de V7 Darwin. Rastrear IDs de objeto exclusivos em vários quadros de vídeo

Suporta uma variedade de diferentes tipos de imagens (satélite, câmeras térmicas, etc.) Este recurso foi mencionado em 18 avaliações de V7 Darwin.

Conforme relatado em 13 avaliações de V7 Darwin. 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.

Com base em 10 avaliações de V7 Darwin. Dá ao usuário a capacidade de rotular e verificar dados de texto em uma imagem.

Permite ao usuário transcrever áudio.

Dá ao usuário a capacidade de rotular emoções em áudio gravado.

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.